凱恩利機（jī）械(圖)、數（shù）控車床型號、望牛墩數控車床 ：

          為什麽（me）要在數控機床上加裝測頭？

    時間就是金錢（qián），節省手動對刀、手動工件位置找正和檢測就是在節省金錢。加裝我們的測頭係統可以（yǐ）縮短大部分的手動找正和脫機檢測（cè）帶來的（de）、耗費成本的人工輔助時間，降低甚（shèn）至消除人為因素導（dǎo）致的廢品。

　　在進行（háng）首（shǒu）件脫（tuō）機（jī）檢測時，您價值昂貴的數控機床是否會閑置長達數小時？手動測量時（shí）將（jiāng）工件移到三坐標測量機或其它脫機檢（jiǎn）測方法都會耗時（shí）巨大，使用機床測頭則可以快速地完成工件的在機檢測和自動設定偏置補償值，提高加工精度，數控車床型（xíng）號，避免（miǎn）反複裝夾（jiá）和重複定（dìng）位。

數（shù）控機床加裝測頭與不加裝花費輔（fǔ）助時間對（duì）比（bǐ）

　　“用（yòng）測頭改變了（le）我們的生產模式，節省了大量的輔助時間，幾乎已經沒有廢品了（le）！用起來還這麽方便，太好了（le）！”、“小（xiǎo）批量加工換（huàn）序能夠這麽快，多虧了有測頭！”凱恩利用戶反饋（加工中（zhōng）心用工件測頭和對刀器用戶）。

　　凱恩利機床公司生產的測頭已被國內眾多機床廠家和零件加（jiā）工企業所裝備，用以提高工件質量和生產力。測頭易（yì）於安裝（zhuāng）的特性使其完全能夠加裝到工（gōng）廠現有數控機床上。

　　測量軟件包采用易於編程（chéng）的宏（hóng）程序控製工（gōng）件找正、對刀和測量過程。這（zhè）些標準的測量程序易於插入工件加工程（chéng）序中，並可用標準機（jī）床代碼（mǎ）自動調用。

                  凱恩利分享：機器人也會產生性別歧視 原因是（shì）人類語言所致

   本文由  凱恩利（摘自：中國機床網） 凱恩利12 年專注台灣機床研發經驗，專業供應各類CNC數控車床、cnc加工中心、cnc高速鑽攻中心、車削中心 等精密數控設備。我們的（de）理念：品質重於推（tuī）銷，服務重於承諾！我們注重細節的完善，不斷的在創新改變！感謝一路有您的支持我們會（huì）走的更遠！

   據《每日郵報》報道，計算機程序員們正試圖教育機器人減少性別歧視，其方法是幫助它們擺脫某些單詞所帶來的偏見。

   雖然計算機可能是（shì）中性的（de），但（dàn）人類的偏見可能無意識地體（tǐ）現在（zài）對語言進行分析的機器學習（xí）算法。這種偏（piān）見被（bèi）證明已產生影響，如對求職者（zhě）進行（háng）分類（lèi）的基（jī）本（běn）計算機（jī）程序，可能會基（jī）於關鍵詞而對某些求職者產生歧視。但（dàn）美國有一個研究小組在正試圖打破這種偏見。

   微軟研究院(MicrosoftResearch)的程序員亞當·卡萊（AdamKalai）正與波士頓大（dà）學的研究人員合作（zuò），試圖從計算機中刪除這種偏見。

   該研究小組正在利用一種被稱為“詞向量(WordEmbedding)”的技術，教育機器（qì）如何通過尋找單詞之間的關係來處理語言。使用該方法，數控車床（chuáng）加工技術，機器可以通過比較單詞“她（tā）”和“他”來了解（jiě）上下文。具體（tǐ）在應用時，機器會找到合適的配對，如“姐妹-兄弟”或“女王（wáng）-王”。但是，當計算機搜索現實世界資源時，詞向量方法可能根據固有的（de）性別（bié）成見而進行（háng）配對。例如，數控（kòng）車床結構圖片，尋找工作職位時，對於“她-他（tā）”配對（duì），計算機會聯想到“縫紉工-木工”或“室（shì）內（nèi）設計（jì）師-建（jiàn）築師”。

     向計算機輸入來自穀歌新聞的（de）文（wén）章（zhāng），正如所預料的，對於“她（tā）-他”單詞配對，能產生了一些良性的關聯，如母親-父（fù）親和自己（herself）-自己（jǐ）（himself）。而一些配對更不常見（jiàn），如“未婚夫-室友”。但一些基於性別偏見而產生的配對可能有問（wèn）題。例如，“可愛”被認為是一個女性專用詞，而“輝煌”等（děng）於男性，同樣還（hái）有“家庭（tíng）主婦”與“計算（suàn）機程序員”配（pèi）對。

   在職業上，這種性別歧視極端的例子是，哲（zhé）學家、戰鬥機飛行員、上司和架構師等這些工作通常與（yǔ）“他（tā）”有關。而與“她”相關的職業包（bāo）括家庭主婦、社交名媛、接待員和理發師。

   卡萊在接受NPR（美國（guó）全國廣播公司）采訪時表示：“我們試圖避免出現性別歧視的現象，尤其是在新聞文章中……但你發現，這些單詞配對存在相當嚴重的性別歧視性質。”

   在（zài）網上近公（gōng）布的一（yī）篇研究報告中，該研究小組發現，他們可以訓練機器忽略單詞的某些關聯，同時保持了所需的關鍵信息。他們解釋稱：“我們的目標是減少單詞配對的性別偏見，同時保留其有用的屬性。”

   通過調整他們的算法，該小組能夠去除單詞之間的某些關聯，如“前台”和“女性”，望牛墩數控車床，同時保持合適的單詞配對，如“女王”和“女性”。

   雖然（rán）其算法仍基於性別產生配對，但忽略了某些潛在的關聯——即某些（xiē）詞被視為更男性化或女性化。他們認為這種方法或許能通過“詞向量”技術改進機器學習（xí），在保持有用關聯的同時擺脫（tuō）單詞固有的偏見。

   根據NPR的報道，問題是（shì）並不一定要用“詞向量”算（suàn）法來（lái）處理語（yǔ）言，這種算法可以區分性別和種族，但隻有當研究人員希望專（zhuān）注於（yú）某一特定性別或群體時，才可能需要這種算法。

   當這種技術被打（dǎ）算作為一種不偏不倚的方法對數據進行（háng）分類，而不考慮性別或種族偏見（jiàn）時，這種技術可能會有問題。對此，研究人員解釋（shì）稱：“理（lǐ）解基於（yú）種族、民族和文化（huà）的固有成見（jiàn）而產（chǎn）生的直接和間接偏見（jiàn），是一項微妙的工作。今後這項工作的一個重要（yào）方向將是（shì）量化和消除這些偏見。”