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關于申報高端級數控機床與基礎制造裝備”科技重大專項2015年度課題的通知

 

各有關單位： 為逐步提高我國高端裝備制造業的自主開發能力，滿足國內重點行業對制造裝備的基本需求，在數控機床專項“十二五”實施計劃框架下，現發布《數控機床專項2015年度課題申報指南》。課題申報指南的具體內容見附件。 本年度課題申報指南的編制遵循以下原則： 一、任務安排進一步聚焦，將資源向標志性成果傾斜 圍繞專項實施方案和“十二五”計劃總體目標，將資源向標志性成果傾斜。在專項2015年年度計劃安排中，緊密圍繞航空結構件制造裝備、航空發動機制造裝備、汽車發動機制造裝備、高端數控系統、精密臥式加工中心等標志性成果部署相關任務。 二、以用戶需求為引導，確保專項“成果落地” 進一步突出企業的創新主體地位，所有產品類課題明確要求企業牽頭組織實施。鼓勵裝備制造企業與用戶共同開展裝備及成套生產線研發，形成工藝研究、加工制造、系統集成和用戶使用的良性互動。將共性技術研究的已有成果和擬開展的進一步研究，融合到關鍵主機裝備和生產示范線的研發中，密切產學研合作，促進創新要素向企業聚集。鼓勵和支持產業鏈關聯單位組建長期穩定的戰略合作伙伴關系及“產、學、研、用”聯盟，提高產業競爭能力和可持續發展能力。 三、積極探索“后補助”財政支持方式 在專項2015年任務安排中，斜床身數控車床，積極落實《民口科技重大專項后補助項目（課題）資金管理辦法》（財教[2013]443號）的文件要求，突出成果導向，高品質數控車床，鼓勵和引導社會力量自主投入積極參與數控機床專項。 四、專項實施與產業政策、行業管理工作形成互動 加強專項與機床行業管理工作的結合，通過專項實施有效地引導行業重點企業產品結構調整和質量提升；實施過程中注意和高端裝備制造業等戰略性新興產業等產業政策的結合，加強科技投入和政策協同，重點項目協同推進。 五、充分發揮地方及行業作用 為充分發揮地方及四大領域行業集團公司在專項實施中的作用，由地方工業主管部門及部分重點領域央企（名單見附件1）落實配套經費，對申報單位資料進行審核、匯總及報送。其中由重點領域央企組織申報為今年試點工作，在按要求落實配套經費的前提條件下（明確配套資金的落實方式與措施，提供證明文件），部分重點領域央企可組織下屬單位申報專項2015年度課題。 各單位應按照以上原則和相關指南要求編制課題申報材料，下載申報軟件進行編制申報材料，并將申報材料報送至所在省（自治區、直轄市、計劃單列市）工業主管部門及相關重點領域央企（名單見附件1），進行匯總，行文報送至專項實施管理辦公室。

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

   本文由  凱恩利（摘自：中國機床網） 凱恩利12 年專注臺灣機床研發經驗，專業供應各類CNC數控車床、cnc加工中心、cnc高速鉆攻中心、車削中心 等精密數控設備。我們的理念：品質重於推銷，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。

   雖然計算機可能是中性的，但人類的偏見可能無意識地體現在對語言進行分析的機器學習算法。這種偏見被證明已產生影響，如對求職者進行分類的基本計算機程序，可能會基于關鍵詞而對某些求職者產生歧視。但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）正與波士頓大學的研究人員合作，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，教育機器如何通過尋找單詞之間的關系來處理語言。使用該方法，望牛墩數控車床，機器可以通過比較單詞“她”和“他”來了解上下文。具體在應用時，機器會找到合適的配對，如“姐妹-兄弟”或“女王-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性別成見而進行配對。例如，尋找工作職位時，對于“她-他”配對，計算機會聯想到“縫紉工-木工”或“室內設計師-建筑師”。

     向計算機輸入來自谷歌新聞的文章，正如所預料的，對于“她-他”單詞配對，能產生了一些良性的關聯，如母親-父親和自己（herself）-自己（himself）。而一些配對更不常見，如“未婚夫-室友”。但一些基于性別偏見而產生的配對可能有問題。例如，“可愛”被認為是一個女性專用詞，而“輝煌”等于男性，同樣還有“家庭主婦”與“計算機程序員”配對。

   在職業上，數控車床結構圖片，這種性別歧視極端的例子是，哲學家、戰斗機飛行員、上司和架構師等這些工作通常與“他”有關。而與“她”相關的職業包括家庭主婦、社交名媛、接待員和理發師。

   卡萊在接受NPR（美國全國廣播公司）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。”

   在網上近公布的一篇研究報告中，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“前臺”和“女性”，同時保持合適的單詞配對，如“女王”和“女性”。

   雖然其算法仍基于性別產生配對，但忽略了某些潛在的關聯——即某些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，在保持有用關聯的同時擺脫單詞固有的偏見。

   根據NPR的報道，問題是并不一定要用“詞向量”算法來處理語言，這種算法可以區分性別和種族，但只有當研究人員希望專注于某一特定性別或群體時，才可能需要這種算法。

   當這種技術被打算作為一種不偏不倚的方法對數據進行分類，而不考慮性別或種族偏見時，這種技術可能會有問題。對此，研究人員解釋稱：“理解基于種族、民族和文化的固有成見而產生的直接和間接偏見，是一項微妙的工作。今后這項工作的一個重要方向將是量化和消除這些偏見。”