Лобзиковые станки: Лобзиковые станки. Купить оборудование (цены, отзывы, акции, скидки) в Москве, Санкт-Петербурге и других городах России по низкой цене

Лобзиковые станки

Мощ­ность	Мак­с. вы­со­та за­го­тов­ки	Мак­с. ши­ри­на за­го­тов­ки	Ре­гу­ли­ров­ка обо­ро­тов	Раз­мер ра­бо­че­го сто­ла
90 Вт 250 Вт	50 мм 51 мм	410 мм 457 мм	есть нет	375х250 мм 625х330 мм
Функ­ция гра­ве­ра
да нет

Лобзиковые станки

Для всех типов пиления

ЗСЛ-90

Лобзиковый станок, серия МАСТЕР

Сравнить

Мощность	90 Вт
Макс. высота заготовки	50 мм
Макс. ширина заготовки	410 мм
Размер рабочего стола	375х250 мм
Функция гравера	нет
Регулировка оборотов	нет

• Компактный станок
• Станок для всех распиловочных работ: продольного, наклонного, косого и комбинированного пиления, а также фигурного
• Регулируемый рабочий стол
• Патрубок для обдува места реза
• Электромагнитный выключатель
• Прозрачный кожух полотна
• Система пылеудаления

ЗСЛ-250

Лобзиковый станок + гибкий вал, серия МАСТЕР

Сравнить

Мощность	250 Вт
Макс. высота заготовки	51 мм
Макс. ширина заготовки	457 мм
Размер рабочего стола	625х330 мм
Функция гравера	да
Регулировка оборотов	есть

• Универсальный станок с гибким валом с приводом для сверлильных, шлифовальных и гравировальных работ
• Станок для всех распиловочных работ: продольного, наклонного, косого и комбинированного пиления, а также фигурного
• Регулируемый рабочий стол
• Патрубок для обдува места реза
• Электромагнитный выключатель
• Прозрачный кожух полотна
• Система пылеудаления

Лобзиковые станки

Фильтр

Бренд

Кратон

Мощность

85 Вт

• ru/stanki/stanki-po-derevu/lobzikovye-stanki/?sort=p.sort_order&order=ASC”>Сортировка: По умолчанию
• Сортировка: Название (А – Я)
• Сортировка: Название (Я – А)
• Сортировка: Цена (низкая > высокая)
• Сортировка: Цена (высокая > низкая)
• Сортировка: Рейтинг (начиная с высокого)
• ru/stanki/stanki-po-derevu/lobzikovye-stanki/?sort=rating&order=ASC”>Сортировка: Рейтинг (начиная с низкого)
• Сортировка: Код Товара (А – Я)
• Сортировка: Код Товара (Я – А)

• Показать: 15
• Показать: 25
• Показать: 50
• Показать: 75
• ru/stanki/stanki-po-derevu/lobzikovye-stanki/?limit=100″>
  Показать: 100

• Сортировка: По умолчанию
• Сортировка: Название (А – Я)
• Сортировка: Название (Я – А)
• Сортировка: Цена (низкая > высокая)
• Сортировка: Цена (высокая > низкая)
• ru/stanki/stanki-po-derevu/lobzikovye-stanki/?sort=rating&order=DESC”>Сортировка: Рейтинг (начиная с высокого)
• Сортировка: Рейтинг (начиная с низкого)
• Сортировка: Код Товара (А – Я)
• Сортировка: Код Товара (Я – А)

Масштабирование справедливости машинного обучения с учетом социального контекста | от Головоломки | Jigsaw

Опубликовано в

·

Чтение: 4 мин

·

13 декабря 2022 г.

необоснованный, оскорбительный, или иным образом «ядовитые» комментарии — чтобы сделать наши модели машинного обучения более доступными и полезными для людей во всем мире. Частью этой работы является обеспечение того, чтобы, хотя эти модели неизбежно допускали некоторые ошибки, эти ошибки не оказывали непропорционального влияния на маргинализированные сообщества. На протяжении многих лет мы активно работали над уменьшением непреднамеренной систематической ошибки в наших моделях путем дополнения и балансировки наборов данных. Совсем недавно мы сотрудничали с исследовательской группой Google Societal Context Understanding Tools and Solutions (SCOUTS), чтобы увеличить количество терминов идентификации, относящихся к таким категориям, как этническая принадлежность, религия, возраст, пол или сексуальная ориентация, которые используются в этих процессах. Мы обнаружили, что сочетание этих усилий значительно улучшило справедливость наших моделей и помогло нам продолжать оставаться верными миссии нашей работы.

Проблемы масштабирования упреждающего смягчения предвзятости

Прошлой осенью мы выпустили набор данных Sentence Templates, который мы используем для тестирования Perspective API на предмет непреднамеренной предвзятости терминов, которые могут иметь как токсичные, так и нейтральные коннотации в зависимости от контекста. Например, термины для часто маргинализированных групп идентичности, в том числе «геи» и «мусульмане», могут появляться в ядовитых и агрессивных комментариях, но также могут быть нейтральными дескрипторами в зависимости от того, как они используются. Мы помещаем разные термины идентичности в предопределенные шаблоны токсичных и нетоксичных предложений, чтобы оценить, как модель работает для каждого термина идентичности, и используем один и тот же набор терминов идентичности, чтобы дополнить и сбалансировать наши наборы данных. Используя балансировку данных перед обучением модели и метрики смещения для оценки прогресса, мы можем уменьшить непреднамеренное смещение модели в отношении комментариев с этими терминами идентичности.

Создание списков идентификационных терминов для этой работы оказалось серьезным препятствием для добавления новых языков в Perspective. Курирование списка трудно масштабировать: это трудоемкий ручной процесс, который иногда отражает собственные предубеждения куратора. Кроме того, эти списки должны быть настроены экспертом в предметной области для каждого языка и локали. Это ограничило размер списков идентификационных терминов на всех языках, которые поддерживает Perspective, что ограничивало охват оценки и устранения предвзятости. Мы смогли лучше поддерживать больше языков и масштабировать наши списки за счет более автоматизированного процесса, что стало возможным благодаря нашему сотрудничеству с командой SCOUTS.

Сотрудничество с SCOUTS для улучшения охвата идентификационных терминов и предвзятости выбора

В течение последних трех лет команда SCOUTS в рамках организации Google Responsible AI and Human Centered Technology работала над сбором и пониманием более широкого контекста, связанного с идентификационными терминами. Их репозиторий социального контекста (SCR) представляет собой постоянно обновляемую базу данных со значительным охватом терминов по нескольким аспектам идентичности (например, этническая принадлежность, религиозные убеждения, возраст, профессия, гендерная идентичность, сексуальная ориентация и т. д.). База данных, используемая внутри Google, предоставляет дополнительный контекст, например коннотации (например, нейтральные, уничижительные и т. д.) каждого идентификационного термина, а также информацию о том, может ли этот термин иметь преобладающее неидентификационное значение. Этот процесс сводит к минимуму предвзятость выбора, поскольку термины и связанный с ними контекст в SCR собираются на основе онтологии, методологии и принципов, проверенных коллегами и сообществом. Мы осознали, что, дополнив наш существующий ограниченный список терминов списком, составленным с помощью SCR, мы потенциально могли бы достичь ряда положительных результатов: увеличить охват и свежесть терминов, используемых для устранения предвзятости, уменьшить предвзятость выбора, возникающую в результате процесса курирования. , и, что наиболее важно, повысить масштабируемость всего процесса как для существующих, так и для новых языков, поскольку возможность автоматизации и модификации запросов к базе данных требует меньшего участия человека.

В дополнение к нашим экспериментам с SCR мы также проверили дополнительную гипотезу: устранение несправедливых предубеждений может быть более эффективным, если оно применяется на этапе перед обучением — этапе, на котором модель машинного обучения изучает язык в целом — вместо более поздней стадии тонкой настройки , где модель специально изучает «ядовитый» язык. До этого момента мы выполняли устранение смещения только на этапе тонкой настройки. Проверка этой гипотезы дала надежду на то, что добавление мер по уменьшению смещения на более ранних этапах обучения еще больше уменьшит непреднамеренное смещение.

Результаты: Улучшенная оценка смещения по шкале

Каждый из экспериментов показал улучшения в тестируемых областях. Мы также обучили новую модель машинного обучения с наиболее оптимальными экспериментальными параметрами, используя SCR и раннюю стадию смягчения несправедливой предвзятости. Для этой модели общие оценки AUC-ROC, которые описывают производительность модели на наборах данных от 0 до 1, улучшились для ряда тестов, включая голландский (улучшение на 0,07) и английский (улучшение на 0,01, на основе уже довольно высокой производительности). ). Для голландского языка улучшения оценки смещения были особенно заметны для терминов в категориях сексуальной ориентации и инвалидности, которые улучшились на 0,14 и 0,16 соответственно, используя показатель BPSN AUC, что указывает на то, что новая модель менее предвзята для этих терминов.

Мы по-прежнему в восторге от этих новых достижений в Perspective и продолжим изучение дополнительных приложений SCR, начиная с увеличения количества языков, которые может поддерживать этот инструмент. Мы также планируем исследовать, как эти данные могут помочь Perspective выявлять более тонкие дискуссии об идентичности, например, когда участники разговора используют жаргон внутри группы.

Уменьшение непреднамеренной систематической ошибки модели — это непрерывный процесс. Хотя мы считаем, что последние достижения в улучшении оценки предвзятости значительно повысят безопасность онлайн-разговоров, мы знаем, что еще многое предстоит сделать. Мы по-прежнему непреклонны и сосредоточены на том, чтобы каждый мог эффективно использовать модели Perspective для продвижения безопасных онлайн-дискуссий по всему миру.

Авторы: Рэйчел Розен, Алисса Чваста, Люси Вассерман, Самир Сети, Эммануэль Клу, Дональд Мартин 052 Пазл Машины: Машина для резки головоломок Lexson и автоматическая машина для упаковки головоломок

Чтобы повысить эффективность производства головоломок, в 2017 году Lexson выпускает на рынок надежную и эффективную вертикальную автоматическую линию по производству головоломок.

После этого многие клиенты обратились к Lexson за станками для изготовления пазлов на 1000~2000 штук, включая станок для резки пазлов, автоматический раскладчик пазлов, а также автоматический станок для упаковки пазлов в пакеты.

пазл-станок-4-стоечный 600-тонный пазл-станок для резки

600-тонный пазл-режущий станок Параметры

Прежде всего , серия Lexson-A01 4- Постсервогидравлические высекальные прессы-головоломки имеют высокооптимизированную конструкцию и широко используются для высечки 500–2000 деталей в тяжелых условиях.

Следовательно, использование станка для резки пазлов Lexson является более простым решением, позволяющим снизить потребность в квалифицированных операторах. Благодаря сверхжесткой конструкции рамы с 4 опорами и точному параллелизму между станиной и цилиндром, лобзиковые станки Lexson помогают нашим клиентам добиваться идеального качества высекаемых деталей по всему миру.

Стиль рамы	4 постпечатная машина
Тоннаж	600 тонн
Ход	200 мм
Макс. дневной свет	200 мм
Скорость приближения	5~10 мм/с
Скорость прессования	50 мм/с
Скорость втягивания	200 мм/с
Прикроватный столик между стяжками	850*800 мм
Диаметр стяжки	90 мм
Блок питания	AC380VAC, 3 фазы, 50 Гц
Заявка	Головоломка для высечки

По сравнению с обычным гидравлическим прессом преимущества сервогидравлического пресса очевидны:

• Во-первых, гораздо более высокая скорость приближения, прессования и возврата
• Во-вторых, все скорости регулируются на протяжении всего хода
• Кроме того, точность повторения давления: ±1%
• Снижение энергопотребления на 30–60 %
• Значительно меньший уровень шума
• Все параметры программируются на центральном цветном сенсорном экране
• Наконец, более высокая степень надежности и меньшая потребность в обслуживании в течение всего срока службы

Машины-головоломки-автомат-машина для упаковки в пакеты

Автоматическая машина для разбрасывания и вертикальной упаковки пазлов

Во-вторых, автоматическая машина для разбрасывания пазлов и автоматическая вертикальная машина для упаковки пазлов.