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数控机床一般由以下几个部分组成

数控机床一般由以下几个部分组成：

（1） 主要是数控机床的主体，包括机床主体、圆柱、主轴、进给机构等机械零件。用于完成各种切削的机械零件。

（2） 控设备是数控机床的，它包括硬件(PCR,CRT显示器，键盒，读卡器等)，以及相应的软件，用于对零件进行数字化输入，完成输入信息的存储，数据转换，插补操作以及各种控制功能。

（3） 传动件，是数控机床执行机构的传动件，它由主轴传动件、进给单元、主轴电机和进给电机等组成。电伺服系统或电液伺服系统由数控装置控制，实现主轴和进给驱动。该多点进给连杆可实现定位、直线、平面及空间曲线加工。

（4） 辅助机械，是指数控机床上的冷却、排屑、润滑、照明、监控等必要的辅助设备，以保证机器正常运行。它主要由液压、气动装置、排屑装置、换料台、数控转盘、数控分度头、刀具和监控检测装置组成。

（5） 编程及其他辅助工具，可用于程序外执行部分的编程、存储等。

语义理解技术与实体经济融合领域

　　语义理解本质上就是文本理解技术，它是声音识别的输出，同时也是语言表达、逻辑推理、深度学习、行为技术的分析输入，文本就是数据，数据就是符号。数据本身没有任何意义，只有被赋予含义的数据才能被使用，这时候数据就转化为信息，而数据的含义就是语义。语义理解技术分为词汇级、句子级、篇章级3个方向，该行业需要大量的机器学习素材，因此大型公司往往采用开源的形式发布相关技术模块，例如谷歌发布了解析器SyntaxNet，科大讯飞发布了讯飞开放平台。

在手机终端上，手机终端在数字经济时代是移动互联网的载体，在人工智能时代是人类活动的助理机器人；移动互联网流量在整个互联网中占比在2018-2019年将超过60%。Gartner预测，2018年后AI智能终端的出货量占比将会逐年提升，2020年手机出货量将达25.5亿部，其中AI移动智能终端将达到13.3亿部，占比52.1%，当前智能手机的发展方向将是人工智能手机。

工业自动化中的机器视觉

　　在工业自动化控制中使用机器视觉系统有以下五个主要原因：

　　性——由于人眼有物理条件的限制，在性上机器有明显的优点。即使人眼依靠放大镜或显微镜来检测产品，机器仍然会更加，因为它的精度能够达到千分之一英寸。

　　重复性——机器可以以相同的方法一次一次的完成检测工作而不会感到疲倦。与此相反，人眼每次检测产品时都会有细微的不同，即使产品时完全相同的。

　　速度——机器能够更快的检测产品。特别是当检测高速运动的物体时，比如说生产线上，机器能够提高生产效率。

　　客观性——人眼检测还有一个致命的缺陷，就是情绪带来的主观性，检测结果会随工人心情的好坏产生变化，而机器没有喜怒哀乐，检测的结果自然非常可观可靠。

　　成本——由于机器比人快，一台自动检测机器能够承担好几个人的任务。而且机器不需要停顿、不会生病、能够连续工作，所以能够极大的提高生产效率。

为什么我们要追求“专精特新”

“专精特新”在很大程度上是解决“卡脖子”问题的锏，是突破层层的关键一环。我国虽然是全世界拥有联合国产业分类中所列全部工业门类的国家，但产业基础能力建设不足的问题和领域自主研究的空白仍然比较突出。这既有基础装备和技术能力不足的问题，也有产业链上“断点”“堵点”较多，缺少具有国际竞争力的“锏”技术的问题。

“专精特新”的在于创新。历经千难万险，惊涛骇浪，我国经济发展到当前这个阶段，如何在把握优势的基础上，实现供给侧改革，实现产业转型升级的华丽转身已经是、企业乃至全体普通百姓的心结。科技是生产力，已进入经济发展的十字路口，这一点就显得尤为重要。科技创新既是发展问题、更是生存问题。我们像需要隐形那样需要大量“专精特新”中小企业，惟其如此，才能连接“断点”、疏通“堵点”，承接上下游，提升产业链供应链的韧劲，限度解决“卡脖子”难题，摆脱“”束缚，实现更高质量的发展。