Станок фуговальный что это
Качественный фуговальный станок способен выполнять несколько важнейших операций и входит в список основного деревообрабатывающего оборудования. Перед приобретением этого полезного устройства нужно ознакомиться с его разновидностями, преимуществами, способами настройки и критериями выбора.
Что такое фуговальный станок?
На начальных этапах обработки древесины работникам столярных мастерских требуется создавать относительно ровную базовую поверхность, формируя плоскость на одной из сторон заготовки. Этот этап называет строганием деревянного элемента. Станок фуганок пришел на смену ручным рубанкам. Такое оборудование разрешает эффективно и быстро срезать лишние слои материала с нижней плоскости вращающимися ножами, существенно ускоряя крайне утомительный, монотонный и трудоемкий процесс.
Устройство фуговального станка
Каждое устройство обладает правильно подобранным электродвигателем и приводом. Нужно понимать, что твердые породы древесины в столярном деле нельзя нормально обрабатывать на маломощном оборудовании. На бытовых строгальных приспособлениях устанавливают моторы 1-3 кВт. Фуговальный станок по дереву состоит из следующих основных узлов:
- Станина.
- Составной рабочий стол, состоящий из пары массивных плит.
- Ножевой вал.
- Набор строгальных ножей (2-4 шт.).
- Направляющая линейка.
- Подающий механизм (на ручных фуговальных станках отсутствует).
- Приводное устройство.
Принцип работы фуговального станка
Главной деталью такого приспособления является ножевой вал для крепления строгальных ножей. Фуговальные станки по дереву для дома обладают рабочим столом, состоящим из двух половин. Боковые упоры имеют свое назначение, они помогают придавать заготовкам нужную форму и получать нужный угол между соседними плоскостями. Принцип работы на строгальных устройствах состоит в следующем:
- Задняя часть стола на станке всегда неподвижна и установлена с окружностью рабочих ножей на одной линии.
- Передняя часть стола выставляется столяром чуть ниже до нужной высоты.
- Деталь подается навстречу вращению ножей.
- При подаче бруска фуговальный станок с помощью вращающихся лезвий снимает слой материала.
- При правильной настройке его толщина точно соответствует разнице высот между передней и задней половинкой чугунного стола.
Для чего нужен фуговальный станок по дереву?
Черновые доски после процесса распиловки имеют массу неровностей, кроме того коробление древесины происходит при сушке и хранении материала. От точности базовой плоскости зависит искажение с остальных сторон. С целью устранения дефектов бруски и доски ранее вручную строгали, используя ручные рубанки. Станок для фугования досок значительно упрощает и ускоряет работу. За несколько проходов на этом оборудовании происходит приемлемое для последующих операций сглаживание заготовки.
Какие плюсы фуговальных станков:
- Подходит для обработки крупных брусьев и мелких заготовок.
- Хорошее качество строгальных работ.
- На современном оборудовании используются универсальные насадки для совмещения разных операций (фуговально-пильный станок по дереву, фуговально-рейсмусовый).
- Фуговальный станок способен выстругивать детали криволинейно (по плоскости и обрабатывать край заготовки).
- Подходит для снятия фасок.
- Доступная стоимость.
Отличие рейсмуса от фуговального станка
Результатом обработки древесины на обоих видах оборудования является получение приемлемой ровной плоскости, но с некоторыми отличиями. Например, настольный фуговальный станок обладает нижним рабочим ножевым валом, а в рейсмусовых станках он снимает материал с верхней части заготовки. Такая особенность разрешает точно калибровать толщину детали. Обработка на рейсмусе является следующим этапом после фугования. Вначале строганием мастер задает базовую плоскость, а на рейсмусах получает доску нужной толщины с верхней ровной поверхностью, точно параллельной базовой.
Виды фуговальных станков
Деревообрабатывающее оборудование постоянно совершенствуется. Вместо простеньких устройств с жесткой станиной и вращающимся валом все шире внедряются комбинируемые механизмы, способные выполнять несколько важнейших операций. Приобретая фуговальный станок по дереву для домашней мастерской, следует рассмотреть все приемлемые и оптимальные варианты:
- Фуговальный станок – только строгание деталей.
- Фуговально-рейсмусовый станок – строгание и калибровка заготовки на одном оборудовании.
- Станок фуговально-пильный (фуговально-циркулярный) – продольное и поперечное пиление досок, выборка пазов, фрезерование, строгание.
- Универсальные многооперационные станки – сверлильно-пазовые операции, фугование, пиление, рейсмусование.
Односторонний фуговальный станок
Данное оборудование обладает лишь одним рабочим валом, поэтому за один проход на нем осуществляется обработка только одной нижней плоскости. Односторонний фуганок – это преимущественно механизм с ручной подачей заготовки со скоростью строгания древесины до 10 м/мин. Такие деревообрабатывающие станки обслуживает один оператор, предназначены они для работы в небольших столярных мастерских. Вначале на односторонних фуганках проходят большую плоскость, а затем строгают боковую поверхность.
Двухсторонний фуговальный станок
Совмещение операций ускоряет деревообработку в разы. Двухсторонний станок для фугования разрешает строгать одновременно основную плоскость и смежную кромку, осуществлять выборку пазов. Важный плюс такого устройства – при деревообработке точно соблюдается угол между обработанными поверхностями по всей длине бруса. Данное оборудование оснащается автоматической подачей, его может обслуживать сразу два столяра. За пару проходов такой фуговальный станок разрешает получать полностью строганное с четырех сторон изделие.
Как выбрать фуговальный станок?
При покупке деревообрабатывающего оборудования требуется учитывать все опции, которые могут пригодиться в работе. Желательно привлечь на помощь столяров со стажем, ознакомиться с отзывами. Приведем главные критерии при выборе электрического фуганка для дома:
- Малогабаритные и маломощные станки не подходят для больших объемов работы.
- Мощность мотора, ширину и длину строгальной поверхности лучше подбирать с запасом.
- Дополнительные опции делают фуговальный станок более практичным и универсальным.
- При большой загрузке лучше покупать устройство с автоматической подачей древесины.
- Приобретая строгально-фуговальный станок, всегда проводите пробный пуск механизмов, осматривайте изоляцию и основные узлы на наличие видимых дефектов.
Ножи для фуговального станка
На строгальном оборудовании лезвия часто выходит из строя, и периодически требуют заточки.
- По типоразмеру стандартные ножи выпускают от 200х20 мм до 810х40 мм. Учитывайте сталь, из которой сделан важнейший инструмент. Например, для ольхи или сосны подходит сплав P6M5, а для твердой древесины лучше использовать HSS 18%.
- В столярном деле применяются фигурные и прямые ножи. Прямое лезвие обеспечивает ровный срез, фигурная кромка разрешает получать оригинальные контуры.
- Даже профессиональный фуговальный станок с тупыми ножами не сможет нормально обработать заготовку.
Основные признаки плохой заточки режущей кромки:
- Поверхность строганной детали неровная.
- Материал после обработки имеет ворсистый вид.
- Сильный перегрев двигателя.
Рейтинг фуговальных станков
Для частной мастерской сейчас желательно приобретать не простое строгальное устройство, а универсальное фуговально-рейсмусовое оборудование. Так можно сэкономить полезную площадь и немало средств на покупке дополнительных механизмов. По данной причине в наш рейтинг фуговальных станков по дереву включены преимущественно универсальные приспособления для дома:
- Metabo HC 260 C WNB – устройство рейсмусно-строгальное, оснащено асинхронным двигателем, мощность мотора 2200 Вт, число оборотов 6500, литой алюминиевый стол. Ширина рейсмусования 260 мм, ширина фугования 260 мм. Имеется 5 скоростей подач, 2 ножа, вес 71 кг.
- JET JPT 10b – легкое рейсмусно-строгальное оборудование для дома мощностью 1,5 кВт, число оборотов вала – 9000. Длина рейсмусового стола 305 мм, фуганочного – 965 мм, вес 34 кг.
- DeWalt D 27300 – фуговально-рейсмусовый станок, мощность 2,2 кВт. Рекомендуемая толщина заготовок до 160 мм, ширина фугования 260 мм. Имеется 5 скоростей, вес 54 кг.
- Einhell TC-SP 204 – работает от 220 В, скорость подачи 6 м/мин, глубина обработки 3 мм. Имеется плавная регулировка упора, ширина обработки 204 мм, мощность 1,5 кВт. Вес станка всего 27,2 кг.
- Holzstar ADH 200 – мощность 1500 Вт, работает от 220 В. Устройство настольного типа, частота оборотов 8500. Ширина строгания 204 мм, глубина обработки 2 мм.
Фуговальный станок своими руками
Основные узлы, которые дома самостоятельно смастерить не удастся – электродвигатель и вал. Мотор подбираем с учетом своих условий и мощности будущего устройства. Вал со шкивами, корпусами для подшипников и дополнительными насадками (крепление пильного диска, конуса под патрон для сверла) можно заказать у профессионального токаря или приобрести на рынке. Любой самодельный фуговальный станок создается по готовым чертежам. Распределяем нагрузку так, чтобы оборудование получилось устойчивым.
Изготовление фуговального станка:
- Станину варим из металлопрофиля.
- Собираем конструкцию на ровной плоскости с использованием уровня.
- Вал с лезвиями к основанию крепим прочно на подшипниках.
- На конце любого вала имеется шкив для ременной передачи.
- Фуговальные станки имеют два стола с гладкой поверхностью.
- Передний стол должен иметь регулировку по высоте, подъемный механизм лучше смастерить с использованием резьбового соединения.
- Двигатель подбираем от 1 кВт, для бытового использования удобнее схема подключения мотора от 220 В.
- Обязательно выставляем шкивы вала и двигателя в одной плоскости.
- Разницу в диаметрах шкивов вычисляем с учетом требуемого числа оборотов на валу.
- Посадочные места для мотора делаем с учетом регулировки ремня.
- На столе устанавливаем жесткий упор из дерева или металлической пластины для обеспечения прямолинейной подачи заготовки.
Настройка фуговального станка
Основная регулировка таких механизмов заключается в определении толщины снимаемого слоя материала. Оптимальная величина зазора между столами – 2-3 мм. При меньшей величине возникает риск деформации резака. Если зазор слишком большой, то дерево может рваться большими кусками. Нормальная величина погрешности строгания – 0,15 мм/м. Налаживать фуговальный станок для домашней мастерской лучше при помощи контрольного бруска из твердого дерева. Работы выполняют в трех местах (сечениях) вала – посредине и в 50-100 мм от края.
Установка ножей на фуговальный станок
Для заточки нужно выкрутить болты и снять лезвия. Извлечение и крепление этого инструмента производится при помощи гаечных ключей. Советы, как производится установка ножей на фуговальный станок и настройка:
- В работе используем пару алюминиевых профилей или ровный брус.
- Вставляем ножи в пазы и слегка зажимаем.
- Прижимаем шаблоны струбциной к столу по краям рабочего стола над ножевым валом.
- Приподнимаем лезвие до касания к бруску и ставим метки.
- Удерживая нож в натянутом положении, зажимаем болты.
- Проворачиваем вал и производим настройку следующих лезвий.
- Снимаем шаблоны и проверяем работу фуганка при включенном двигателе.
Что такое машинное обучение?
Вы когда-нибудь покупали онлайн? Итак, проверяя продукт, вы заметили, когда он рекомендует продукт, похожий на тот, который вы ищете? или вы заметили комбинацию продуктов «человек, купивший этот товар, также купил этот». Как они делают эту рекомендацию? Это машинное обучение.
Вам когда-нибудь звонил какой-нибудь банк или финансовая компания с просьбой взять кредит или страховой полис
? Как вы думаете, они называют всех? Нет, они звонят только нескольким избранным клиентам, которые, по их мнению, купят их продукт.Как они выбирают? Это целевой маркетинг и может применяться с помощью кластеризации. Это машинное обучение.
Что такое машинное обучение? Машинное обучение - это подмножество искусственного интеллекта, которое в основном занимается машинным обучением на основе своего опыта и делает прогнозы на основе своего опыта.
Что такое машинное обучение? | Emerj
Ввод «что такое машинное обучение?» В поиске Google открывается ящик форумов, академических исследований и ложной информации, которые выполняет pandora. Цель этой статьи - упростить определение и понимание машинного обучения благодаря прямой помощи нашей группы исследователей машинного обучения.
В Emerj, исследовательской и консалтинговой компании AI, многие наши корпоративные клиенты считают, что им следует инвестировать в проекты машинного обучения, но они не совсем понимают, что это такое.Мы часто направляем их к этому ресурсу, чтобы они познакомились с основами машинного обучения в бизнесе.
В дополнение к информированному, рабочему определению машинного обучения (ML) мы подробно описываем проблемы и ограничения, побуждающие машины «думать», некоторые из проблем, которые сегодня решаются в процессе глубокого обучения (граница машинного обучения), и ключевые выводы для разработки приложений машинного обучения для бизнес-прецедентов.
Эта статья будет разбита на следующие разделы:
- Что такое машинное обучение?
- Как мы пришли к нашему определению (IE: взгляд экспертов-исследователей)
- Основные понятия машинного обучения
- Визуальное представление моделей ML
- Как мы учим машины
- Обзор проблем и ограничений ML
- Краткое введение в глубокое обучение
- Работы цитируются
- Связанные интервью по ML на Emerj
Мы собрали этот ресурс, чтобы помочь вам в любой области вашего интереса к машинному обучению - так что прокрутите список до интересующего вас раздела или не стесняйтесь прочитайте статью по порядку, начиная с нашего определения машинного обучения ниже:
Что такое машинное обучение?
* «Машинное обучение - это наука о том, как заставить компьютеры учиться и действовать, как делают люди, и совершенствовать свое обучение с течением времени в автономном режиме, предоставляя им данные и информацию в форме наблюдений и взаимодействий в реальном мире.”
Вышеприведенное определение заключает в себе идеальную цель или конечную цель машинного обучения, о чем говорят многие исследователи в этой области. Цель этой статьи - предоставить читателю, ориентированному на бизнес, экспертную оценку того, как определяется машинное обучение и как оно работает. Машинное обучение и искусственный интеллект разделяют одно и то же определение в умах многих, однако, есть и определенные отличия, которые читатели должны признать. Список литературы и интервью с исследователями включены в конец этой статьи для дальнейшего изучения.
* Как мы пришли к нашему определению:
(наше общее определение машинного обучения можно найти в начале этой статьи)
Как и в любой концепции, машинное обучение может иметь несколько иное определение в зависимости от того, кого просить. Мы прочесали Интернет, чтобы найти пять практических определений из авторитетных источников:
- «Машинное обучение в своей основе является практикой использования алгоритмов для анализа данных, изучения их, а затем для определения или предсказания чего-либо в мире.- Nvidia
- «Машинное обучение - это наука о том, как заставить компьютеры действовать без явного программирования». - Stanford
- «Машинное обучение основано на алгоритмах, которые могут извлекать уроки из данных, не полагаясь на программирование на основе правил». - McKinsey & Co.
- «Алгоритмы машинного обучения могут выяснить, как выполнять важные задачи, обобщая примеры». - Вашингтонский университет
- «Область машинного обучения стремится ответить на вопрос:« Как мы можем создавать компьютерные системы, которые автоматически улучшаются с опытом, и каковы основные законы, регулирующие все процессы обучения? » - Университет Карнеги-Меллона
Мы отправили эти определения экспертам, с которыми мы опросили и / или включили их в одно из наших прошлых исследований, и попросили их ответить своим любимым определением или предоставить свое собственное.Наше вводное определение призвано отразить различные ответы. Ниже приведены некоторые из их ответов:
Д-р Йошуа Бенжио, Университет Монреаля:
ML не должны определяться негативами (таким образом, постановляя 2 и 3). Вот мое определение:
Исследования в области машинного обучения являются частью исследований в области искусственного интеллекта, направленных на предоставление знаний компьютерам посредством данных, наблюдений и взаимодействия с миром. Полученные знания позволяют компьютерам правильно обобщать новые настройки.
Д-р Данко Николич, CSC и Институт Макса Планка:
(правка № 2 выше): «Машинное обучение - это наука о том, как заставить компьютеры действовать без явного программирования, а вместо этого позволить им освоить несколько приемов. самостоятельно."
Д-р Роман Ямпольский, Университет Луисвилля:
Машинное обучение - это наука о том, как научить компьютеры учиться так же хорошо, как это делают люди или даже лучше.
Доктор Эмили Фокс, Университет Вашингтона:
Мое любимое определение - № 5.
Основные понятия машинного обучения
Существует много различных типов алгоритмов машинного обучения, сотни из которых публикуются каждый день, и они обычно группируются по стилю обучения (т.е. контролируемое обучение, неконтролируемое обучение, полууправляемое обучение). ) или по подобию в форме или функции (т.е. классификация, регрессия, дерево решений, кластеризация, глубокое обучение и т. д.). Независимо от стиля обучения или функции, все комбинации алгоритмов машинного обучения состоят из следующего:
- Представление (набор классификаторов или язык, который понимает компьютер)
- Оценка (функция цели / оценки)
- Оптимизация (метод поиска; часто это классификатор с наибольшим количеством баллов, например; используются как стандартные, так и нестандартные методы оптимизации)
Кредит изображения: Dr.Педро Доминго, Вашингтонский университет
Фундаментальная цель алгоритмов машинного обучения состоит в том, чтобы обобщить за пределы обучающих образцов, т. Е. Успешно интерпретировать данные, которые они никогда не "видели" раньше.
Визуальное представление моделей машинного обучения
Концепции и основные положения могут дать только один понимание. Когда люди спрашивают «Что такое машинное обучение?», Они часто хотят увидеть, что это такое и что делает.Ниже приведены некоторые визуальные представления моделей машинного обучения с сопровождающими ссылками для получения дополнительной информации. Еще больше ресурсов можно найти в нижней части этой статьи.
Модель дерева принятия решений
Модель гауссовой смеси
Нейронная сеть отсева
Объединение цветности и яркости с использованием сверточных нейронных сетей 9000 9000
9012 9013 9013 9013 9013 9013 9012 9013 9013 9013 9012 9013 9013 9013 9013 9013 9012 9013 9013 9013 9013 9013 9013 9013 9013 9013 9013 9013 9013 9013 9013 9013 9013 9013 9013 9013 9013 9013 9013 9013 9013 Существуют разные подходы к обучению машин: от использования базовых деревьев решений до кластеризации и создания слоев искусственных нейронных сетей (последний из которых уступил место глубокому обучению), в зависимости от того, какую задачу вы пытаетесь выполнить, а также от типа и типа количество данных, которые у вас есть.Эта динамика проявляется в различных приложениях, таких как медицинская диагностика или самостоятельное вождение автомобиля.Хотя акцент часто делается на выборе лучшего алгоритма обучения, исследователи обнаружили, что некоторые из наиболее интересных вопросов возникают из-за того, что ни один из доступных алгоритмов машинного обучения не работает в нормальном режиме. В большинстве случаев это проблема с данными обучения, но это также происходит при работе с машинным обучением в новых областях.
Исследования, проводимые при работе с реальными приложениями, часто приводят к прогрессу в этой области, и причины двояки: 1.Тенденция к обнаружению границ и ограничений существующих методов 2. Исследователи и разработчики, работающие с экспертами в области и использующие время и опыт для повышения производительности системы.
Иногда это также происходит по «случайности». Мы могли бы рассмотреть модельные ансамбли или комбинации многих алгоритмов обучения, чтобы улучшить точность, чтобы быть одним примером. Команды, конкурирующие за цену Netflix 2009 года, обнаружили, что они добились лучших результатов, объединив своих учеников с учениками других команд, что привело к усовершенствованному алгоритму рекомендаций (см. Блог Netflix, чтобы узнать, почему они не использовали этот ансамбль).
Одним из важных моментов (основанных на интервью и беседах с экспертами в данной области), с точки зрения применения в бизнесе и в других местах, является то, что машинное обучение - это не просто или даже автоматизация, часто неправильно понимаемая концепция. Если вы так думаете, вы непременно упустите ценные идеи, которые могут предоставить машины, и связанные с этим возможности (например, переосмысление всей бизнес-модели, как это было в таких отраслях, как производство и сельское хозяйство).
Машины, которые учатся, полезны для людей, потому что, обладая всей их вычислительной мощностью, они могут быстрее выделять или находить шаблоны в больших (или других) данных, которые в противном случае были бы пропущены людьми.Машинное обучение - это инструмент, который можно использовать для повышения способности людей решать проблемы и делать обоснованные выводы по широкому кругу проблем - от диагностики заболеваний до поиска решений для глобального изменения климата.
Проблемы и ограничения
«Машинное обучение не может получить что-то из ничего ... что оно делает, так это получает больше из меньшего». - Д-р Педро Доминго, Вашингтонский университет
Две самые большие исторические (и продолжающиеся) проблемы в машинном обучении связаны с переоснащением (когда модель демонстрирует уклон к данным обучения и не обобщается на новые данные, и / или дисперсия я.е. изучает случайные вещи при обучении новым данным) и размерности (алгоритмы с большим количеством функций работают в более высоких / множественных измерениях, что затрудняет понимание данных) Доступ к достаточно большому набору данных в некоторых случаях также был основной проблемой.
Одной из самых распространенных ошибок среди начинающих в области машинного обучения является успешное тестирование данных обучения и иллюзия успеха; Доминго (и другие) подчеркивают важность сохранения отдельных наборов данных при тестировании моделей и использования только этих зарезервированных данных для тестирования выбранной модели, после чего следует изучение всего набора данных.
Когда алгоритм обучения (т. Е. Учащийся) не работает, часто более быстрый путь к успеху состоит в том, чтобы предоставить машине больше данных, доступность которых в настоящее время хорошо известна как основной фактор прогресса в машинном и глубоком обучении. в былые времена; однако это может привести к проблемам с масштабируемостью, когда у нас есть больше данных, но время, чтобы узнать, что данные остаются проблемой.
С точки зрения цели, машинное обучение не является целью или решением само по себе. Кроме того, пытаясь использовать его в качестве общего решения i.е. «ПУСТО» - бесполезное упражнение; вместо этого, приход к столу с проблемой или целью часто лучше всего обусловлен более конкретным вопросом - «ПУСТО».
Глубокое обучение и современные разработки в нейронных сетях
Глубокое обучение включает в себя изучение и разработку машинных алгоритмов для обучения правильному представлению данных на нескольких уровнях абстракции (способы организации компьютерных систем). Недавняя публикация глубокого обучения через DeepMind, Facebook и другие учреждения выдвинула на первый план его как «следующий рубеж» машинного обучения.
Международная конференция по машинному обучению (ICML) считается одной из самых важных в мире. Этот год состоялся в июне в Нью-Йорке, и в нем приняли участие исследователи со всего мира, которые работают над решением текущих проблем в области глубокого обучения:
- Обучение без контроля в небольших наборах данных
- Обучение на основе моделирования и переносимость в реальный мир
Системы глубокого обучения достигли значительных успехов за последнее десятилетие в таких областях, как обнаружение и распознавание объектов, преобразование текста в речь, поиск информации и другие.В настоящее время исследования сосредоточены на разработке машинного обучения с эффективным использованием данных , то есть систем глубокого обучения, которые могут учиться более эффективно, с той же производительностью за меньшее время и с меньшим объемом данных, в самых современных областях, таких как персонализированное здравоохранение, обучение с усилением роботов, анализ чувств , и другие.
Основные выводы по применению Машинное обучение
Ниже представлен список лучших практик и концепций применения машинного обучения, которые мы собрали из наших интервью для нашей серии подкастов и из избранных источников, цитируемых в конце Эта статья.Мы надеемся, что некоторые из этих принципов прояснят, как используется ОД и как избежать некоторых распространенных ошибок, которые могут быть уязвимы для компаний и исследователей при запуске проекта, связанного с ОД.
- Пожалуй, наиболее важным фактором в успешных проектах машинного обучения являются функций , используемых для описания данных (которые относятся к конкретной области), и наличие достаточных данных для обучения ваших моделей, в первую очередь
- Большинство из время, когда алгоритмы не работают хорошо, это связано с проблемой с тренировочными данными (т.е.е. недостаточное количество / перекос данных; шумные данные; или недостаточные характеристики, описывающие данные для принятия решений
- «Простота не подразумевает точности» - нет (согласно Доминго) никакой заданной связи между числом параметров модели и тенденцией к переобучению
- Получение экспериментальных данных ( в отличие от данных наблюдений, над которыми мы не имеем никакого контроля), если это возможно, следует выполнять (например, данные, полученные при отправке различных вариаций электронного письма в случайную выборку аудитории)
- Независимо от того, помечаем ли мы данные как причинные или корреляционные более важный момент заключается в том, чтобы предсказать последствия наших действий.
- Всегда откладывайте часть ваших тренировочных данных для перекрестной проверки; вы хотите, чтобы выбранный вами классификатор или алгоритм обучения хорошо работал на свежих данных
Emerj для руководителей предприятий
Emerj помогает компаниям начать работу с искусственным интеллектом и машинным обучением.Используя наши возможности AI AI Landscapes, клиенты могут открыть для себя самые большие возможности для автоматизации и искусственного интеллекта в своих компаниях и выбрать самые первые проекты AI с высокой рентабельностью инвестиций. Вместо того, чтобы тратить деньги на пилотные проекты, которые обречены на провал, Emerj помогает клиентам вести дела с подходящими для них поставщиками искусственного интеллекта и повышать уровень успеха своих проектов.
Работы цитируются
1 - http://homes.cs.washington.edu/~pedrod/papers/cacm12.pd
2 - http: // videolectures.net / deeplearning2016_precup_machine_learning /
3 - http://www.aaai.org/ojs/index.php/aimagazine/article/view/2367/2272
4 - https://research.facebook.com/blog/facebook -researchers-focus-on-the-the-стимулирующие-машинное обучение-questions-at-icml-2016/
5 - https://sites.google.com/site/dataefficientml/
6 - http: / /www.cl.uni-heidelberg.de/courses/ws14/deepl/BengioETAL12.pdf
Интервью по машинному обучению на Emerj
Один из лучших способов узнать о концепциях искусственного интеллекта - это изучить исследования и применения самые умные умы в этой области.Ниже приведен краткий список некоторых наших интервью с исследователями машинного обучения, многие из которых могут представлять интерес для читателей, желающих изучить эти темы подробнее:
.6 простых машин: упростить работу
На протяжении всей истории люди разработали несколько устройств, чтобы облегчить работу. Наиболее известные из них известны как «шесть простых машин»: колесо и ось, рычаг, наклонная плоскость, шкив, винт и клин, хотя последние три на самом деле являются лишь продолжением или комбинацией первого три.
Поскольку работа определяется как сила, действующая на объект в направлении движения, машина облегчает выполнение работы, выполняя одну или несколько из следующих функций, в соответствии с Jefferson Lab:
- переводит силу из одного места в другой, ,
- , изменяющий направление силы, ,
- , увеличивающий величину силы, или ,
- , увеличивающий расстояние или скорость силы.
Простые машины - это устройства без или очень мало движущихся частей, которые облегчают работу. По словам Колорадского университета в Боулдере, многие из современных сложных инструментов представляют собой просто комбинации или более сложные формы шести простых машин. Например, мы могли бы прикрепить длинную ручку к валу, чтобы сделать лебедку, или использовать блок и снасть, чтобы подтянуть груз вверх по пандусу. Хотя эти машины могут показаться простыми, они продолжают предоставлять нам средства для выполнения многих вещей, которые мы никогда бы не смогли сделать без них.
Колесо и ось
Колесо считается одним из самых значительных изобретений в мировой истории. «До изобретения колеса в 3500 году до нашей эры люди были строго ограничены в том, сколько вещей мы можем перевозить по суше и как далеко», - написала Натали Вулчовер в статье в журнале «Live Science» «Топ-10 изобретений, которые изменили мир». Тележки на колесах облегчали сельское хозяйство и торговлю, позволяя перевозить товары на рынки и обратно, а также облегчали бремя людей, путешествующих на большие расстояния.«
Колесо значительно уменьшает трение, возникающее при перемещении объекта по поверхности.» Если вы положите свой картотечный шкаф на небольшую тележку с колесами, вы можете значительно уменьшить усилие, которое необходимо приложить для перемещения шкафа с постоянной скоростью. ", по данным Университета Теннесси.
В своей книге" Древняя наука: Предыстория-н.э. 500 (Gareth Stevens, 2010), пишет Чарли Самуэльс: «В некоторых частях мира тяжелые предметы, такие как камни и лодки, перемещались с помощью катков.Когда объект двигался вперед, ролики были сняты сзади и заменены спереди. «Это был первый шаг в разработке колеса.
Тем не менее, великое новшество заключалось в установке колеса на ось. прикрепленный к оси, которая поддерживалась подшипником, или его можно было свободно поворачивать вокруг оси. Это привело к развитию тележек, повозок и колесниц. По словам Самуэля, археологи используют разработку колеса, которое вращается на ось как показатель относительно развитой цивилизации.Самое раннее свидетельство о колесах на осях - приблизительно от 3200 до н.э. шумерами. Китайцы самостоятельно изобрели колесо в 2800 году до нашей эры. [Связано: почему так долго изобреталось колесо]
Множители силы
В дополнение к уменьшению трения колесо и ось также могут служить умножителем силы, согласно Science Quest от Wiley. Если колесо прикреплено к оси, и сила, используемая для поворота колеса, сила вращения или крутящий момент на оси намного больше, чем сила, приложенная к ободу колеса.В качестве альтернативы, длинная ручка может быть прикреплена к оси для достижения аналогичного эффекта.
Все остальные пять машин помогают людям увеличить и / или перенаправить силу, приложенную к объекту. Джанет Колоднер и ее соавторы пишут в своей книге «Движущиеся большие вещи» («Время пришло, 2009 год»): «Машины обеспечивают механическое преимущество, помогая перемещать объекты. Механическое преимущество - это компромисс между силой и расстоянием. " В последующем обсуждении простых машин, которые увеличивают силу, приложенную к их входу, мы будем пренебрегать силой трения, потому что в большинстве этих случаев сила трения очень мала по сравнению с входными и выходными силами.
Когда сила применяется на расстоянии, она производит работу. Математически это выражается как W = F × D. Например, чтобы поднять объект, мы должны выполнить работу, чтобы преодолеть силу, вызванную силой тяжести, и переместить объект вверх. Чтобы поднять объект, который в два раза тяжелее, требуется вдвое больше работы, чтобы поднять его на такое же расстояние. Также требуется вдвое больше работы, чтобы поднять один и тот же объект в два раза. Как указано в математике, основное преимущество машин заключается в том, что они позволяют нам выполнять ту же работу, применяя меньшее усилие на большем расстоянии.
Качели - пример рычага. Это длинный луч, уравновешенный на оси. (Фото предоставлено: BestPhotoStudio Shutterstock)
Рычаг
«Дайте мне рычаг и место, где можно стоять, и я переверну мир». Это хвастливое утверждение приписывается греческому философу, математику и изобретателю третьего века Архимеду. Хотя это может быть немного преувеличением, оно выражает силу рычагов, которые, по крайней мере, образно, движут миром.
Гений Архимеда состоял в том, чтобы понять, что для выполнения той же суммы или работы можно было найти компромисс между силой и расстоянием, используя рычаг.Его Закон рычага гласит: «Величины находятся в равновесии на расстояниях, взаимно пропорциональных их весам», согласно «Архимеду в 21-м веке», виртуальной книге Криса Рорреса из Нью-Йоркского университета.
Рычаг состоит из длинной балки и точки опоры, или оси. Механическое преимущество рычага зависит от соотношения длин балки с каждой стороны точки опоры.
Например, скажем, мы хотим поднять 100 фунтов. (45 кг) вес 2 фута (61 см) от земли.Мы можем приложить 100 фунтов. силы на вес в направлении вверх на расстоянии 2 фута, и мы сделали 200 фунтов-футов (271 Ньютон-метров) работы. Однако, если бы мы использовали 30-футовый (9 м) рычаг с одним концом под грузом и 1-футовую (30,5 см) точку опоры, расположенную под балкой в 10 футах (3 м) от веса, мы бы имели только надавить на другой конец с 50 фунтов. (23 кг) силы, чтобы поднять вес. Тем не менее, нам пришлось бы опустить конец рычага на 4 фута (1,2 м), чтобы поднять вес на 2 фута.Мы достигли компромисса, в котором мы удвоили расстояние, на которое нам пришлось переместить рычаг, но мы уменьшили необходимое усилие наполовину, чтобы выполнить ту же работу.
Наклонная плоскость
Наклонная плоскость - это просто плоская поверхность, поднятая под углом, как наклонная поверхность. По словам Боба Уильямса, профессора кафедры машиностроения в Инженерно-технологическом колледже им. Русса в Университете Огайо, наклонная плоскость - это способ поднять груз, который был бы слишком тяжелым, чтобы подниматься прямо вверх.Угол (крутизна наклонной плоскости) определяет, сколько усилий требуется для поднятия веса. Чем круче рампа, тем больше усилий требуется. Это означает, что если мы поднимем наши 100 фунтов. весим 2 фута, скатывая его по 4-футовой рампе, мы уменьшаем необходимую силу вдвое, удваивая расстояние, на которое она должна быть сдвинута. Если бы мы использовали 8-футовую (2,4 м) рампу, мы могли бы уменьшить необходимую силу только до 25 фунтов. (11,3 кг).
Шкив
Если мы хотим поднять те же 100 фунтов. Вес с веревкой, мы могли бы прикрепить шкив к балке выше веса.Это позволило бы нам тянуть вместо веревки вверх, но это все равно требует 100 фунтов. силы. Однако, если бы мы использовали два шкива - один был прикреплен к потолочной балке, а другой - к грузу, - и мы должны были прикрепить один конец каната к балке, пропустить его через шкив на весе, а затем через шкив на балке, мы должны были бы потянуть только на 50 фунтов. силы, чтобы поднять вес, хотя мы должны были бы тянуть веревку 4 фута, чтобы поднять вес 2 фута.Опять же, мы обменяли увеличенное расстояние на уменьшенную силу.
Если мы хотим применить еще меньшее усилие на еще большем расстоянии, мы можем использовать блок и снасть. Согласно материалам курса Университета Южной Каролины, «Блок и снасть - это комбинация шкивов, которая уменьшает количество силы, необходимой для подъема чего-либо. Компромисс заключается в том, что для блока и снасти требуется более длинная веревка переместить что-то на такое же расстояние. "
Простые шкивы по-прежнему находят применение в самых современных новых машинах.Например, Hangprinter, 3D-принтер, который может строить объекты размером с мебель, использует систему проводов и управляемых компьютером шкивов, прикрепленных к стенам, полу и потолку.
Винт
«Винт - это, по сути, длинная наклонная плоскость, обернутая вокруг вала, поэтому к его механическим преимуществам можно подходить так же, как и к наклону», - говорится на веб-сайте HyperPhysics, созданном государственным университетом штата Джорджия. Многие устройства используют винты для приложения силы, которая намного больше, чем сила, используемая для вращения винта.К таким устройствам относятся тиски и гайки на автомобильных колесах. Они получают механическое преимущество не только от самого винта, но и, во многих случаях, от рычага длинной ручки, используемой для вращения винта.
Клин
Согласно Институту горного дела и технологии Нью-Мексико, «Клин - это движущиеся наклонные плоскости, которые приводятся под нагрузкой для подъема или в нагрузку для разделения или разделения». Более длинный, более тонкий клин дает больше механических преимуществ, чем более короткий и более широкий клин, но клин делает что-то еще: Основная функция клина состоит в том, чтобы изменить направление входной силы.Например, если мы хотим разделить бревно, мы можем с большой силой вбить клин вниз в конец бревна, используя кувалду, и клин перенаправит эту силу наружу, в результате чего дерево расколется. Другой пример - дверная остановка, где сила, используемая, чтобы толкнуть ее под край двери, передается вниз, что приводит к силе трения, которая сопротивляется скольжению по полу.
Дополнительная отчетность Чарльза Ч. Чоя, автора Live Science
Дополнительные ресурсы
- Джон Х.Линхард, почетный профессор машиностроения и истории в Университете Хьюстона, «по-другому смотрит на изобретение колеса».
- Центр науки и промышленности в Колумбусе, штат Огайо, предлагает интерактивное объяснение простых машин.
- HyperPhysics, веб-сайт, созданный Университетом штата Джорджия, проиллюстрировал объяснения шести простых машин.
Найдите несколько увлекательных занятий с простыми машинами в Музее науки и промышленности в Чикаго.
,
