达优高科 一、人工智能背景下，大家如何看待机器翻译与人工翻译？
如果要我来看，人工智能翻译真的能完全取代人工翻译吗？ 答案是不行的。
翻译语言是文化的体现，而文化是抽象的难以用规则书写的。此外，语言通常伴随着隐含的意义，并不总是清晰明了。我们在做的翻译是能更快地适应语言不断变化的特性，让翻译更有“人味”传递情感。
所有高质量的翻译都需要真人的参与。因为翻译员可以捕捉到机器可能无法捕捉到的东西，比如风格和语气。还有重要的一点是，翻译员可以了解到翻译的文件类型，这也是翻译时需要考虑的关键语境因素。
例如，翻译技术文件和个人文章的语气是非常不同的。即便翻译软件再进步，目前市面上的出售的书籍鲜有翻译软件翻译的，这会让读者觉得被糊弄了。
因为人类翻译会让文本更有人情味，这种传递地情感是机器无法复制的。
即使是机翻的内容，也必须经过翻译员之手，再经有编辑校对，确保句子结构、语法和文化背景是适当的。
机器翻译在现代社会越来越先进。翻译人员可以利用智能软件来辅助自己，提高效率。然而，因为人类所赋予语言独特的属性，想要机翻完全替代人工翻译，是很难的。
比如我所在游戏行业所做的游戏本地化，常常有人很疑惑，本地化难道不就是翻译嘛？
本地化是一个更为深入，涉及内容更加广泛的转化过程，本地化的完成是需要考虑到特定的目标市场需求的。简单来说呢，本地化的目的不仅仅是完成文字的翻译过程，还要考虑到市场需求，玩家的感受；最重要的是，帮助客户打开更广的市场，得到更高的市场份额！
根据客户的要求，翻译能做到的是将其材料翻成直截了当的目标语言；而本地化的服务能从文本和宣传方面帮助客户打开目标市场，将客户提供的内容以目标受众容易接受和理解的方式传达。
打个比方，假如一个客户要求把项目翻译成英文，但是他的目标客户是英国本地人，在这种情况下，要达到快速进入市场的目的，平铺直叙的翻译英文的效果是远远不够的，就需要本地化服务来进行英国本地定制化的方案来完成这个项目。因此，本地化不仅仅只关于内容，更是营销的重要环节！
那么，本地化到底意味着什么？
这不仅意味着需要使用当地的表达方式和行话以及流行用语，还要正确的使用当地格式和计量单位–如货币、时间、数字、距离、日期节假日等。在本地化过程中，相关工作者都需要对当地的禁忌或者宗教十分了解。在本地化过程中会帮客户避免出海开拓新市场时会在当地惹麻烦的问题。在一些文化中会惹人发笑的话题到另外的语言中可能会有些冒犯。
此外，本地化也意味着恰当的添加当地文化中的内容，例如一些本地流行的热点段子。打个比方，你的目标市场是加拿大的魁北克，但是文章中却引用了法国的名人的段子，虽然都是法语区，这样的内容被魁北克的观众看到会认为有些无厘头甚至无法理解。
当翻译市场营销材料，网站和产品描述的时候，本地化是尤为关键的。因为关键词的运用会给当地的搜索引擎排名的结果产生非常大的影响。最终直接影响到的就是你在一个新的国家，新的市场中得到的客户的数量和产品的销量。这个就是在业内非常重视的搜索引擎优化本地化。
本地化还能确保输出内容中使用的布局，图标和图像能够适应当地的排版和读者的阅读习惯，这点对于潜在客户来说是非常有意义的；当对一个网站，一个应用程序，一个软件或一个视频游戏进行本地化的时候，顾客的感受决定了会不会继续浏览使用这个产品，做好本地化就是提高了产品质量。
所以说，本地化就是一个入乡随俗的快速通道呀！
Hagen Weiss：扒到底！本地化是不是骗局？0 赞同 · 0 评论文章0 赞同 · 0 评论文章具体的分析可以参考此篇文章，也可以关注我们的出海宝典 - iGlobe 原创博客，里面有满满的游戏本地化小知识和翻译相关的干货。
Hagen Weiss：翻译员失业，机翻上位？0 赞同 · 0 评论文章0 赞同 · 0 评论文章1 赞同 · 1 评论文章二、人工智能模式识别机器翻译
人工智能模式识别机器翻译
在当今信息时代，人工智能技术正以惊人的速度发展，其中模式识别和机器翻译是人工智能领域的两个重要分支。模式识别是指通过对数据进行分析和处理，在数据中寻找规律、模式和特征，用以做出预测或决策。而机器翻译是利用计算机自动将一种自然语言翻译成另一种自然语言的过程。
人工智能模式识别机器翻译的研究不仅可以推动人工智能技术的发展，还对实际生活和工作产生着深远的影响。以下将就这三个关键领域展开讨论。
人工智能
人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一个新的技术科学。人工智能领域涉及许多基础学科，包括计算机科学、神经科学、心理学等。
模式识别
模式识别是人工智能领域中与人类的感知、认知以及决策能力相联系的一项研究领域。其目标是通过对输入数据的分析，识别出数据中的重要特征，从而实现对数据进行分类、识别、预测等操作。
机器翻译
机器翻译是利用计算机和相关技术将一种语言的文本自动翻译成另一种语言的过程。机器翻译的发展旨在弥补不同语言之间的沟通障碍，使人们能够更便捷地跨越语言障碍进行交流。
影响与应用
人工智能模式识别机器翻译技术的发展对于社会生活和工作产生着深远的影响。在医疗领域，模式识别可用于医疗影像识别和疾病预测；在金融领域，可以应用于风险管理和证券交易等方面。
而机器翻译技术的应用为各行各业的跨语言交流提供了便利，推动了全球化进程。随着人工智能技术的不断发展，模式识别和机器翻译的应用将会更加广泛，为人们的生活带来更多便利。
三、人工智能机器翻译的发展经历了哪几个重要阶段？
“机器翻译”是一个相对模糊的概念，大体上所有利用机器帮助人类进行翻译活动的技术和服务都可以归类为机器翻译。例如在线词典、翻译套件等，在广义上也可以称为机器翻译。现在绝大多数情况下，机器翻译指的是利用机器（电脑）进行完整的句子或篇章翻译的系统。在线词典等在这种定义下都被排除在外。大体上，机器翻译的发展可以分为一下几个阶段：早期探索时期(1933-1956)；第一次热潮时期(1956-1966)；商用的基于规则时期(1967-2007)；统计机器学习时期(1993-2016)；神经网络机器翻译时期，2013至今。
从机器翻译(Machine Translation)这个名词我们就可以看出这项技术有着悠久的历史——至少比电脑 (Computer)出现还要早。虽然人类很早就开始提出利用机器提供翻译服务，早期的提议大多停留在类似“文曲星”词典的快速词典查找设备上。直到1933年，俄罗斯人特洛伊斯基 (Peter Petrovich Troyanskii) 第一次提出了机器翻译模型，并在1937年展示了一个机器翻译系统。这个机器能够自动地找到句子中每个词的翻译——使用的是一种纸带存储设备。（题外：此君参与了苏联大百科全书的编辑，深感翻译不便的他全心投入翻译机器的设计，当然最后并没有成功）。
从这个时候开始，直到1949年机器翻译并没有太多的进展，特洛伊斯基的工作和大多数苏联的工作一样并不为西方世界所知。直到电子计算机的出现，机器翻译的可能性才为人们所重视。特别是Warren Weaver 的雄文《翻译》——是的，这份备忘录的名字就叫Translation。此文现在可以在http://www.mt-archive.info/Weaver-1949.pdf 看到。这篇文章并没有实现任何技术，但是极具里程碑意义地提出了让机器翻译超越简单的词到词翻译的四种可能方法，其中包含了许多今天仍然很有意义的概念，例如通用语，文法转写，破译密码的“解码器”等。机器翻译的研究迅速铺开，并在1956年后开始了为期10年的第一个热潮。
从《翻译》发表之后，整个机器翻译领域就分为两个流派：姑且称为语言学学派和信息论学派。在半个多世纪中，两个门派既有竞争也有合作，直到今日。大体上，语言学学派相信机器翻译需要通过对源语言和目标语言的语法分析，解析其意义，再进行翻译。而信息论学派则从信息论角度出发，认为翻译是一个破解密码的过程——假设我们看到的中文是经过某种加密方法加密后的英文，我们的任务就是通过对大量数据的分析，找出破解密码的方法。早期由于计算机处理能力和数据量的限制，统计方法并不占优。在1954年，Georgetown University和IBM 一起展示了能够翻译49个俄语句子的系统。其实该系统只能翻译250个词，总共就只有6个转写规则…… 然而就是这样一个系统，引发了1956年-1966年期间的巨大的机器翻译泡沫，学者们纷纷开始预测机器翻译很快会得到彻底的解决（是不是有点熟悉的气息？）。
机器翻译的第一个黄金10年如白驹过隙，其中最成功的系统还是前文所诉的GAT系统。经过10年的发展，其系统已经变得相当复杂，包括了复杂的语法分析。当时大部分的机器翻译研究都是由政府资助的（这一情况一直持续到笔者开始机器翻译研究的前五六年），因此在1964年政府成立了一个自动语言处理顾问委员会Automatic Language Processing Advisory Committee (ALPAC)。经过两年的调查，ALPAC发表了其著名的机器翻译研究现状报告，其结论是机器翻译进展缓慢，质量糟糕，价格昂贵，且看不到未来。这一报告刺破了第一次机器翻译泡沫（甚至连带着刺破了第一次人工智能泡沫），使得机器翻译陷入了长达十年的寒冬。在这个寒冬中，失去政府资助的机器翻译研究人员只好转向定制商用系统，基于转写文法（或称为基于规则的方法，Rule-based）的方法往往对特定的定制领域有较好的效果，因此统计方法几乎被抛弃。1967年直到1992年，各种转写文法研究都取得了很大的进展，其基本方法是手写大量的语法解析规则对源语言进行解析，而后用语法转写规则生成目标语言文法，再通过生成规则产生最终文本。这一方法的影响仍然深远，笔者在2007年仍然上过基于语法转写实现机器翻译的课。我们可以将这个时代的机器翻译称作“人工智能”，但是并非“机器学习”，还是处于有多少人工就有多少智能的阶段。
随着电子化的文本语料越来越多，基于语料的机器翻译逐渐占据主流。1993年，IBM的 Brown et al. 发表了The mathematics of statistical machine translation: Parameter estimation。这篇文章奠定了此后20年机器翻译的基础。这篇文章将机器翻译描述为一个信道模型（事实上Weaver在《翻译》中就提出了类似想法），并提出了可行的词到词的翻译模型。这一模型的开源实现GIZA在1999年发表，并在2003年为效率大为提高的GIZA++所取代。笔者在2007年开发的MGIZA++和PGIZA++为GIZA++的并行化版本。这些工具的出现，使得处理大规模的数据成为可能。然而，在词到词模型出现的前10年，并没有获得很大的成功。其原因主要是翻译单元粒度太小，利用上下文的能力过弱。
统计机器翻译的真正崛起，始于Franz Och在2003年的两篇文章Statistical phrase-based translation和Minimum error rate training in statistical machine translation。这篇文章提出了基于短语的翻译模型和最小错误率训练方法。此后直到2015，2016年，这两种方法都是机器翻译的主流方法。2004年，Franz Och加入谷歌，并领导了谷歌翻译的开发。2006年，谷歌翻译作为一个免费服务正式发布，并带来了统计机器翻译研究的一大波热潮。截止2015年，谷歌翻译已经支持了超过100种语言。这个时代的机器翻译质量较以往的方法有了极大的提高，但是仍然有翻译不准确不流畅的问题。随着数据量的增加，系统性能的提高逐渐变得困难。在2012年之后，统计机器翻译逐渐进入了平台期。2013年，在Seattle举行的EMNLP邀请了Brown进行演讲(Brown早已离开机器翻译领域，在金融界取得巨大成功）——当一项技术开始回忆的时候，它就真的老了。2014年，Franz Och离开了谷歌。与此同时，深度学习技术开始兴起，并带来了神经网络机器翻译技术的诞生。
神经网络机器翻译技术仍然是一种基于文本语料的翻译技术，但是采用了完全不同的模型。在神经网络机器翻译技术中，词被映射到高维向量空间的矢量，并通过神经网络映射到目标语言。这种方法解决了传统方法的许多问题，例如调序模型的长度限制等，其流畅性比起以往的方法有极大的提高。2016年，百度，谷歌等公司先后将线上机器翻译系统升级到了神经网络机器翻译系统。由于其质量普遍被认为已经跨过许多应用的实用性门槛，也引发了机器翻译的第二股热潮。这也是我们现在正处于的时代。神经网络机器翻译在许多特定的应用领域终于跨越了实用性门槛。
四、人工智能机器人的股票叫什么名字
人工智能机器人的股票叫什么名字
人工智能（AI）的发展在过去几年里取得了巨大的突破，它已经开始影响并改变着我们的生活和工作方式。在人工智能技术的推动下，机器人已经成为了日常生活中不可或缺的一部分。随着人们对人工智能机器人的兴趣不断增长，投资者纷纷开始关注这个有潜力的行业。那么，人工智能机器人的股票叫什么名字呢？
在目前的市场上，有几个主要的公司已经在人工智能机器人领域取得了重要的突破，并表现出了强大的增长势头。下面是一些在这个行业中表现杰出的公司及其股票名称：
- 公司A： 是一家全球领先的人工智能机器人公司，其股票被称为「AIRO」。该公司在创造出一系列智能机器人方面拥有丰富的经验和技术实力。
- 公司B： 作为人工智能机器人领域的领导者之一，其股票名称为「ROBOT」。该公司专注于开发高度智能化的机器人技术，广泛应用于工业自动化、医疗保健和家庭助理等领域。
- 公司C： 是一家创新科技公司，专注于为企业和消费者提供创新的人工智能机器人解决方案。该公司的股票被称为「AIBOT」，代表了人工智能与机器人技术的结合。
这些公司都在不同的领域取得了巨大的成功，并且有望在未来继续增长。随着全球对人工智能机器人的需求不断扩大，投资这些公司的股票可能是一个不错的选择。然而，在投资之前，我们需要仔细评估各个公司的潜力、竞争优势以及行业趋势。
人工智能机器人行业的前景
人工智能机器人行业被认为是未来的热门行业之一，拥有巨大的增长潜力。随着技术的不断进步，机器人变得更加智能、灵活和适应性强。这将带来许多机会和挑战。
首先，人工智能机器人可以广泛应用于各个领域。在工业领域，智能机器人可以提高生产效率、减少人力成本，并且能够完成一些危险或重复性工作。在医疗保健领域，机器人可以帮助医生进行手术、护理病人，并提供精确的诊断结果。在家庭生活中，智能机器人可以成为一个家庭助理，提供日常生活的帮助和娱乐。
其次，智能机器人的快速发展也催生了一个新的市场。众多的创业公司和初创企业都加入到了人工智能机器人行业中。这些创新公司带来了许多新的机器人产品和解决方案。投资者有机会参与到这个新兴市场中，从中获得丰厚的回报。
然而，人工智能机器人行业还面临着许多挑战。技术的复杂性、成本的高昂以及法律和伦理问题都可能影响行业的发展。此外，市场上的竞争也越来越激烈，投资者需要选择那些具有竞争优势和创新能力的公司。
如何评估人工智能机器人公司
在投资人工智能机器人公司之前，我们需要进行全面的评估和研究。以下是一些建议的评估标准：
- 行业前景： 评估该行业的增长潜力和趋势。关注人工智能机器人在不同领域中的应用，并了解市场需求和竞争态势。
- 公司实力： 研究公司的背景、历史和财务状况。了解公司的技术实力、研发能力和团队背景。
- 竞争优势： 评估公司在人工智能机器人领域的竞争优势，比如专利技术、合作关系和市场地位。
- 创新能力： 研究公司的创新能力和研发投入。关注公司是否能够推出有竞争力的产品和解决方案。
- 风险因素： 评估投资人工智能机器人公司的风险因素，如技术风险、市场风险和法律风险。
综合考虑这些因素，并根据投资者的风险承受能力和投资目标做出决策。投资人工智能机器人公司可能具有较高的回报潜力，但也伴随着一定的风险。
结论
人工智能机器人行业是一个充满机遇和挑战的领域。它在不同的领域中发挥着重要作用，并具有巨大的增长潜力。如果你对这个行业有浓厚的兴趣，并希望投资其中，你可以考虑投资一些在人工智能机器人领域表现出色的公司。
然而，投资人工智能机器人股票也需要谨慎。在投资之前，你应该对相关公司进行全面的评估，考虑行业前景、公司实力、竞争优势、创新能力和风险因素。
最重要的是，投资应该是基于你的投资目标、风险承受能力和长期规划的决策。只有在充分了解和评估之后，你才能做出明智的投资决策，并为未来的发展创造更多的机会。
五、机器翻译和人工翻译有哪些不同？机器翻译和人？
楼上说的有些不太准确。本人是机器翻译行业从业者，首先机器翻译不是简单的数据库比对，反而跟数据库没有任何关系。
目前的机器翻译系统是靠深度学习训练而成的，简单而言是采用一种类似统计学的方法让机器去学习千万级甚至亿级的翻译句对，从中找出规律，最终机器可以自主输出翻译结果。
其次，目前机器翻译系统仅仅是听从人类的指令去做事，并且加上点人工干预的规则，还远远达不到机器理解句子意思并生成准确恰当的翻译这个阶段。回到这个问题，机器翻译和人工翻译的差异主要在于以下几点：所以，翻译界目前普遍推崇“MT+PE”的模式，即“机器翻译+译后编辑”，这种“人机结合”的模式会是将来的大趋势。
六、人工智能设备机器的特性？
智能化数据统计分析，精确发掘潜在用户，提高转换率；建站周期时间十几天到一个月不一；价格实惠，含网站代运营服务项目。当今，人工信息科技发展趋势的迅猛发展，也给电话营销制造行业产生了新的转型——电话机器人。殊不知，电话机器人并并不是替代电话营销工作人员，只是协助电话营销工作人员做意向客户的挑选工作中，进而提升电话营销的工作效能。电话机器人是电话骚扰吗？我们一起来看一下。电话骚扰几个显著的特性：无论一切時间都是给用户通电话、无限制给用户通电话、无论是不是回绝再次通电话、商品大部分以黑五类主导，电话机器人则严格执行电话营销行业规范。操纵拨打時间：电话机器人是彻底依照设置時间拨打电話，例如早晨9:00-12:00，中午13:00-20:00，会依据制造行业中人工电话营销时间范围来拨打电話。操纵拨打頻率：电话机器人可设置针对一个用户只拨打一次合理电話
七、人工智能与机器翻译：如何重塑语言交流的未来
随着科技的迅猛发展，人工智能（AI）在各个领域的应用日益广泛，其中机器翻译作为其一个重要应用，正在改变着人们的交流方式。机器翻译不仅提高了翻译效率，也为跨文化交流提供了新的可能性。本篇文章将深入探讨人工智能在机器翻译领域的应用，技术发展历程，面临的挑战，以及未来的发展趋势。
一、什么是机器翻译
机器翻译是利用计算机程序将一种语言的文本或语言转化为另一种语言的过程。这一过程可以分为以下几种类型：
- 基于规则的翻译（RBMT）：早期的机器翻译使用了大量的语言规则和词汇表，依赖语法分析来进行翻译。
- 统计机器翻译（SMT）：通过分析大量的双语文本，机器学习生成最可能的翻译结果。
- 神经机器翻译（NMT）：基于深度学习的技术，能够更好地理解上下文，从而提供更自然的翻译结果。
二、人工智能在机器翻译中的应用
人工智能在机器翻译中的应用主要集中在以下几方面：
- 语音识别：通过人工智能技术，机器能够从人类的语音中提取信息并进行翻译。
- 上下文理解：神经网络模型能够对整段文本进行理解，确保翻译结果的准确性和流畅性。
- 自我学习：机器翻译系统可以通过不断获得新的数据进行自我优化，提高翻译的质量。
三、机器翻译技术的发展历程
机器翻译的发展经历了几个重要阶段：
- 规则基础阶段：早在20世纪50年代，机器翻译的研究开始于基于已有的语言规则和词汇表的翻译方法。
- 统计方法的兴起：自20世纪90年代以来，统计机器翻译技术逐渐成为主流，通过分析语言数据提高翻译的有效性。
- 深度学习的革命：2016年后，随着深度学习技术的发展，神经机器翻译开始普及，其翻译效果显著优于前两种方法。
四、机器翻译面临的挑战
尽管机器翻译技术取得了重大进展，但仍存在诸多挑战：
- 多义性：在不同的上下文中，单词或短语可能会有不同的含义，导致翻译产生歧义。
- 文化差异：不同语言背景带来的文化差异，常常影响翻译的准确性。
- 行业专用术语：专业领域的术语翻译往往依赖于特定的知识背景，机器翻译难以做到精准。
五、未来的发展趋势
机器翻译的未来将展现出多样化的发展趋势：
- 多语言系统：未来的机器翻译将支持更多语言，甚至可能实现实时翻译功能。
- 与人工智能结合：机器翻译将会与人工智能的其他领域如自然语言处理(NLP)结合，提供更加智能化的服务。
- 基于用户反馈的系统优化：通过收集用户反馈，不断改进翻译系统的准确性和用户体验。
随着人工智能技术的不断进步，机器翻译将变得愈加智能和精准，帮助人们更轻松地进行跨文化交流。然而，机器翻译仍然无法完全取代人工翻译，尤其在处理复杂的语境和情感表达时，人工翻译的灵活性和创造力是机器无法比拟的。
感谢您阅读完这篇文章！希望通过这篇文章，您能更清楚地了解人工智能与机器翻译之间的关系，以及它们如何在未来重塑我们交流的方式。
八、锯木头的机器叫什么机器小型
在木工行业中，锯木头是一个基本的工艺，而锯木头的机器也是必不可少的工具。那么，锯木头的机器叫什么呢？小型锯木机器是一种常见的设备，广泛应用于家庭、工艺品制作和小型木工作坊。
小型锯木机器的类型
小型锯木机器有多种类型，根据不同的需求和用途可以选择适合的机器。
- 带锯床（bandsaw）：带锯床是一种多功能的小型锯木机器，通常用来进行曲线或细木工的切割。它采用带状锯条进行切割，具有灵活性和精确度。
- 台锯（table saw）：台锯是一种常见的小型锯木机器，常用于直线切割和修整木材。它通常具有可调节的切割角度和切割深度。
- 滑动式锯床（sliding compound miter saw）：滑动式锯床是一种小型锯木机器，具有滑动功能，可以实现横向切割。它适用于横断和斜切，常用于制作门框、地板和橱柜。
如何选择适合的小型锯木机器
选择适合的小型锯木机器需要综合考虑以下几个因素。
- 用途和需求：不同的木工项目需要不同类型的小型锯木机器。确定自己的用途和需求，选择适合的机器。
- 预算：小型锯木机器的价格各不相同，根据自己的预算进行选择。
- 可靠性和耐用性：选择具有良好可靠性和耐用性的机器，确保长期使用。
- 安全性：考虑小型锯木机器的安全性能，如安全开关、防护罩等功能。
- 品牌和口碑：选择知名品牌的小型锯木机器，有更好的售后服务和用户口碑。
小型锯木机器的使用技巧
对于初学者来说，使用小型锯木机器可能会有一些技巧和注意事项。
- 保持工作区整洁：在使用小型锯木机器时，保持工作区整洁可以提高工作效率，同时减少意外事故的发生。
- 注意安全装备：使用小型锯木机器时，佩戴必要的安全装备，比如护目镜、手套和耳塞等，保护自己的安全。
- 准备好木材：在使用小型锯木机器之前，确保木材已经准备好，长度和宽度符合需要。
- 调整切割角度和切割深度：根据需要，调整小型锯木机器的切割角度和切割深度，以保证切割的准确性。
- 注意操作细节：在操作小型锯木机器时，注意控制切割速度和方向，避免切割过快导致木材损坏或意外伤害。
小型锯木机器的维护保养
正确的维护保养可以延长小型锯木机器的使用寿命，提高工作效率。
- 定期清洁：定期清洁小型锯木机器，清除木屑和灰尘，保持机器的正常运行。
- 润滑部件：根据使用说明书，定期给小型锯木机器的移动部件和切割部位进行润滑，减少摩擦和磨损。
- 检查和调整：定期检查小型锯木机器的切割刀具、安全装置和电源线等部件，确保良好工作状态。
- 保持平稳运行：确保小型锯木机器放置在平稳的工作台上，避免机器晃动或移动导致意外事故。
- 妥善存放：当小型锯木机器暂时不用时，妥善存放在干燥通风的地方，避免受潮和损坏。
总的来说，小型锯木机器是木工行业中不可或缺的工具之一，通过选择适合的机器、掌握使用技巧和进行正确的维护保养，可以提高工作效率，并保证工作质量。无论是家庭木工爱好者还是小型木工作坊的经营者，都可以从小型锯木机器中获得便利和效益。
九、人工智能机器人的道理？
智能机器人将会改变我们以往的生活方式，给我们的生活带来便利、帮我们做一些简单重复的工作，类似流水线的工作。随着智能科技的进步，相信有些领域机器人可能会做的比人还好。所以，启示是一定要加倍努力，不然以后机器人都看不起你。
十、人工智能研究的机器感知包括？
1 视觉感知
视觉系统由于获取的信息量更多更丰富，采样周期短，受磁场和传感器相互干扰影响小，质量轻，能耗小，使用方便经济等原因，在很多移动机器人系统中受到青睐。
视觉传感器将景物 的光信号转换成电信号。目前，用于获取图像的视觉传感器主要是数码摄像机。
在视觉传感器中主要有单目、双目与全景摄像机3种。
单目摄像机对环境信息的感知能力较弱，获取的只是摄像头正前方小范围内的二维环境信息；
双目摄像机对环境信息的感知能力强于单目摄像机，可以在一定程度上感知三维环境信息，但对距离信息的感知不够准确；
全景摄像机对环境信息感知的能力强，能在360度范围内感知二维环境信息，获取的信息量大，更容易表示外部环境状况。
但视觉传感器的缺点是感知距离信息差、很难克服光线变化及阴影带来的干扰并且视觉图像处理需要较长的计算时间，图像处理过程比较复杂，动态性能差，因而很难适应实时性要求高的作业。
2 听觉感知
听觉是人类和机器人识别周围环境很重要的感知能力，尽管听觉定位精度比是决定为精度低很多，但是听觉有很多其它感官无可比拟的疼醒。听觉定位是全向性的，传感器阵列可以接受空间中的任何方向的声音。机器人依靠听觉可以工作在黑暗环境中或者光线很暗的环境中进行声源定位和语音识别，这是依靠视觉不能实现的。
目前听觉感知还被广泛用于感受和解释在气体（非接触感受）、液体或固体（接触感受）中的声波。声波传感器复杂程度可以从简单的声波存在检测到复杂的声波频率分析， 直到对连续自然语言中单独语音和词汇的辨别，无论是在家用机器人还是在工业机器人中，听觉感知都有这广泛的应用。
3 触觉感知
触觉是机器人获取环境信息的一种仅次于视觉的重要知觉形式, 是机器人实现与环境直接作用的必需媒介。 与视觉不同, 触觉本身有很强的敏感能力可直接测量对象和环境的多种性质特征。 因此触觉不仅仅只是视觉的一种补充。 触觉的主要任务是为获取对象与环境信息和为完成某种作业任务而对机器人与对象、环境相互作用时的一系列物理特征量进行检测或感知。机器人触觉与视觉一样基本上是模拟人的感觉, 广义的说它包括接触觉、压觉、力觉、滑觉、冷热觉等与接触有关的感觉, 狭义的说它是机械手与对象接触面上的力感觉。
机器人触觉能达到的某些功能, 虽然其它感觉如视觉也能完成, 但具有其它感觉难以替代的特点。 与机器人视觉相比, 许多功能为触觉独有。 即便是识别功能两者具有互补性，触觉融合视觉可为机器人提供可靠而坚固的知觉系统。
