懷化洋芋收獲機
【產(chǎn)品介紹】本產(chǎn)品性能好、效率高。主要用于收獲馬鈴薯、紅薯、胡蘿卜、芋頭等地下根莖農(nóng)作物。具有收獲效率高、率低、運轉(zhuǎn)輕快無振動、不堵草、漏土快、結(jié)構簡潔、使用壽命長等特點。
適合土壤類別：沙土、沙壤土、中粘性土。
特別強制振動，分離效果好，適應性強。收凈率高，率低，成本回收快。
提取土壤中殘存的地膜，不影響下一季度作物生長。
采用先進工藝，加有后驅(qū)動輪，齒條磨損，壽命!
產(chǎn)品簡介：
該產(chǎn)品性能好，效率高。主要用于收獲馬鈴薯、土豆、地瓜、等地下根莖農(nóng)作物。具有收獲效率高、不傷皮、可帶秧收獲、運轉(zhuǎn)輕快無震動、不堵草、漏土快、結(jié)構簡潔、使用壽命長等特點。主要的是我們的機械可以直接提取土壤中殘存的農(nóng)膜,不影響下一季度作物的生長。
用途于特點：
該機與手扶拖拉機配套作業(yè)，主要用于土豆、紅薯等地下薯類的收獲，成堆等工序。收凈率大于99% ，破皮率小小于1%。
一、主要特點：
馬鈴薯收獲機是懸掛在10-12馬力手扶拖拉機后方，以手扶拖拉機為牽引動力。主要收獲與該機配套種植和間作種植的馬鈴薯、大蒜、地瓜等地下根莖作物。具有收獲效率高、性能好、破皮率地，結(jié)構簡單，操作方便等特點。
二、主要結(jié)構和工作原理：
該機主要結(jié)構有大架、主軸組合、前后傳動軸組合、離合器、分離排鏈、挖掘鏟、振動篩等部件組成。
該機懸掛在手扶拖拉機后方，經(jīng)手扶拖拉機變速箱輸入軸右端安裝的鏈輪、鏈條傳至該機傳動軸，經(jīng)主傳動軸上偏心塊、連桿帶動挖掘鏟作前后往復運動，再由傳動軸左端齒輪帶動過橋軸上變速齒輪，并改變傳動方向，再經(jīng)鏈條帶動分離排鏈主傳動軸，并由主傳動軸兩端偏心塊帶動振動篩上下抖動。在手扶拖拉機的牽引下，使挖掘鏟挖掘出來的馬鈴薯（大蒜、地瓜等）鋪分離排鏈上，在分離排鏈的轉(zhuǎn)動下土落在分離排鏈下方，馬鈴薯（大蒜、地瓜等）和未落下的土塊，在分離排鏈上面落在振動篩上，再次清選分離后集中鋪機后地面上。多功能馬鈴薯收獲機，是為收獲馬鈴薯而設計的。同時也可兼收地瓜、花生、胡羅卜、生姜等莖塊作物的多用型收獲機。本收獲機能一次性完成起膜、挖掘、碎土、分離、清選輔放等工序。該收獲機根據(jù)設計是由機架、動力傳動機構、切土機構、碎土機構、輸送分離機構、挖掘機構、懸掛機構、地輪支承機構、刮土板、鏈輪罩及防塵密封等部分組成，具有外型整齊美觀，結(jié)構緊湊，部局合理，運轉(zhuǎn)噪音小，作業(yè)效率高，損失小，農(nóng)機農(nóng)藝緊密結(jié)合等優(yōu)點。
1.將土豆收獲機懸掛在拖拉機上。同時用萬向節(jié)把拖拉機的后輸出軸與收獲機的動力輸入軸聯(lián)接。用手轉(zhuǎn)動萬向節(jié)，檢查有無卡、碰現(xiàn)象。如有，應及時排除。
2.起步時將土豆收獲機至挖掘刀尖離地面5-8厘米左右結(jié)合拖拉機動力輸出軸，空轉(zhuǎn)1-2分鐘，無異常響聲的情況下，掛上工作檔位，逐步放松離合器踏板，同時操作拖拉機調(diào)節(jié)手柄逐步入土，隨之加大油門直到正常耕作。
3.檢查土豆收獲機工作后的地塊土豆收凈率，查看有無碎以及嚴重破皮現(xiàn)象，如土豆破皮嚴重，應收獲行進速度，調(diào)深挖掘深度。
4.作業(yè)時，機器上禁止站人或坐人，否則可能纏入機器，造成嚴重的人身傷亡事故。機具運轉(zhuǎn)時，禁止接近部件，否則可能纏繞，造身傷害事故。
5.檢修機器時，必須切斷拖拉機動力輸出軸動力，以防造身傷害。
6.理墑起壟施肥機工作時，理墑起壟施肥機上嚴禁站人或坐人，以防跌入機內(nèi)造成傷亡事故。機具運轉(zhuǎn)時，嚴禁接近部件！
該機與四輪拖拉機配套使用，用于馬鈴薯、紅薯、芋頭、大姜等農(nóng)作物的收獲,可收獲單壟單行三壟或單壟雙行兩壟，收獲后集條式放果實，更深得用戶的青睞。
使用本機的優(yōu)點：
本產(chǎn)品性能好、效率高。主要用于收獲馬鈴薯、紅薯、大蒜、胡蘿卜、花生等地下根莖農(nóng)作物。具有收獲效率高、率低、運轉(zhuǎn)輕快無振動、不堵草、漏土快、結(jié)構簡潔、使用壽命長等特點。
適合土壤類別：沙土、沙壤土、中粘性土。
特別強制振動，分離效果好，適應性強。收凈率高，率低，成本回收快。
提取土壤中殘存的地膜，不影響下一季度作物生長。
采用先進工藝，鑄膠后驅(qū)動輪，齒條磨損，壽命!
安裝與調(diào)試
將機具下懸掛壁銷軸拖拉機懸掛臂孔中，銷好銷鎖，機具上懸掛臂與拖拉機拉桿鏈接，可以通過拉桿以機具深淺，分合變速箱固家到拖拉機的輸出軸上，機具變速箱與分合變速箱以拐臂連接。
技術與保管
1、每班作業(yè)結(jié)束后 應機具各部位的泥土
2、檢查各部位的緊固件，如有松動及時緊固
3、檢查各轉(zhuǎn)動部位是否轉(zhuǎn)動靈活，如不正常，應及時和排除
4、長期不用具應注意防止雨淋，避免與酸性，以免腐蝕。刀片應涂油處理！
聯(lián)系
地 址：山東省曲阜市春秋西路299號
電 話：15588701380 0537-4407881 狄經(jīng)理
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人工智能已經(jīng)深入影響了我們的工作和生活的方方面面。2016年，白宮意識到人工智能在前沿會議的重要性。無人駕駛汽車的概念已經(jīng)變成現(xiàn)實：Uber在Pittsburgh的無人車、裝備了完全自主硬件的Tesla型號的無人車。Google的DeepMind平臺AlphaGo，擊敗了圍棋的世界，將預測提前十年就實現(xiàn)了。
馬里蘭大學計算機科學副院長Marie desJardins認為：“增加機器學習的使用，以及基于知識的建模方法”是2017年的主要趨勢。這出大戲，將如何上演呢？
為了預測人工智能在2017年的趨勢，TechRepublic邀請了幾位專家：杜克大學計算機科學教授Vince Conitzer、Sundown AI公司CEOFabio Cardenas、路易斯維爾大學網(wǎng)絡實驗室主任Roman Yampolskiy、新南威爾士大學人工智能教授Toby Walsh。
InfoQ將這幾位專家對2017年人工智能的預測整理成文，以饗讀者。
人工智能的影響力越來越大
Conitzer認為，公眾對人工智能帶來的社會影響越來越感興趣，尤其是那些影響比較大的事件。以前就確定了許多普遍話題：技術性失業(yè)（InfoQ注：因工業(yè)發(fā)展所造成的失業(yè)；因采用新技術而造成的失業(yè)）、自主武器（InfoQ注：指具有人工 智能無需人類干預就能襲擊目標的武器，通俗的講就是殺人機器人。）、基于偏差數(shù)據(jù)的機器學習系統(tǒng)、機器學習系統(tǒng)用于識別和壓制異議、人工智能系統(tǒng)不斷地產(chǎn)生的倫理問題——特定的新技術的發(fā)展成敗，都將進一步推動和擴大這些技術話題的影響力。
Conitzer注意到，對AI的興趣已經(jīng)蔓延到行業(yè)外的特定群體，比如，律師將努力解決法律如何處理自主車輛的問題；經(jīng)濟學家研究人工智能帶來的技術性失業(yè)；社會學家研究更的基于AI的推薦系統(tǒng)和個人助理帶來的影響。
Sundown AI公司CEO Fabio Cardenas同意上述觀點，他更進一步表示，人工智能會影響到組織內(nèi)的特定角色，如會計、財務、供應鏈、人力資源或由其他專業(yè)人士工作的領域。這些增長的領域?qū)笰I向全球多個行業(yè)的多個部門推廣。
離經(jīng)叛道的人工智能
終結(jié)者情節(jié)，是科幻小說中有關AI的常見之作。但是，這情況會不會是真的呢？據(jù)Cardenas說，離經(jīng)叛道的人工智能，或許會在2017年成為現(xiàn)實。他想象，“出于某些惡意目的，一小撮計算機盜賊為了欺詐機構或個人，創(chuàng)造了人工智能?！彼f，“這種流氓的AI將能入侵那些被認為是固若金湯的系統(tǒng)?！?br />
Cardenas注意到，通過AI進行舞弊的情況已經(jīng)發(fā)生了。他表示：“如果AI的訓練庫被破壞，駭客就可以插進偏見或豁免，以顛覆AI的預測能力，使自己從中獲益?！?br />
Cardenas說，可能的途徑就是，通過“AI開發(fā)使其他AI更聰明。”AI能夠通過檢查訓練數(shù)據(jù)中的盲點來自我完善，“或者，如果我們幸運的話，寫出能夠改善其他AI的代碼，”他說，結(jié)果就是有助于優(yōu)化AI系統(tǒng)?！暗嚯x一個超級智能AI，依然有很長的路要走。路漫漫其修遠兮，吾將上下而求索?！?br />
Roman表態(tài)，他也認為AI“失敗”或許是2017年的趨勢。
他說，在AI中，有趣、重要的趨勢是，也是我正在密切跟蹤的：AI失敗的頻率和嚴重程度將與AI的能力成正比，換言之，當我們獲益時，出現(xiàn)“惡意”AI的可能性也變大了。
人工智能的倫理問題
我們要如何防止AI叛道離經(jīng)？這也是許多AI研究人員所關注的問題?？傮w來說，專家們擔憂AI的倫理問題。因為，AI會犯錯誤，這是顯而易見的：從加強偏見，到種族歧視的辱罵。在極端情況下，不能預防災難性的事故。
參見麻省理工學院的報道：“道德機器”對自主駕駛的眾包決策，但被專家稱之為誤導。
計算機科學中的傳統(tǒng)AI社區(qū)，將著手解決工作中越來越多的社會和倫理問題。Conitzer稱：“AI研究人員已經(jīng)對這些主題產(chǎn)生了興趣，但我們只是想在一開始的時候，搞清楚如何沿著這些路線做出具體的技術貢獻。這就需要仰仗更多的計算機科學家來解決。
Moshe Vardi表示2017年的趨勢應該是：與AI有關的倫理問題將繼續(xù)引起關注，圍繞勞動自動化、致命的自主武器、算法的公平性和透明度的影響。
Walsh聲稱：“我們將會看到，一輛自主汽車撞死一名無辜行人，或騎單車的人，或其他乘客。這將突出這些問題的嚴重性，因為我們在開發(fā)和規(guī)范AI?！?br />
Walsh還認為，價值取向問題——也就是說，我們?nèi)绾未_保AI與人類有相同的價值觀？“我們今天所做的就是，不再被視為超級智能的問題，而是一個算法和機器學習程序。”他說。
