学习的重要作用

学习意义：获得知识、培养技能、产生认知。

学习的作用：学习是用来明智的，是用来开阔眼界的。你学到的具体知识在将来不一定有用，但是可以使你明白更多的道理，成为一个有积淀有智慧的人。假如没有知识，你看待世界的眼界会很窄。

通过阅读、听讲、研究、观察、理解、探索、实验、实践等手段获得知识或技能的过程，是一种使个体可以得到持续变化（知识和技能，方法与过程，情感与价值的改善和升华）的行为方式。例如通过学校教育获得知识的过程。

扩展资料：

学习作为一种获取知识交流情感的方式，已经成为人们日常生活中不可缺少的一项重要的内容，尤其是在二十一世纪这个知识经济时代，自主学习已是人们不断满足自身需要、充实原有知识结构，获取有价值信息，并最终取得成功的法宝。

学习是在不断的升升级，我们的一个认知的系统，帮助我们成为更好的我自己。那为什么要学习这些原因。不同阶段的人，有不同阶段的学习需求和学习要求，我们都知道在日新月异的时代，如果不学，其实容易就会被落后。容易的话就陷入一个舒适区难以走出来走出来。

学习可以丰富自己的知识，让自己成为一个知识渊博的人，当和别人讨论的时候，不会因为自己的无知而让自己尴尬。而且任何东西只有学习了才会了解，才能够知道该怎么做，就想我们小的时候都需要学习说话，学习走路。

同时我们在这个社会中生存，也要学习各种各样的技能，如果我们什么东西都不学习那么自己在这个世界上真的是很难存活下去。其实我们无时无刻不在学习，通过学习会认识到自己是很厉害的，感受到原来这个世界上有那么多的东西。

还得看你具体想了解哪方面，智慧供热现在分为3个大方向 主要包括：城市级智慧供热、集团级智慧供热、公司级智慧供热。面向的对象分别为：政府、热力集团、热力公司。

市面上常说的智慧供热大多是对于热力公司来的，如果要细说，内容多到可以出一本书。我大体的说一下主要内容：

热网监控：主要是针对热源、换热站、锅炉房采集数据的监察、管理、预警、报警。

调度管理：对供热预测，两票制度，班组管理，值班日志，应急预案等。

能耗系统：对热力公司的能耗数据分析。

计量管控：对用户端室温检测，表阀管控，偷热报警管控等。

动态设备：管理公司设备资产及动态，从采购到报废的全流程管理。

其他还有收费系统、客服系统，主要是管理用户缴费信息，对用户来电进行服务的功能。

智慧供热解决方案：是为了帮助热力公司更好的实现节能减排，帮助企业更好运行管理的一个工具；看你想解决什么问题，如果想了解更多了，可以百度国·大·能·源；vipline:01082247141。

「1 智能制造推进的难点与问题」
我国制造业面临着异常严峻的挑战：人口红利消失、“未富先老”、企业招工难，人工成本迅速上升；高房价、高地价迫使国内制造业向内地转移，低成本制造业向东南亚国家转移；高赋税以及社保费用的压力也给企业带来高昂的运营成本；原材料价格上涨对下游行业带来巨大的成本压力；环保风暴也给很多企业敲响了警钟；中兴事件则暴露出我国制造业核心技术缺失的尴尬现状；而国际贸易争端更是对出口型企业雪上加霜。
在这种背景下，制造企业如何实现转型升级？推进智能制造成为重要的途径。然而，目前我国制造企业推进智能制造面临着诸多难点与问题：
第一，概念满天飞，技术一大堆。近几年来，从工业40的热潮开始，智能制造、信息物理系统（CPS）、工业互联网（平台）、企业上云、工业APP、人工智能、工业大数据、数字工厂、数字经济、数字化转型、C2B（C2M）等概念接踵而至，对于大多数制造企业而言，可以说是眼花缭乱、无所适从。智能制造涉及的技术非常多，例如云计算、边缘计算、RFID、工业机器人、机器视觉、立体仓库、AGV、虚拟现实/增强现实、三维打印/增材制造、工业安全、时间敏感网络、深度学习、数字孪生、MBD、预测性维护，让企业目不暇接。这些技术看起来都很美，但如何应用，如何取得实效？很多企业还不得而知。
第二，摸着石头过河。企业推进智能制造领域的相关技术十分缺乏经验，欠缺可以借鉴的成功案例。目前，制造企业已经存在3种类型的孤岛：信息孤岛、自动化孤岛，以及信息系统与自动化系统之间的孤岛。同时，企业也缺乏统一的部门来系统规划和推进智能制造。在实际推进智能制造的过程中，企业仍然是“头痛医头”，缺乏章法。
第三，理想很丰满，现实很骨感。推进智能制造，前景很美好。但是绝大多数制造企业利润率很低，缺乏自主资金投入。在“专项”“示范”以及“机器换人”等政策刺激下，一些国有企业和大型民营企业争取到各级政府给予的资金扶持，而中小企业只能“隔岸观火”，自力更生。
第四，自动化、数字化还是智能化？在推进智能制造过程中，不少企业对于建立无人工厂、黑灯工厂跃跃欲试，认为这就是智能工厂。而实际上，高度自动化是工业30的理念。对于大批量生产的产品，国外的优秀企业早就实现了无人工厂。例如，日本发那科仅需40s就能全自动装配完成一个伺服电机，但其前提是产品的标准化、系列化，以及面向自动化装配的设计，例如将需要用线缆进行插装的结构改为插座式的结构。e-works两次组团参观三菱电机的名古屋制作所可儿工厂，该工厂对于大批量生产的产品，大量应用机械手，实现高度自动化；对于中小批量的产品，推进低成本自动化，即部分工位的自动化；而对于单件定制的产品，采取手工装配。e-works考察团还参观施耐德电气的法国诺曼底工厂，该工厂是生产继电器的自动化工厂，该工厂实现了绕线、装配、包装等全流程的自动化，而且可以在一条产线生产多种变型产品，但实际上还不是智能工厂。还有西门子一直将被广泛誉为工业40典范的安贝格电子工厂也是被称为数字化工厂，其特点是人机协作的柔性自动化生产、智能物流、工业软件广泛应用、海量的数据采集以及大数据分析。
一个真正的智能工厂，应该是精益、柔性、绿色、节能和数据驱动，能够适应多品种小批量生产模式的工厂。智能工厂不是无人工厂，却是少人化和人机协作的工厂，推进智能工厂绝不是简单地实现机器换人。南京的爱立信工厂有一条装配线，一开始设置的自动化率是90%，后来发现调整为70%，增加若干人工工位，整体质量和效率反而是最优的。此外，对于装备制造行业，机加工等工序并不适合建立自动化生产线，而建立柔性制造系统（FMS）则是更现实的选择。马扎克（MAZAK）、发那科（FANUC）的机加工车间应用FMS已达到720小时无人值守，自动生产不同的机械零件。

图1 MAZAK的FMS（柔性制造系统）
第五，理性看待投资回报。制造企业的企业家，尤其是中小型民营企业的老板，非常关心投资回报。很多企业的要求就是必须能够在3～4年能够收回投资的信息化、自动化系统才投入，甚至有的期望值更高。然而，有些账容易算，比如某条产线减少了多少工人。有些账却不那么容易算，例如工业软件作为一个使能要素，企业离不开工业软件，却难以计算出它究竟为企业直接或间接节省了多少成本，赚了多少钱。如果选型、实施和应用不到位，更是常常用不起来，业务部门牢骚满腹。长此以往，制造企业更加重硬轻软，最后停留在简单地做一点局部的自动化改善。
第六，数据采集与设备联网，迈不过去的坎。企业要真正实现智能制造，必须进行生产、质量、设备状态和能耗等数据的自动采集，实现生产设备（机床、机器人）、检测设备、物流设备（AGV、立库、叉车等），以及移动终端的联网，没有这个基础，智能制造就是无源之水。但是，现阶段很多制造企业还停留在单机自动化阶段，甚至一些知名企业的生产线也未联网，没有基础的设备联网，何谈工业互联网？
第七，基础数据和管理基础。无论是推进企业信息化、两化融合，还是进一步实现数字化转型，推进智能制造，基础数据的规范性和准确性都是必要条件。很多企业在实施ERP，或者ERP升级换型的过程中，花费时间最多的就是基础数据的整理。企业管理的规范性、业务流程的清晰，也是企业推进智能制造的“敲门砖”。但现实的情况是，一些企业的基础数据还没有理顺，却在大谈“工业大数据”。这种舍本逐末的做法，注定是难以取得实效的。
「2 智能制造推进的5项基本原则」
随着我国劳动力成本迅速增长，节能减排的要求越来越高，市场竞争白热化，客户需求日益个性化，制造企业面临着越来越大的转型压力。在这种背景下，智能制造成为广大制造企业关注的热点。尤其是在车间的智能化改造方面，很多大中型制造企业开展了相关实践，还有众多企业在跃跃欲试。增加智能装备、建立智能产线、推进智能物流，减少人工，成为很多制造企业的共同选择。
智能制造势不可挡，但智能制造只是手段，不是目的。制造企业应当明确推进智能制造的目标，积极学习各种智能制造新兴技术，探讨应用各种智能制造技术的必要性、紧迫性与可行性，具体推进智能制造技术的应用必须做好需求分析与投入产出分析，明确总体拥有成本，根据自己的盈利水平确定合理的投资预算。千万不能为了智能化而智能化，为了争取政府项目而盲目大干快上智能制造项目，以免在老的信息孤岛问题、基础数据不准确的问题依然存在的情况下，又形成新的智能孤岛，甚至形成“仅供参观”的花架子。
因此，制造企业推进智能制造，需要把握以下5项基本原则：
原则1正确理解智能制造。智能制造中的“智能”还处于Smart阶段，智能制造（Smart manufacturing）系统具有数据采集、数据处理和数据分析的能力，能够实现闭环反馈。智能制造的未来趋势是实现“Intelligent”，实现自主学习、自主决策和优化提升。智能制造融合了信息技术、先进制造技术、自动化技术和智能化技术。智能制造中的“制造”指的是广义的制造，并不仅仅包括生产制造环节的智能化，而是包括制造业价值链各个环节的智能化。企业信息化和工业软件的深化应用，是推进智能制造的基础和前提条件。
原则2正确理解和应用智能制造使能技术。智能制造使能技术主要包括：物联网、增材制造（3D打印，包含设备、材料、工艺）、云计算、电子商务、电子数据交换（EDI）、PLC、DCS、自动识别技术（RFID、条码、机器视觉）、数控系统、大数据分析（包括工业大数据）、 虚拟现实/增强现实、Digital twin（数字孪生，包括产品、设备、车间）、工业安全、工业互联网、传感器、云制造和信息集成（EAI、ESB）等技术。需要明确的是，部分技术还处于发展的初期阶段，制造企业需要根据自身的产品特点、生产模式和运营模式来综合考虑应用方式。
原则3必须理解智能化与自动化的本质区别。那些将机器人应用和无人工厂说成是工业40的说法是错误的。企业在建设智能工厂时，要整体考虑智能装备的应用、生产线和装配线的数据采集方式、设备布局和车间物流优化、在制品在工序之间的转运方式、生产工艺的改进与优化、材料的创新等，而不仅仅是某些工位的“机器换人”。智能化生产线能够实现柔性的自动化，快速切换生产多种产品，或者可以混线生产多种产品，能够实现生产数据、质量数据的自动采集，并实现自动化系统与质量分析系统、MES系统的信息集成。
原则4必须做好整体规划，选择适合企业自身特点的实施方案，有效规避风险。推进智能制造需要解决更加复杂的、纵横交错的信息集成问题，例如IT系统与自动化系统的信息集成、供应链的数据交换；推进智能制造需要处理来源多样的异构数据，包括各种来自设备、产品、社交网络和信息系统的海量数据，需要确保基础数据的准确性；推进智能制造需要企业的IT部门、自动化部门、精益推进部门和业务部门，甚至供应链合作伙伴之间的通力合作。因此，制造企业必须充分认识到推进智能制造的复杂性、艰巨性和长期性。制造企业应当做好相关技术的培训，选择有实战经验的智能制造咨询服务机构，共同规划推进智能制造的蓝图。在整体规划的指导下，选择对于企业最有可能迅速见效的突破口优先实施。比如，推进基于物联网的预测性维护服务，促进企业已销售的产品的配件销售，提高客户服务满意度；或者通过实现生产线的智能化，提高设备的整体绩效和产品合格率；通过建立企业级BOM平台，实现产品的在线定制等。
原则5企业需要建立自己的专业队伍，并选择长期的战略合作伙伴。推进信息化是个系统工程，推进信息化与工业化深度融合是一个更大的系统工程，而推进智能制造更是一个非常复杂的系统工程，涉及到诸多工业软件的集成应用，涉及到智能装备应用、设备联网、数据采集、数据分析和业务流程优化，并且需要与推进精益管理结合起来推进，因此，制造企业需要建立自身的专业队伍，融合信息化、自动化和管理人才，并选择若干长期的战略合作伙伴，包括咨询服务机构、智能制造的整体集成商、解决方案提供商和服务商等。制造企业在推进智能制造项目时，必须注意选择在企业所在行业具有实施和服务经验，产品具有开放性和可扩展性，具有本地化服务能力的解决方案提供商，选择具有良好的沟通能力、项目管理能力和丰富行业经验的项目经理。在推进智能工厂项目时，尤其需要考虑解决方案提供商是否具备软件、硬件和自动化的综合实力。
总之，推进智能制造，既要积极布局前沿技术的应用，又要夯实基础，务实推进。纵观中国制造业推进信息技术应用30多年的历程，经历了一个又一个的“工程”，从“会计电算化”、“甩图板”、CIMS工程、“两甩（甩图纸、甩账表）”到制造业信息化工程；产生了一次又一次的“热潮”，从财务软件、CAD、ERP、ASP、云计算、电子商务等，既有政府的积极推进，也有国内外主流厂商的推波助澜。不少制造企业在条件还不具备、对新兴技术认识还不清晰的情况下，就盲目上马应用一些技术尚不成熟的信息化单元系统，实施与应用也不到位，最终形成了很多信息化孤岛，没有达到预期目标，甚至多次推倒重来。因此，不论市场上有哪些“热词”（buzz word）或者热潮，制造企业都不能再盲目跟风，而是应当保持冷静与理智，以免事与愿违。企业需要在提升基础管理水平的基础上循序渐进，积极、稳妥地推进智能制造，从而真正取得实效。
「3 智能制造推进的策略」
首先，推进智能制造的核心目的是帮助企业通过实现降本增效、节能降耗、提高产品质量、提升产品附加值、缩短产品上市周期、满足客户个性化需求，以及向服务要效益等途径，提升企业的核心竞争力和盈利能力。推进智能制造绝不能搞面子工程。
第二，必须对智能制造有正确的理解和认识。智能制造覆盖企业全价值链，是一个极其复杂的系统工程，不要期望“毕其功于一役”；推进智能制造需要规划、IT、自动化、精益等部门通力合作；不同行业的企业推进智能制造差异很大。推进智能制造，需要引入中立、专业的服务机构，开展多层次、多种形式的培训、考察、交流与学习，让企业上下树立对智能制造的正确认识。此外，需要强调的是，小批量、多品种的企业，不要盲目推进无人工厂；个性化定制和无人工厂是鱼和熊掌不可兼得；不能盲目推进机器换人。
第三，大处着眼，小处着手。企业要想推进智能制造取得实效，应当参照e-works智能制造金字塔的相关内容，通过智能制造现状评估、业务流程和工艺流程梳理、需求调研与诊断、整体规划及落地实施5个步骤，画出清晰的智能制造路线图，然后根据路线图和智能制造整体规划，稳步推进具体的项目，注重对每个智能制造项目明确其KPI指标，在测度关键绩效指标的基础上，评估是否达到预期目标。智能制造要取得实效，需要清晰的思路、明确的目标、高层的引领、专业的团队和高度的执行力。

图2 智能制造总体框架范例
第四，紧密跟踪先进制造技术的发展前沿。近年来，制造业的新材料、新技术、新工艺层出不穷，金属增材制造技术不仅改变了复杂产品的制造方式，还改变了产品结构，也彻底打破了可制造性的桎梏，催生了创成设计等新的设计模式，从计算机辅助人设计，演化为人辅助计算机设计。碳纤维复合材料的广泛应用催生了全新的制造工艺和制造装备。奥迪A8采用了铝制车身，车身焊接不能再使用点焊，取而代之的是铆焊、摩擦焊、激光焊等新工艺。材料和工艺的改进，往往会对产品的性能，例如抗腐蚀、耐久性带来巨大的提升。精密测量技术也在迅速发展，由接触式测量发展到非接触式测量，由离线检测演化为在线检测，由事后检测演化为边测量边加工，从而帮助制造企业提升产品质量。
第五，积极稳妥地推进数字化和智能化技术的应用。当前，人工智能技术的发展如火如荼，必将在制造业不断得到应用，尤其是在无人驾驶汽车、质量检测与优化、设备故障诊断和预测等领域。现在已经出现了Google的Tensorflow等开源的人工智能引擎可以应用。此外，虚拟现实（VR）、增强现实（AR）、混合现实（MR）等可视化技术，在制造业也有很好的应用场景，例如设备 *** 作培训和设备维修维护等。爱立信工厂应用增强现实技术进行电路板的检测，蒂森克虏伯电梯利用MR技术提高电梯维护的效率。Cobot（协作机器人，单臂和双臂）在装配、拧螺丝、涂胶等很多工序可以进行应用，机器人与视觉传感器、力觉传感器的集成应用能够大大提高机器人动作的准确性和灵活性。

图3 爱立信工厂利用AR技术辅助进行电路板质量检测
第六，选择真正靠谱的合作伙伴。智能制造系统架构十分复杂，也非常个性化，相关技术在不断演进，企业本身也是动态变化，智能制造评估体系和规划方法论也还处于不断完善的过程中，智能制造的推进是一个长期的过程。因此，企业推进智能制造需要寻找专业的合作伙伴，从培训、现状评估、规划，到具体的数字化工厂仿真、产线设计，到真正实现工控网络的建设，并建立工控安全体系，实现IT与OT系统的集成。

新书推荐（2022）第02期
华东理工大学图书馆 2022-09-07 16:00 发表于上海

01
《公共关系学的想象》
作 者：陈先红著
索书号：C91231/7422a
出版社：社会科学文献出版社
内容简介：
随着互联网时代的来临，全息公关时代已经到来，在这种背景下，全民的公关素养研究、教育和培养成为一个十分重要且迫切的现实课题。作为国内较早涉足公共关系学研究的学者，陈先红教授开创性地提出了公共关系的基本理论问题和重大实践问题，如“公共关系的域限性”，“公共关系生态论”，“阳光公关”，“积极公共关系”，“公关即战略”，“新媒介即关系”等一系列创新公关理论，以及危机公关、国家公关、政府声誉指数、品牌传播、企业社会责任行动等一系列应用研究成果，这些理论和成果在本文集中得以集中体现。
02
《如何进行文献回顾》

作 者：(美) 安东尼·J安伍布奇,瑞贝卡·弗雷尔斯著
索书号：G255/3024
出版社：中国人民大学出版社
内容简介：
本书是一本关于综合文献回顾的 *** 作化指南，书中建构了一个囊括最佳研究实践的元框架，对进行综合文献回顾和开展研究大有裨益。本书将综合文献回顾的过程分解为七个步骤，并以此为基础向研究人员展示了如何进行全面的文献回顾，通过实施这七个步骤，文献回顾这项工作变得不再神秘、艰巨。
03
《梁庄十年》

作 者：梁鸿著
索书号：I25/3337-1
出版社：上海三联书店
内容简介：
2010年，《中国在梁庄》首次出版，向我们展现了一个急速变化的时代下的中国村庄的变迁。十年之后，作者梁鸿再次回到故乡，重访当年的书中记述的人和事。十年当中，一切都在发生改变，又似乎全无变化：一些人永远离开了这里，一些在外漂泊的人重返此地，村庄的面貌、河流和土地都与从前不同。而人事变幻之中，梁庄和梁庄人所透露出的生机和活力却不减当年。此次回归，梁鸿用全新的视角重新审视了自己的家乡，以细腻的描写和敏锐的洞察，将梁庄的人们再次带回我们的视野，并借由对他们生活的追溯，描摹出一个普通村庄绵长而有力的生命线。
04
《未来学大会》

作 者：(波) 斯坦尼斯瓦夫·莱姆著;许东华译
索书号：I51345/4447-2
出版社：译林出版社
内容简介：
伊扬·蒂赫去参加第八届未来学大会，讨论如何解决人类面临的种种难题，不料却误服致幻药物，穿越到一个未来幻象中。那里的人们消灭了贫穷与疾病，平安喜乐地生活着，可蒂赫却始终觉得有什么地方不对劲……
波兰科幻大师斯坦尼斯瓦夫·莱姆代表作，以科学幽默和辛辣讽刺勾画人类未来。
05
《当代艺术》

作 者：(意) 亚历山大·德尔·普波著;周彬彬译
索书号：J11095/8034
出版社：上海三联书店
内容简介：
本书向读者介绍了自20世纪至今当代艺术的发展脉络，以波洛克为代表的新一代艺术家的崛起为源头，选取了当代艺术中的标志性事件来进行阐述，同时揭示了一些当代特有的有趣现象的根源。
06
《ANSYS Workbench热力学分析实例演练》

作 者：刘成柱等编著
索书号：O4141-39/0254
出版社：机械工业出版社
内容简介：
本书以ANSYSWorkbench 2020为 *** 作平台，详细介绍了利用该平台进行热力学分析的演练过程，内容丰富，涉及领域广，使读者在掌握软件 *** 作的同时，也能掌握解决相关工程领域实际问题的思路与方法，并能自如地应对本领域所出现的问题。
全书分为3篇，共12章。基础篇（第1~4章）从有限元理论着手介绍了热力学分析的理论基础以及ANSYSWorkbench平台的基础知识；项目范例篇（第5~8章）以项目范例为指导，讲解在Workbench平台中进行的稳态热分析、非稳态热分析、非线性热分析、热辐射分析的理论计算公式与案例实际 *** 作方法；高级应用篇（第9~12章）作为传热分析的高级部分，讲解在Workbench平台中进行的相变分析、优化分析、热应力耦合分析和热流耦合分析。
07
《Python机器学习》
作 者：(美) 塞巴斯蒂安·拉施卡,瓦希德·米尔贾利利著
索书号：TP311561/5002-2
出版社：机械工业出版社
内容简介：
本书除了介绍如何用Python和基于Python的机器学习软件库进行实践外，还讨论了机器学习概念的必要细节，同时对机器学习算法的工作原理、使用方法以及如何避免掉入常见的陷阱提供了直观且详实的解释，是Python机器学习入门必读之作。它的内容涵盖了众多高效Python库，包括scikit-learn、Keras和TensorFlow等，系统性地梳理和分析了各种经典算法，并通过Python语言以具体代码示例的方式深入浅出地介绍了各种算法的应用，还给出了从情感分析到神经网络的一些实践技巧。
08
《Spring Boot学习指南》

作 者：(美) Mark Heckler著;刘红泉译
索书号：TP3128-62/4444
出版社：机械工业出版社
内容简介：
本书将指导读者理解SpringBoot的架构和方法，包括调试、测试和部署等主题。第1章介绍SpringBoot的三个核心特性。第2章研究创建SpringBoot应用程序时可选择的工具。第3章演示如何使用SpringBoot来开发一个基本的应用程序。第4章演示如何对SpringBoot应用程序添加数据库访问。第5章演示如何使用SpringBoot的内置配置功能、自动配置报告和执行器来灵活且动态地创建、识别和修改应用程序环境设置。第6章深入地研究数据。第7章演示如何使用SpringMVC创建应用程序。第8章介绍响应式编程。第9章讨论并演示测试SpringBoot应用程序的核心方面。第10章介绍并解释安全性的核心方面，以及它们如何应用于应用程序。第11章研究如何部署SpringBoot应用程序。第12章深入探讨响应式编程。
09
《网络安全与攻防策略》

作 者：(美) 尤里·迪奥赫内斯;(阿联酋) 埃达尔·奥兹卡著
索书号：TP39308/3524
出版社：机械工业出版社
内容简介：
本书涵盖了新的安全威胁和防御机制，包括云安全态势管理的概述和对当前威胁形势的评估，另外还重点介绍了新的物联网威胁和加密相关内容。为保持应对外部威胁的安全态势并设计强大的网络安全计划，组织需要了解网络安全的基本知识。本书介绍了在侦察和追踪用户身份方面使用新技术实施网络安全的实践经验，使读者能够发现系统是如何受到危害的，另外也重点介绍了强化系统安全性的防御策略。读者将了解包括AzureSentinel在内的深度工具以确保在每个网络层中都有安全控制，以及如何执行受损系统的恢复过程。
10
《试验设计与数据处理》

作 者：吕英海,于昊,李国平主编
索书号：TQ016/6043
出版社：化学工业出版社
内容简介：
本书较全面、系统地分析了生物学与化学相关的统计分析与试验设计方法。主要内容包括:一、数据处理基本方法, 主要有t检验、F检验、卡方检验、方差分析和相关与回归分析等,还包括与实际 *** 作相关的误差传递、异常值检验等; 二、系统介绍了重要的试验设计与数据处理技术,如正交试验设计、均匀试验设计、拉丁方设计、裂区设计、响应面设计等, 此外还包括黄金分割法等常用优选法;三、为了适应现代化教学的需求, 在本书最后还深入浅出地讲述了常用数据处理软件。
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本公开涉及信息技术领域，具体而言，涉及一种健康信息管理方法、装置、介质及电子设备。
背景技术：
近年来随着互联网技术的飞速发展，物联网在人们生活中的应用愈加广泛，例如智能家居、智能穿戴、车联网等领域。目前，基于智能家居和智能穿戴等在对老人的健康信息进行监测时，未能针对个体差异进行健康状态的监测，不符合个性化使用需求。
因此，现有技术中的技术方案中如何在家居环境下健康信息进行共享和管理还存在有待改进之处。
需要说明的是，在上述背景技术数据子段公开的信息仅用于加强对本公开的背景的理解，因此可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。
技术实现要素：
本公开实施例的目的在于提供一种健康信息管理方法、装置、介质及电子设备，进而至少在一定程度上克服现有的访问机制安全性差的缺点。
本公开的其他特性和优点将通过下面的详细描述变得显然，或数据子段地通过本公开的实践而习得。
根据本公开实施例的第一方面，提供了一种健康信息管理方法，包括：
在预设监测周期内，基于历史健康信息统计得到用户在一天中不同时间段的个性化健康指标范围；
根据所述个性化健康指标范围和预设的常规健康指标范围，对用户的当前健康信息预测用户的健康状态；
结合所述用户的位置信息以及针对所述位置信息的环境监测信息预测突发事件的发生概率；
根据所述用户的健康状态和所述突发事件的发生概率产生健康预警消息。
在本公开的一种示例性实施例中于，所述在预设监测周期内，基于历史健康信息统计得到用户在一天中不同时间段的个性化健康指标范围之前，还包括：
通过智能物联网采集所述用户的历史健康信息；
将所述历史健康信息发布到区块链网络中。
在本公开的一种示例性实施例中，所述在预设监测周期内，基于历史健康信息统计得到用户在一天中不同时间段的个性化健康指标范围，包括：
获取所述用户在所述预设监测周期内的所述历史健康信息；
按照预设需求将一天划分为多个时间段；
在所述多个时间段内分别结合所述用户处于健康状态时的历史健康信息确定所述个性化健康指标范围。
在本公开的一种示例性实施例中，所述对用户的当前健康信息预测用户的健康状态之前，还包括：
将所述用户的当前健康信息上传到所述区块链网络中。
在本公开的一种示例性实施例中，所述根据所述个性化健康指标范围和预设的常规健康指标范围，对用户的当前健康信息预测用户的健康状态，包括：
从所述区块链网络中获取所述用户的当前健康信息；
针对所述当前健康信息中的任一项指标，如果所述当前健康信息不属于所述常规健康指标范围，则预测所述用户的健康状态为不健康；或
针对所述当前健康信息中的任一项指标，如果所述当前健康信息与所述个性化健康指标范围中的最小值之间的差值大于第一门限值且所述当前健康信息与所述个性化健康指标范围中的最大值之间的差值大于第一门限值，则预测所述用户的健康状态为不健康；
其中所述个性化健康指标范围小于所述常规健康指标范围。
在本公开的一种示例性实施例中，所述结合所述用户的位置信息以及针对所述位置信息的环境监测信息预测突发事件的发生概率，包括：
从所述区块链网络中获取所述用户的位置信息；
根据所述位置信息结合环境监测信息预测突发事件的发生概率。
在本公开的一种示例性实施例中，所述根据所述用户的健康状态和所述突发事件的发生概率产生健康预警消息，包括：
当所述用户的健康状态信息为不健康时，产生健康预警消息；和/或
当所述突发事件的发生概率高于预设值时，产生健康预警消息。
根据本公开实施例的第二方面，提供一种健康信息管理装置，包括：
健康统计模块，用于在预设监测周期内，基于历史健康信息统计得到用户在一天中不同时间段的个性化健康指标范围；
健康预测模块，用于根据所述个性化健康指标范围和预设的常规健康指标范围，对用户的当前健康信息预测用户的健康状态；
概率计算模块，用于结合所述用户的位置信息以及针对所述位置信息的环境监测信息预测突发事件的发生概率；
健康预警模块，用于根据所述用户的健康状态和所述突发事件的发生概率产生健康预警消息。
根据本公开实施例的第三方面，提供一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现以上所述的健康信息管理方法的步骤。
根据本公开实施例的第四方面，提供一种电子设备，包括：
一个或多个处理器；
存储装置，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器实现以上所述的健康信息管理方法。
本公开实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：
在本公开的一些实施例所提供的技术方案中，一方面，对用户的健康信息结合其个人的个性化健康指标范围和预设的常规健康指标范围共同对其健康状态进行预测，识别用户可能面临的健康风险或突发状况。另一方面，可以将数据发布到区块链管理，通过将历史健康信息发布到区块链网络，利用区块链隐私保护、公开透明、可追溯、不易篡改等特点保证数据来源真实可靠，为家居环境下智能传感互联网中的用户健康信息以及突发事件的共享和管理提供有利的保证。
应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本公开。
附图说明
此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一数据子段，示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于解释本公开的原理。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本公开的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。在附图中：
图1是根据一示例性实施例示出的一种健康信息管理方法及装置的系统场景框图。
图2是根据本公开一实施例提供的一种健康信息管理方法的流程示意图。
图3是根据本公开一实施例图2中步骤s210的流程示意图。
图4是根据本公开一实施例图2中步骤s230的流程示意图。
图5是根据一示例性实施例示出的一种健康信息管理装置的示意图。
图6是根据本公开一实施例中健康统计模块510的示意图。
图7是根据本公开一实施例中概率计算模块530的示意图。
图8是根据一示例性实施例示出的一种电子设备的计算机系统800的结构示意图。
具体实施方式
现在将参考附图更全面地描述示例实施方式。然而，示例实施方式能够以多种形式实施，且不应被理解为限于在此阐述的范例；相反，提供这些实施方式使得本公开将更加全面和完整，并将示例实施方式的构思全面地传达给本领域的技术人员。在图中相同的附图标记表示相同或类似的部分，因而将省略对它们的重复描述。
此外，所描述的特征、结构或特性可以以任何合适的方式结合在一个或更多实施例中。在下面的描述中，提供许多具体细节从而给出对本公开的实施例的充分理解。然而，本领域技术人员将意识到，可以实践本公开的技术方案而没有特定细节中的一个或更多，或者可以采用其它的方法、组元、装置、步骤等。在其它情况下，不详细示出或描述公知方法、装置、实现或者 *** 作以避免模糊本公开的各方面。
附图中所示的方框图仅仅是功能实体，不一定必须与物理上独立的实体相对应。即，可以采用软件形式来实现这些功能实体，或在一个或多个硬件模块或集成电路中实现这些功能实体，或在不同网络和/或处理器装置和/或微控制器装置中实现这些功能实体。
附图中所示的流程图仅是示例性说明，不是必须包括所有的内容和 *** 作/步骤，也不是必须按所描述的顺序执行。例如，有的 *** 作/步骤还可以分解，而有的 *** 作/步骤可以合并或数据子段合并，因此实际执行的顺序有可能根据实际情况改变。
应理解，虽然本文中可能使用术语第一、第二、第三等来描述各种组件，但这些组件不应受这些术语限制。这些术语乃用以区分一组件与另一组件。因此，下文论述的第一组件可称为第二组件而不偏离本公开概念的教示。如本文中所使用，术语“和/或”包括相关联的列出项目中的任一个及一或多者的所有组合。
本领域技术人员可以理解，附图只是示例实施例的示意图，附图中的模块或流程并不一定是实施本公开所必须的，因此不能用于限制本公开的保护范围。
图1是根据一示例性实施例示出的一种健康信息管理方法及装置的系统场景框图。
如图1所示，系统架构100可以包括用户终端设备101、102、103，网络104、服务器105和机构终端设备106、107、108。网络104用以在终端设备101、102、103、服务器105和机构终端设备106、107、108之间提供通信链路的介质。网络104可以包括各种连接类型，例如有线、无线通信链路或者光纤电缆等等。
用户可以通过用户终端设备101、102、103通过网络104与服务器105交互，以接收或发送消息等。机构终端设备也可以通过机构终端设备106、107、108通过网络104与服务器105交互，以接收或发送消息等。用户终端设备101、102、103和机构终端设备106、107、108上可以安装有各种通讯用户端应用，例如购物类应用、网页浏览器应用、搜索类应用、即时通信工具、邮箱用户端、社交平台软件等。
用户终端设备101、102、103和机构终端设备106、107、108可以是具有显示屏并且支持网页浏览的各种电子设备，包括但不限于智能手机、平板电脑、膝上型便携计算机和台式计算机等等。
服务器105可以是提供各种数据服务的服务器，服务器105上可设置有养老服务平台，可对养老机构利用机构终端设备106、107、108所提供的健康信息进行数据储存处理的后台服务器。服务器105还可以对接收到的健康信息进行数据预处理，以便在后续响应用户终端设备的需求。
服务器105可以是提供各种处理服务的服务器，例如对用户利用用户终端设备101、102、103所提出的数据进行处理的后台服务器。服务器105可以对接收到的数据进行分析等处理，并将处理结果反馈给用

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