设计技术指标是什么

建筑设计有哪些主要技术指标

建筑占地面积、总建筑面积，总用地面积，容积率，建筑密度，绿化率，停亥位数（包括地上和地下），户型套数等。

什么是设计技术参数

参数化设计（Parametric）设计（也叫尺寸驱动Dimension-Driven）是CAD技术在实际应用中提出的课题，它不仅可使CAD系统具有交互式绘图功能，还具有自动绘图的功能。目前它是CAD技术应用领域内的一个重要的、且待进一步研究的课题。利用参数化设计手段开发的专用产品设计系统，可使设计人员从大量繁重而琐碎的绘图工作中解脱出来，可以大大提高设计速度，并减少信息的存储量。

由于上述应用背景，国内外对参数化设计做了大量的研究，目前参数化技术大致可分为如下三种方法：（1）基于几何约束的数学方法；（2）基于几何原理的人工智能方法；（3）基于特征模型的造型方法。其中数学方法又分为初等方法（Primary Approach）和代数方法（Algebraic Approach）。初等方法利用预先设定的算法，求解一些特定的几何约束。这种方法简单、易于实现，但仅适用于只有水平和垂直方向约束的场合；代数法则将几何约束转换成代数方程，形成一个非线性方程组。该方程组求解较困难，因此实际应用受到限制；人工智能方法是利用专家系统，对图形中的几何关系和约束进行理解，运用几何原理推导出新的约束，这种方法的速度较慢，交互性不好；特征造型方法是三维实体造型技术的发展，目前正在探讨之中。

参数化设计有一种驱动机制枣参数驱动，参数驱动机制是基于对图形数据的 *** 作。通过参数驱动机制，可以对图形的几何数据进行参数化修改，但是，在修改的同时，还要满足图形的约束条件，需要约束间关联性的驱动手段枣约束联动，约束联动是通过约束间的关系实现的驱动方法。对一个图形，可能的约束十分复杂，而且数量很大。而实际由用户控制的，即能够独立变化的参数一般只有几个，称之为主参数或主约束；其他约束可由图形结构特征确定或与主约束有确定关系，称它们为次约束。对主约束是不能简化的，对次约束的简化可以有图形特征联动和相关参数联动两种方式。

所谓图形特征联动就是保证在图形拓补关系不变的情况下，对次约束的驱动，亦即保证连续、相切、垂直、平行等关系不变。反映到参数驱动过程就是要根据各种几何相关性准则去判识与被动点有上述拓补关系范实体及其几何数据，在保证原关系不变的前提下，求出新的几何数据。称这些几何数据为从动点。这样，从动点的约束就与驱动参数有了联系。依这一联系，从动点得到了驱动点的驱动，驱动机制则扩大了其作用范围。

所谓相关参数联动就是建立次约束与主约束在数值上和逻辑上的关系。在参数驱动过程中，始终要保持这种关系不变。相关参数的联动方法使某些不能用拓补关系判断的从动点与驱动点建立了联系。使用这种方式时，常引入驱动树，以建立主动点、从动点等之间的约束关系的树形表示，便于直观地判断图形的驱动与约束情况。

由于参数驱动是基于对图形数据的 *** 作，因此绘制一张图的过程，就是在建立一个参数模型。绘图系统将图形映射到图形数据库中，设置出图形实体的数据结构，参数驱动时将这些结构中填写出不同内容，以生成所需要的图形。

参数驱动可以被看作是沿驱动树 *** 作数据库内容，不同的驱动树，决定了参数驱动不同的 *** 作。由于驱动树是根据参数模型的图形特征和相关参数构成的，所以绘制参数模型时，有意识地利用图形特征，并根据实际需要标注相关参数，就能在参数驱动时，把握对数据库的 *** 作，以控制图形的变化。绘图者不仅可以定义图形结构，还能控制参数化过程，就象用计算机语言编程一样，定义数据、控制程序流程。这种建立图形模型，定义图形结构，控制程序流程的手段称作图形编程。

在图形参数化中，图形编程是建立在参数驱动机制、约束联动和驱动树基础上的。>>

设计导则、设计规范、设计标准的区别是什么

标准是为了在一定范围内获得最佳秩序，经协商一致制定并由公认机构批准，共同使用的和重复使用的一种规范性文件。它对活动或活动的结果规定了规则、导则或特殊值，供共同和反复使用，以实现在预定领域内最佳秩序的效果。

规范：一般是在工农业生产和工程建设中，针对工程勘察、规划、设计、施工制造、检察等通用的技术项目所作的一系列规定。

导则：顾名思义，含引导，规则的意思。导则一般由国家行政管理职能部门发布，用于规范工程咨询与设计的手段和方法，具有一定的法律效力。比如《环境影响评价技术导则》中区分了大气环境、地面水环境、声环境等技术类别，分别就各领域的评价技术要求、方法做了规定，各评价单位和审批单位均须遵照执行。

设计主要技术经济指标是什么

M1 M2 广义货币量和狭义货币量

主要技术指标在论文是什么意思呀！ 工程规模的技术指标是什么

工程规模的技术指标:

①工程建设项目设计功能定位要求。

②工程建设项目规模和设计标准。

③工程建设项目设计方案的技术经济性指标。

④工程建设项目造价指标：包括工程建设项目投资估算以及建筑工程单位面积造价、单位功能造价等。

建筑设计技术经济指标包括什么

总用地面积，占地面积，容积率，建筑密度，绿化率，这几个是最基本的，出简单的方案有这几个指标应该差不多了，如果是住宅，梗能还有户数，停车数量等指标。

如果是报规方案，规划局有相应的表格，你照着填。

什么是技术指标？

您所学的每一项技能，都可以放入您的外汇分析工具箱里。这些外汇分析工具将会帮您轻松创建自己的交易账户。

学习外汇市场知识的路很漫长，我们提倡您经常回头反复阅读您以前不是很熟悉的知识。有时候，如果您要真正抓住所学知识的要点，需要反复阅读。您一旦掌握了这些指标的概念，就到图表中开始尝试运用它们。在实践中体会这些指标对于价格波动的反应。

目前为止，当您了解了每一个指标，将他们作为一种新工具，加入到您的工具箱里。也许您不会经常用到他们，但是多一种选择，总是件令人愉快的事情。现在，我们已经准备好了充足的工具，让我们一起开始学习。

如果分析工具牵涉的变量太多，要将这类分析工具化为明确的交易策略并不容易。如果没有明确的交易策略作为准则，自然很难订出可遵循的交易纪律，也无从明确得知自己的 *** 作是否运行在正确的轨道上。

所以，在选择分析工具上，要选择明确能够制订交易策略，并且可以清楚地遵循交易纪律的条理式分析工具。

技术指标分为三类--顺势指标、摆动指标和情绪指标

顺势指标在本质上都是顺应趋势的，其主要设计意图在于追随上升或下降的市场。当市场进入横向延伸的阶段时，它们通常表现拙劣，甚至根本不起作用。恰恰是在这种市场横向延伸的时期，顺势型交易员最易受挫折。

而摆动指标在横向延伸的市场中却大有所为。

情绪指标是反映多空情绪的变化，进而希望预测行情走势的指标。

分析工具的运算次数和重要性

未经运算的分析工具

例如：酒田战法及道氏理论……这类在图型中直接展现价格走势的各种型态作为判别而不需公式运算的分析工具。

经过一次运算的分析工具

例如：移动平均线（MovingAverage）、保林带（BollingerBands）……等主图指标，利用这类型分析工具订出的交易策略准确度也还不错，但比未经运算的分析工具订出的交易策略明确性稍低！执行时的交易纪律比较容易产生模糊空间！但这类因为分析工具也可以展现具体的走势价格，所以，依然是很可靠的决策分析工具。

经过多重运算的副图指标

例如：RSI、KD、DMI……因为这类分析工具经历了多重运算，偏离实际走势价格最远，很难订出准确而可遵循的交易纪律，也无从明确得知自己的 *** 作是否运行在正确的轨道上。虽然事后用来解释行情走势好像都很准，但实际于盘中却很难明确执行。所以这类型分析工具只能作为执行交易策略时的参考，并不建议作为订立交易策略的决策依据。

什么叫做设计指标？

系统设计时系统预期完成的指标以及测试方法。

请问什么叫做技术指标（在设计机械方面的实物遇到的）

就是你在做一件东西之前，所规定的的必须达到值，比如说，每千克O2中所涵盖的某元素不能超过多少个百分点。这个百分点，就是技术指标，因为一旦超标，所造成的后果很严重，再或者说，你给自行车打气，额定气压是多少，那么我们打气时就不能超过额定气压，负责会发生爆胎。就是这样。

大致的讲主要是根据用户的需求，然后设计数据库的E-R模型，然后将E-R模型图转换为各种表，并对其进行数据库设计范式（范式因不同书籍有不同）的审核，然后进行数据库的实施，然后运行维护。

一句话来讲就是将用户的需求变成带有各种关系的表，以及其它的数据库结构，然后供编程使用

具体如下：

按照规范设计的方法，考虑数据库及其应用系统开发全过程，将数据库设计分为以下六个阶段

（1）需求分析。

（2）概念设计。

（3）逻辑设计。

（4）物理设计。

（5）数据库实施。

（6）数据库运行和维护。

5．1．1需求分析阶段

进行数据库设计首先必须准确了解与分析用户需求，包括数据与处理需求。需求分析是整个设计过程的基础，是最困难、最耗时的一步。作为“地基”的需求分析是否做得充分与准确，决定了在其上构建“数据库大厦”的速度与质量。需求分析做得不好，可能会导致整个数据库重新设计，因此，务必引起高度重视。

5．1．2概念模型设计阶段

在概念设计阶段，设计人员仅从用户角度看待数据及其处理要求和约束，产生一个反映用户观点的概念模式，也称为“组织模式”。概念模式能充分反映现实世界中实体间的联系，又是各种基本数据模型的共同基础，易于向关系模型转换。这样做有以下好处：

（1）数据库设计各阶段的任务相对单一化，设计复杂程度得到降低，便于组织管理。

（2）概念模式不受特定DBMS的限制，也独立于存储安排，因而比逻辑设计得到的模式更为稳定。

（3）概念模式不含具体的DBMS所附加的技术细节，更容易为用户所理解，因而能准确地反映用户的信息需求。

概念模型设计是整个数据库设计的关键，它通过对用户需求进行综合、归纳与抽象，形成一个独立于具体DBMS的概念模型。如采用基于E-R模型的数据库设计方法，该阶段即将所设计的对象抽象出E-R模型；如采用用户视图法，则应设计出不同的用户视图。

5．1．3逻辑模型设计阶段

逻辑模型设计阶段的任务是将概念模型设计阶段得到的基本E-R图，转换为与选用的DBMS产品所支持的数据模型相符合的逻辑结构。如采用基于E-R模型的数据库设计方法，该阶段就是将所设计的E-R模型转换为某个DBMS所支持的数据模型；如采用用户视图法，则应进行表的规范化，列出所有的关键字以及用数据结构图描述表集合中的约束与联系，汇总各用户视图的设计结果，将所有的用户视图合成一个复杂的数据库系统。

5．1．4数据库物理设计阶段

数据库的物理结构主要指数据库的存储记录格式、存储记录安排和存取方法。显然，数据库的物理设计完全依赖于给定的硬件环境和数据库产品。在关系模型系统中，物理设计比较简单一些，因为文件形式是单记录类型文件，仅包含索引机制、空间大小、块的大小等内容。

物理设计可分五步完成，前三步涉及到物理结构设计，后两步涉及到约束和具体的程序设计：

（1）存储记录结构设计：包括记录的组成、数据项的类型、长度，以及逻辑记录到存储记录的映射。

（2）确定数据存放位置：可以把经常同时被访问的数据组合在一起，“记录聚簇（cluster）”技术能满足这个要求。

（3）存取方法的设计：存取路径分为主存取路径及辅存取路径，前者用于主键检索，后者用于辅助键检索。

（4）完整性和安全性考虑：设计者应在完整性、安全性、有效性和效率方面进行分析，作出权衡。

（5）程序设计：在逻辑数据库结构确定后，应用程序设计就应当随之开始。物理数据独立性的目的是消除由于物理结构的改变而引起对应用程序的修改。当物理独立性未得到保证时，可能会引发对程序的修改。

数据库物理设计是为逻辑数据模型选取一个最适合应用环境的物理结构，包括存储结构和存取方法。

5．1．5数据库实施阶段

根据逻辑设计和物理设计的结果，在计算机系统上建立起实际数据库结构、装入数据、测试和试运行的过程称为数据库的实施阶段。实施阶段主要有三项工作。

（1）建立实际数据库结构。对描述逻辑设计和物理设计结果的程序即“源模式”，经DBMS编译成目标模式并执行后，便建立了实际的数据库结构。

（2）装入试验数据对应用程序进行调试。试验数据可以是实际数据，也可由手工生成或用随机数发生器生成。应使测试数据尽可能覆盖现实世界的各种情况。

（3）装入实际数据，进入试运行状态。测量系统的性能指标，是否符合设计目标。如果不符，则返回到前面，修改数据库的物理模型设计甚至逻辑模型设计。

5．1．6数据库运行和维护阶段

数据库系统正式运行，标志着数据库设计与应用开发工作的结束和维护阶段的开始。运行维护阶段的主要任务有四项：

（1）维护数据库的安全性与完整性：检查系统安全性是否受到侵犯，及时调整授权和密码，实施系统转储与备份，发生故障后及时恢复。

（2）监测并改善数据库运行性能：对数据库的存储空间状况及响应时间进行分析评价，结合用户反应确定改进措施。

（3）根据用户要求对数据库现有功能进行扩充。

（4）及时改正运行中发现的系统错误。

1、系统性能指标包括：业务指标、资源指标、中间件指标、数据库指标、前端指标、稳定性。

2、资源指标：CPU资源利用率、内存利用率、磁盘I/O、网络I/O、内核参数、信号量、打开文件。

3、中间件指标：常用的中间件例如Tomcat、Weblogic等指标主要包括JVM，ThreadPool，JDBC。

4、数据库指标：SQL、吞吐量、命中率、锁。

统计指标间的内在关系非常复杂，是人们进行经济分析的基础，也是数据关联使用的依据。为了使数据库使用起来更加方便，并开发出一些智能化的分析功能，数据库的设计应尽可能地把这些关系反映出来。一、统计指标间的常见关系为了把统计指标间的内在关系在数据库中反映出来，首先应把这些关系搞清楚。在2005年设计《智能型中国经济数据库》时，我们对这些关系进行了一次系统的归纳，结果如下：1指标间的运算关系。即一个指标可通过其他指标计算出来，如出口增长率可由出口总额计算、名义收入除价格指数可得实际收入等。2分组汇总关系。即分组指标和汇总指标之间的关系。虽然分组汇总关系也是指标间的运算关系，但这种运算关系非常规范，并在分析中应用广泛，因此有单独出来的必要。3月度数、季度数和年度数间的转换关系。月度数、季度数和年度数是三种常见的数据类型，相互之间可以转换，由月度数可以生成季度数和年度数，由季度数可生成年度数。如财政收入，只要有各月的收入总额，就可以算出各季和全年的收入总额。4关联关系和集聚关系。关联关系是指在分析某一指标时经常需要了解一下其他指标的情况，并且这些“其他指标”是相对固定的，每一次都差不多。集聚关系是指统计指标的使用不是孤立的，经常是一些指标一起使用，这些一起使用的指标形成了一个一个的指标集合。如全国的指标主要是与全国指标一起使用，地区的指标主要与本地区的指标一起使用。二、指标类型与数据间的运算关系出口总额通常有当月绝对额、累计绝对额、当月增长率和累计增长率四项数据，这四项数据经常一起使用，并且相互之间可以换算，但在以往的数据库中，这四项数据一般作为四个独立的指标，因而难以反映数据之间的关系，使用起来更是极为不便。为了解决这一难题，就必须改变数据管理的模式，由一个指标对应一项数据调整为对应多项数据，从而把有紧密关系的数据进行集中管理，如出口总额对应着四项数据。一个指标对应多项数据，自然就需要明确各项数据的含义和数据项之间的关系。若每个指标都需要单独地作这种定义，那么一个指标对应多项数据的意义就不大。指标类型就是为简化这一定义过程而提出的。指标类型相同的指标，数据项之间的运算关系完全相同，因此只要指定某一指标所属的指标类型，就完成了所有运算关系的定义，定义过程就高度简化了。1常见的指标类型。指标类型是为了规范数据项间的运算关系而提出的，但指标类型的设定并不仅仅考虑这一因素，而是融入了更多的内容。设定指标类型应考虑的因素是：(1)数据中的信息含量；(2)数据项之间的内在关系；(3)分组汇总的性质；(4)数据的数量特征。这四个方面都相同的指标可看做是同一类型，当某一方面或几个方面不同时，则应看做是不同类型。通过对大量统计指标的观察和分析，我们归纳出很多种指标类型，常见的类型是：绝对额类、准绝对额类、平均额类、准平均额类、时点类(余额类)、准时点类(准余额类)、时期平均类、价格指数类、定基价格指数类、比率类、差额类、差额增长率类、单指数类等。针对每一种类型，均需进行深入细致的研究，主要内容有：(1)类型的概念和主要特征；(2)原始数据的各种情况和数据标准化公式；(3)数据项之间的关系和可派生的数据项；(4)数据汇总函数和指标间的运算函数；⑸月度数、季度数和年度数的转换关系；⑹各数据项在分析中的作用；⑺标准文本的生成方法。2原始数据的多种情况。当月进口总额和累计进口总额是两个不同的指标，但相互之间可以转换，即从当月进口总额可以计算出累计进口总额，或反之。因此，从使用角度看，这两个指标是完全一样的。由于指标类型包含这种转换关系，因此，为解决这一问题提供了可能。当月进口总额和累计进口总额均为绝对额类指标，是原始数据的两种不同情况。绝对额类指标的原始数据情况还有很多，并且均可通过运算生成相同的数据项，可生成数据项有当月绝对额、累计绝对额、当季绝对额、当月增长率、累计增长率、当季增长率、当月同比增加额、累计同比增加额和当季同比增加额等。3逻辑检查。在原始数据中，有时包含一些重复信息，如绝对额类指标的有一种情况是当月绝对额和当月增长率，当月增长率是重复信息，可用于检测原始数据是否正确。当从绝对额计算出来的增长率与原始数据中的增长率不一致时，就说明原始数据有问题。4弥补缺损值。月度进口总额为绝对额类指标，假如有当月绝对额、累计绝对额、当月增长率和累计增长率四个原始数据项，第一种情况是缺某一个月的当月绝对额，依据当月绝对额等于累计绝对额减去上月累计绝对额可以把缺损值补上；第二种情况是累计绝对额也缺损，这时可根据上年绝对额和当年增长率进行推算；第三情况是当年增长率也缺损，这时可根据下年绝对额和增长率进行推算。5月度数、季度数和年度数的转换。月度数包含了季度数和年度数的信息，季度数包含了年度数的信息，因此月度数可以转化为季度数和年度数据，季度数可以转化年度数，但不能反过来。以绝对额类指标为例，月度数的标准数据项是当月绝对额、累计绝对额、当月增长率和累计增长率。并可以生成当季绝对额和当季增长率，转换为季度数的方法是：选定数据项当季绝对额、累计绝对额、当季增长率和累计增长率，然后指定输出月份为3、6、9和12；月度数和季度数转换成年度数的方法是：选取累计绝对额和累计增长率，并指定输出月份为12。三、分组汇总关系1反映分组汇总关系的指标代码编码规则。为了叙述指标代码编码规则，必须先引入基本指标的概念。基本指标是相对于分组指标而言的。以工业增加值来说，本身有多种分组指标，如按行业分、按经济类型分、按地区分、按轻重工业分，每一种分组都有多个指标；然而其本身又可以看做是国内生产总值按行业分的分组指标。如果一个指标不是其他任何指标的分组指标，那么就是基本指标。基本指标的编码基本上没有限制，不要使用符号“_”和“！”即可，因为这两个符号是分组码和附加码的联接符。为了指标编码管理的方便，基本指标编码按指标类别编制较好，每个类别用一个英文字母开头，然后是顺序号。分组指标的编码由基本指标代码加分组码构成，两者之间用符号“_”联接。分组码由两部分构成，前两位是分组方式代码，后面的是分组项代码。当一个指标包括多种分组方式时，分组码之间用符号“_”联接，并按ASCII码的大小顺序排列，以确保编码的唯一性。如山西省城镇居民食品支出的代码为H001_0214_081，其中的H001为基本指标代码，表示城镇居民消费支出，0214表示按地区分组的山西省，081表示按消费支出用途分组的食品支出。对于多级分组，分组项的级别差异可用分组项代码长度来区分，规则是：同级分组项的代码长度必须相同，下级分组项的代码是在上级分组项代码的后面加上本级编码，代码长度自然就比上级分组项长。当指标代码按上述规则编制时，将可以方便地找出任一指标的分组指标、同级指标、下级指标、上级指标、同分组指标。这些关系对于数据查询、对比分析等功能的设计非常有用。2结构分析。当某一指标有分组指标时，就可以对该指标的构成情况和构成变动情况进行分析。以工业销售收入的分地区数据为例，可分析内容有：销售收入规模较大的地区有哪些、哪些地区发展速度快、哪些地区发展缓慢、哪些地区对增长的贡献最大、哪些地区对增长速度变化的影响最大、发展速度的均衡性如何、发展水平的均衡性如何、增长格局是否发生了变化等。四、集聚关系1指标类别。指标类别是在对统计指标分类的基础上形成的。在中国统计年鉴中，统计指标分为自然资源、人口、就业、投资、能源、财政、价格、人民生活、农业、工业、建筑业、国内贸易、对外经济和金融等类别。但统计年鉴中的指标分类难以满足某些统计分析的需要，以研究制造业问题来说，需要把制造业的生产、价格、投资、进出口等数据集中起来使用，但这些数据分散在统计年鉴的多个部分，因此使用起来不太方便。在数据库中，统计指标可按多种不同方式进行分类，只要用户有需要的类别都可以添加到数据库中，可以解决统计年鉴存在的问题，使得各种集聚关系都能得到反映。2条件对象。某一行业的数据主要是与本行业的数据一起使用，即同分组的数据一起使用，这是一种很重要的集聚关系。这种集聚关系可用条件对象的方法来反映，即把带有某一种分组项的指标全部筛选出来，组成一个分析对象。例如，采矿业的统计指标均带有采矿业的行业编码，只要把查询条件设为采矿业，就可以把这些指标都找出来。五、反映指标间关系的其他途径1派生指标。派生指标就是通过指标间的运算生成的指标，如进出口总额除以GDP生成贸易依存度，用于反映指标间的运算关系。指标间运算必须以指标类型为基础，同样是除法运算，但计算公式却多种多样。两个指标相除，可以生成比率类指标，也可以生成绝对额指标，但两者计算过程完全不同。现价居民可支配收入除以相应的价格指数可以生成不变价居民可支配收入，但价格指数有可能是当月指数、累计指数、当月涨幅、累计涨幅，可支配收入同样也有多种情况，只有借助指标类型的概念，才能使除法运算公式与这些具体情况相独立。2相近指标。含义相近但又略有不同的指标很多，如按人民币计价的进出口和按美元计价的进出口、由两个不同部门统计的同一指标、调整前后的GDP等等。相近指标可在指标代码中予以反映，方法是在指标代码的最后面添加附加码，附加码与其他编码之间用“！”分开。这样，相近指标就是附加码不同的指标。3关联指标。每个统计指标的关联指标都是不一样的，因此只能一个指标、一个指标地定义。这种定义可以在数据库指标体系设计阶段进行，也可以根据使用情况自动生成，即把经常一起使用的指标设为关联指标。

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