日本一般化学学者使用什么数据库

早上好，日本化学相关工作人员与中国化学工作者绝大部份数据库相仿，使用相同的msds和cas，某些高端材料使用产经省的METI（J-Check）和NITE的收费库，各大化学株式会社还有自己独立不开放的库就另谈了，日本国内精工保密都很强的请参考。非化学比如实验设备库就不知道了，这个请详询制造商，希望以上建议能对你有所帮助。

经济产业省的J-check：

NITE，高级咨询和独立库需要另外面谈了（尼特，我们管这个都叫ひきこもり，果然搞有机化学的都特么活该一辈子实验室蹲么，笑）：

问题一：大数据技术有哪些 非常多的，问答不能发link，不然我给你link了。有譬如Hadoop等开源大数据项目的，编程语言的，以下就大数据底层技术说下。

简单以永洪科技的技术说下，有四方面，其实也代表了部分通用大数据底层技术：

Z-Suite具有高性能的大数据分析能力，她完全摒弃了向上升级(Scale-Up)，全面支持横向扩展(Scale-Out)。Z-Suite主要通过以下核心技术来支撑PB级的大数据：

跨粒度计算(In-Databaseputing)

Z-Suite支持各种常见的汇总，还支持几乎全部的专业统计函数。得益于跨粒度计算技术，Z-Suite数据分析引擎将找寻出最优化的计算方案，继而把所有开销较大的、昂贵的计算都移动到数据存储的地方直接计算，我们称之为库内计算(In-Database)。这一技术大大减少了数据移动，降低了通讯负担，保证了高性能数据分析。

并行计算(MPP puting)

Z-Suite是基于MPP架构的商业智能平台，她能够把计算分布到多个计算节点，再在指定节点将计算结果汇总输出。Z-Suite能够充分利用各种计算和存储资源，不管是服务器还是普通的PC，她对网络条件也没有严苛的要求。作为横向扩展的大数据平台，Z-Suite能够充分发挥各个节点的计算能力，轻松实现针对TB/PB级数据分析的秒级响应。

列存储 (Column-Based)

Z-Suite是列存储的。基于列存储的数据集市，不读取无关数据，能降低读写开销，同时提高I/O 的效率，从而大大提高查询性能。另外，列存储能够更好地压缩数据，一般压缩比在5 -10倍之间，这样一来，数据占有空间降低到传统存储的1/5到1/10 。良好的数据压缩技术，节省了存储设备和内存的开销，却大大了提升计算性能。

内存计算

得益于列存储技术和并行计算技术，Z-Suite能够大大压缩数据，并同时利用多个节点的计算能力和内存容量。一般地，内存访问速度比磁盘访问速度要快几百倍甚至上千倍。通过内存计算，CPU直接从内存而非磁盘上读取数据并对数据进行计算。内存计算是对传统数据处理方式的一种加速，是实现大数据分析的关键应用技术。

问题二：大数据使用的数据库是什么数据库 ORACLE、DB2、SQL SERVER都可以，关键不是选什么数据库，而是数据库如何优化！ 需要看你日常如何 *** 作，以查询为主或是以存储为主或2者，还要看你的数据结构，都要因地制宜的去优化！所以不是一句话说的清的！

问题三：什么是大数据和大数据平台 大数据技术是指从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库，数据挖掘电网，分布式文件系统，分布式数据库，云计算平台，互联网，和可扩展的存储系统。

大数据平台是为了计算，现今社会所产生的越来越大的数据量。以存储、运算、展现作为目的的平台。

问题四：常用大型数据库有哪些 FOXBASE

MYSQL

这俩可算不上大型数据库管理系统

PB 是数据库应用程序开发用的ide，根本就不是数据库管理系统

Foxbase是dos时代的产品了，进入windows时代改叫foxpro，属于桌面单机级别的小型数据库系统，mysql是个中轻量级的，但是开源，大量使用于小型网站，真正重量级的是Oracle和DB2，银行之类的关键行业用的多是这两个，微软的MS SQLServer相对DB2和Oracle规模小一些，多见于中小型企业单位使用，Sybase可以说是日薄西山，不行了

问题五：几大数据库的区别 最商业的是ORACLE,做的最专业,然后是微软的SQL server,做的也很好,当然还有DB2等做得也不错,这些都是大型的数据库,,,如果掌握的全面的话,可以保证数据的安全 然后就是些小的数据库access,mysql等,适合于中小企业的数据库100万数据一下的数据如有帮助请采纳,谢!

问题六：全球最大的数据库是什么 应该是Oracle，第一，Oracle为商业界所广泛采用。因为它规范、严谨而且服务到位，且安全性非常高。第二，如果你学习使用Oracle不是商用，也可以免费使用。这就为它的广泛传播奠定了在技术人员中的基础。第三，Linux/Unix系统常常作为服务器，服务器对Oracle的使用简直可以说极其多啊。建议楼梗多学习下这个强大的数据库

问题七：什么是大数据？ 大数据(big data)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。(在维克托・迈尔-舍恩伯格及肯尼斯・库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样的捷径，而采用所有数据的方法[2]）大数据的4V特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。

说起大数据，就要说到商业智能：

商业智能（Business Intelligence，简称：BI），又称商业智慧或商务智能，指用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。

商业智能作为一个工具，是用来处理企业中现有数据，并将其转换成知识、分析和结论，辅助业务或者决策者做出正确且明智的决定。是帮助企业更好地利用数据提高决策质量的技术，包含了从数据仓库到分析型系统等。

商务智能的产生发展

商业智能的概念经由Howard Dresner(1989年)的通俗化而被人们广泛了解。当时将商业智能定义为一类由数据仓库（或数据集市）、查询报表、数据分析、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成的、以帮助企业决策为目的技术及其应用。

商务智能是20世纪90年代末首先在国外企业界出现的一个术语，其代表为提高企业运营性能而采用的一系列方法、技术和软件。它把先进的信息技术应用到整个企业，不仅为企业提供信息获取能力，而且通过对信息的开发，将其转变为企业的竞争优势，也有人称之为混沌世界中的智能。因此，越来越多的企业提出他们对BI的需求，把BI作为一种帮助企业达到经营目标的一种有效手段。

目前，商业智能通常被理解为将企业中现有的数据转化为知识，帮助企业做出明智的业务经营决策的工具。这里所谈的数据包括来自企业业务系统的订单、库存、交易账目、客户和供应商资料及来自企业所处行业和竞争对手的数据，以及来自企业所处的其他外部环境中的各种数据。而商业智能能够辅助的业务经营决策既可以是作业层的，也可以是管理层和策略层的决策。

为了将数据转化为知识，需要利用数据仓库、线上分析处理（OLAP）工具和数据挖掘等技术。因此，从技术层面上讲，商业智能不是什么新技术，它只是ETL、数据仓库、OLAP、数据挖掘、数据展现等技术的综合运用。

把商业智能看成是一种解决方案应该比较恰当。商业智能的关键是从许多来自不同的企业运作系统的数据中提取出有用的数据并进行清理，以保证数据的正确性，然后经过抽取（Extraction）、转换（Transformation）和装载（Load），即ETL过程，合并到一个企业级的数据仓库里，从而得到企业数据的一个全局视图，在此基础上利用合适的查询和分析工具、数据挖掘工具、OLAP工具等对其进行分析和处理（这时信息变为辅助决策的知识），最后将知识呈现给管理者，为管理者的决策过程提供支持。

企业导入BI的优点

1随机查询动态报表

2掌握指标管理

3随时线上分析处理

4视觉化之企业仪表版

5协助预测规划

导入BI的目的

1促进企业决策流程(Facilitate the Business Decision-Making Process)：BIS增进企业的资讯整合与资讯分析的能力，汇总公司内、外部的资料，整合成有效的决策资讯，让企业经理人大幅增进决策效率与改善决策品质。

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问题八：数据库有哪几种？ 常用的数据库：oracle、sqlserver、mysql、access、sybase 2、特点。 -oracle： 1数据库安全性很高，很适合做大型数据库。支持多种系统平台（HPUX、SUNOS、OSF/1、VMS、 WINDOWS、WINDOWS/NT、OS/2）。 2支持客户机/服务器体系结构及混合的体系结构（集中式、分布式、 客户机/服务器）。 -sqlserver: 1真正的客户机/服务器体系结构。 2图形化用户界面，使系统管理和数据库管理更加直观、简单。 3具有很好的伸缩性，可跨越从运行Windows 95/98的膝上型电脑到运行Windows 2000的大型多处理器等多种平台使用。 -mysql: MySQL是一个开放源码的小型关系型数据库管理系统，开发者为瑞典MySQL AB公司，92HeZu网免费赠送MySQL。目前MySQL被广泛地应用在Internet上的中小型网站中。提供由于其体积小、速度快、总体拥有成本低，尤其是开放源码这一特点，许多中小型网站为了降低网站总体拥有成本而选择了MySQL作为网站数据库。 -access Access是一种桌面数据库，只适合数据量少的应用，在处理少量数据和单机访问的数据库时是很好的，效率也很高。 但是它的同时访问客户端不能多于4个。 -

问题九：什么是大数据 大数据是一个体量特别大，数据类别特别大的数据集，并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。 大数据首先是指数据体量(volumes)大，指代大型数据集，一般在10TB规模左右，但在实际应用中，很多企业用户把多个数据集放在一起，已经形成了PB级的数据量；其次是指数据类别(variety)大，数据来自多种数据源，数据种类和格式日渐丰富，已冲破了以前所限定的结构化数据范畴，囊括了半结构化和非结构化数据。接着是数据处理速度（Velocity）快，在数据量非常庞大的情况下，也能够做到数据的实时处理。最后一个特点是指数据真实性（Veracity）高，随着社交数据、企业内容、交易与应用数据等新数据源的兴趣，传统数据源的局限被打破，企业愈发需要有效的信息之力以确保其真实性及安全性。

数据采集：ETL工具负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。

数据存取：关系数据库、NOSQL、SQL等。

基础架构：云存储、分布式文件存储等。

数据处理：自然语言处理(NLP，NaturalLanguageProcessing)是研究人与计算机交互的语言问题的一门学科。处理自然语言的关键是要让计算机理解自然语言，所以自然语言处理又叫做自然语言理解(NLU，NaturalLanguage Understanding)，也称为计算语言学(putational Linguistics。一方面它是语言信息处理的一个分支，另一方面它是人工智能(AI, Artificial Intelligence)的核心课题之一。

统计分析：假设检验、显著性检验、差异分析、相关分析、T检验、方差分析、卡方分析、偏相关分析、距离分析、回归分析、简单回归分析、多元回归分析、逐步回归、回归预测与残差分析、岭回归、logistic回归分析、曲线估计、因子分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、快速聚类法与聚类法、判别分析、对应分析、多元对应分析（最优尺度分析）、bootstrap技术等等。

数据挖掘：分类 （Classification）、估计（Estimation）、预测（Prediction）、相关性分组或关联规则（Affinity grouping or association rules）、聚类（Clustering）、描述和可视化、Description and Visualization）、复杂数据类型挖掘(Text, Web ,图形图像，视频，音频等)

模型预测：预测模型、机器学习、建模仿真。

结果呈现：云计算、标签云、关系图等。

要理解大数据这一概念，首先要从大入手，大是指数据规模，大数据一般指在10TB(1TB=1024GB)规模以上的数据量。大数据同过去的海量数据有所区别，其基本特征可以用4个V来总结(Vol-ume、Variety、Value和Veloc-ity)，即体量大、多样性、价值密度低、速度快。

第一，数据体量巨大。从TB级别，跃升到PB级别。

第二，数据类型繁多，如前文提到的网络日志、视频、、地理位置信息，等等。

第三，价值密度低。以视频为例，连续不间断监控过程中，可能有用的数据仅仅有一两秒。

第四，处理速度快。1秒定律。最后这一点也是和传统的>>

问题十：国内真正的大数据分析产品有哪些 国内的大数据公司还是做前端可视化展现的偏多，BAT算是真正做了大数据的，行业有硬性需求，别的行业跟不上也没办法，需求决定市场。

说说更通用的数据分析吧。

大数据分析也属于数据分析的一块，在实际应用中可以把数据分析工具分成两个维度：

第一维度：数据存储层――数据报表层――数据分析层――数据展现层

第二维度：用户级――部门级――企业级――BI级

1、数据存储层

数据存储设计到数据库的概念和数据库语言，这方面不一定要深钻研，但至少要理解数据的存储方式，数据的基本结构和数据类型。SQL查询语言必不可少，精通最好。可从常用的selece查询，update修改，delete删除，insert插入的基本结构和读取入手。

Access2003、Access07等，这是最基本的个人数据库，经常用于个人或部分基本的数据存储；MySQL数据库，这个对于部门级或者互联网的数据库应用是必要的，这个时候关键掌握数据库的库结构和SQL语言的数据查询能力。

SQL Server2005或更高版本，对中小企业，一些大型企业也可以采用SQL Server数据库，其实这个时候本身除了数据存储，也包括了数据报表和数据分析了，甚至数据挖掘工具都在其中了。

DB2，Oracle数据库都是大型数据库了，主要是企业级，特别是大型企业或者对数据海量存储需求的就是必须的了，一般大型数据库公司都提供非常好的数据整合应用平台。

BI级别，实际上这个不是数据库，而是建立在前面数据库基础上的，企业级应用的数据仓库。Data Warehouse，建立在DW机上的数据存储基本上都是商业智能平台，整合了各种数据分析，报表、分析和展现！BI级别的数据仓库结合BI产品也是近几年的大趋势。

2、报表层

企业存储了数据需要读取，需要展现，报表工具是最普遍应用的工具，尤其是在国内。传统报表解决的是展现问题，目前国内的帆软报表FineReport已经算在业内做到顶尖，是带着数据分析思想的报表，因其优异的接口开放功能、填报、表单功能，能够做到打通数据的进出，涵盖了早期商业智能的功能。

Tableau、FineBI之类，可分在报表层也可分为数据展现层。FineBI和Tableau同属于近年来非常棒的软件，可作为可视化数据分析软件，我常用FineBI从数据库中取数进行报表和可视化分析。相对而言，可视化Tableau更优，但FineBI又有另一种身份――商业智能，所以在大数据处理方面的能力更胜一筹。

3、数据分析层

这个层其实有很多分析工具，当然我们最常用的就是Excel，我经常用的就是统计分析和数据挖掘工具；

Excel软件，首先版本越高越好用这是肯定的；当然对excel来讲很多人只是掌握了5%Excel功能，Excel功能非常强大，甚至可以完成所有的统计分析工作！但是我也常说，有能力把Excel玩成统计工具不如专门学会统计软件；

SPSS软件：当前版本是18，名字也改成了PASW Statistics；我从30开始Dos环境下编程分析，到现在版本的变迁也可以看出SPSS社会科学统计软件包的变化，从重视医学、化学等开始越来越重视商业分析，现在已经成为了预测分析软件；

SAS软件：SAS相对SPSS其实功能更强大，SAS是平台化的，EM挖掘模块平台整合，相对来讲，SAS比较难学些，但如果掌握了SAS会更有价值，比如离散选择模型，抽样问题，正交实验设计等还是SAS比较好用，另外，SAS的学习材料比较多，也公开，会有收获的！

JMP分析：SAS的一个分析分支

XLstat：Excel的插件，可以完>>

电子计算机在热处理行业的应用

热处理生产过程的计算机网络控制

在建立数学模型对热处理工艺过程进行数值模拟的基础上，辅以热处理生产中各种物理量参数的传感器检测装置以及热处理生产工序运动的程序控制软件，就组成了热处理工艺过程控制系统(控制软件和设备、传感器、仪表的结合体)。八十年代初国内已开展热处理生产过程计算机控制的研究，至今，碳势控制技术、炉温控制系统、真空热处理控制系统等已逐步实用化，已具备推广的条件。PID自整定、模糊数学与PID混合算法、多因素碳势精确控制等己得到比较广泛的应用口。计算机技术的发展要求将单独控制或管理的单元用计算机通讯系统联成网络，并由一台主计算机负责管理和控制，各独立单元除了可完成各自的控制和管理功能外，还可和主计算机交换信息和完成主计算机分配的工作，这就构成了计算机网络，热处理计算机网络系统是近些年计算机控制技术发展的热点。当前的热处理计算机网络除包括主计算机和各单元外，一般还包括功能强大的数据库和专家系统，可以为网络的各个终端提供更多的服务，具有更多的功能，其作用已远远超出了最初的控制和管理功能。

热处理数据库与辅助决策系统

数据库系统是数据处理的核心机构，成为现代计算机十分重要的应用领域。热处理领域需要利用信息处理技术处理大量的数据，热处理技术的信息与管理需在 *** 作系统的支持下，通过应用软件建立数据库来完成。热处理数据库依工作领域大体可分为金属材料数据库、热处理原理数据库、热处理工艺数据库、典型零件热处理数据库、热处理设备数据库等。热处理数据也是一项基础科研技术，诸如热处理计算机模拟技术，热处理计算机辅助设计技术和计算机辅助工艺设计技术，人工智能热处理技术的开发应用以及热处理集成制造系统的发展都需要有强大的热处理数据的支持。我国十分重视热处理数据库的建立和开发应用工作，许多单位作出了积极的努力并取得进展。另外，基于数据库技术开发的辅助决策系统提供了良好的数据查询、合理选材、工艺参数设计优化等功能，是热处理专业人员的得力工具。

智能热处理技术与计算机智能化仪表

热处理智能技术是用信息技术改造热处理的结果，使热处理由基于经验的技术向基于知识的技术转化，在这一发展过程中，除了信息技术的发展和普及使热处理的面貌不断改观之外，还应特别注重热处理知识的应用和知识的创新。热处理智能控制技术由现代控制理论、热处理CAE／CAM一体化系统、智能化传感与测试技术、生产记录的管理和利用等子系统所组成，其中热处理CAE／CAM具有自动生成优化的热处理工艺，自动实现生产过程的自动控制，自动处理各种因素的影响和在生产过程中自动补偿偏差对热处理质量的影响等功能，例如动态碳势控制和动态可控渗氮技术已在生产中推广应用。将计算机和微电子技术与传感器、测试仪表技术相结合构成智能化仪表，这是传感器和测试仪表技术发展的必然趋势。我国自80年代在这一领域开始起步，已经研制和开发出许多热处理智能化仪表，如TAS图像分析仪，JST-900型淬火介质冷速测定仪，个人仪器冷却介质测试仪，微机控制真空仪，便携式微机硬度计，微机控制氧探头碳控系统，智能化温控仪，微机控制气氛控制器，便携式智能化测振仪，涂层测厚仪，粗糙度仪，渗碳工艺控制仪和气体渗碳／碳氮共渗微机控制仪等。

热处理生产的计算机管理

国内一些工厂热处理生产管理软件大多是用户自行开发的，用于生产统计、工时定额管理、财务管理、能源管理和工艺资料管理等，大幅度降低管理和统计人员的工作量，减少乃至消除报表中的抄写错误，提高统计精确性，便于存储和调用等。然而，我国热处理生产计算机管理的水平还很低，用于热处理的经营决策软件、优化生产计划软件、管理与生产过程自动化及物流自动化相结合的软件等高级管理软件几近空白。热处理生产的计算机管理在节能减耗、降低成本、提高效率以及适应机械工业向多品种少批量发展等方面有着巨大的潜力，组织力量抓紧开发各种商品化的热处理生产管理软件乃当务之急。

15 计算机模拟技术

加热和冷却过程中温度场、组织转变和应力场的计算机模拟对热处理技术的发展有极其重大的意义，并且是多学科交叉，难度很大的研究项目。基于偏微分方程数值解、计算传热学、相变动力学定量计算温度一相变一应力三者之间的耦合、其流动力学计算软件、热处理数据库等一系列基础工作的进展，热处理计算机模拟在近些年得到迅速发展。从加热过程、淬火冷却、感应加热及高能密度热处理等计算机模拟的成果可以看出，它具有高效、逼真、全面地反映热处理过程中各种变化规律的优点。随着计算机模拟技术的进一步发展和推广应用，热处理技术必将摆脱凭经验进行生产的落后状态，实现热处理过程的精确预测和严格定量控制。

热处理计算机工艺管理系统概述

一直以来，工厂工艺编制采用的是一种传统的工艺过程设计方法，即由工艺人员以手工方式进行的个体劳动，工艺过程设计的质量完全取决于人的技术水平和经验。生产实践表明，不同的工艺人员为同一零件设计工艺过程往往会产生不同的方案，甚至同一个人几次为同样零件设计的工艺过程也会有所差别。因此，完全依靠人的技术和经验来设计工艺过程，不可能保证工艺方案的优化和标准化，计算机辅助工艺设计(CAPP)技术的应用将改变传统工艺编制方法的落后面貌，是实现工艺设计现代化、工艺过程最优化和标准化的必由之路。

热处理计算机工艺管理系统是将数据库技术、计算机辅助设计、计算机作图等功能整合起来的综合系统。数据库系统及计算机辅助设计系统的有机结合是系统设计与程序设计的关键。数据库管理功能的实施，即对数据记录的添加、删除、更新、文件报表的打印，数据文件与记录的查询、显示等功能的实施，实现了热处理车间产品工艺与设备的计算机管理、与车间技术服务有关的各类基础技术数据及常用数据的管理、国内外信息的管理。为弥补经验数据的不足，依据热处理原理、公式及手册数据等建立常规工艺计算机辅助设计程序。在计算机软件系统中收集了大量的工艺数据和加工知识，并在此基础上建立了一系列的决策逻辑，通过应用各种工艺决策逻辑规则，根据输入的零件图形和加工信息，模仿工艺人员，自动生成零件的工艺规程。

通过完善的技术文件和质量记录管理，为热处理过程提供证据。按热处理要求规范有效保存热处理生产执行情况和质量情况的原始记录，热处理工艺过程参数记录尽量采用自动记录的数据，并作好标识。这些资料是质量管理必不可少的根据，作为设备、工艺、工序过程有效运行，内部班组信息有效传递，设备、工艺有效调整的原始依据，是提高和改进质量的信息来源，一旦发生质量事故，可以据此进行质量跟踪。

热处理计算机过程控制系统概述

随着微电子技术的发展，智能仪表功能更强大，技术更成熟，价格也逐渐下降，质优价廉的智能化控制系统已受到广大用户喜爱和选用。加热炉实行计算机集散控制是必然趋势，尤其对控温区域众多、控温精度要求较高的加热炉控制十分适宜，如连续式加热炉、化学热处理炉、大型退火炉等。对于现代化热处理车间全部加热设备均采用计算机集中管理，分散控制，不仅可提高加热炉的自动化控制水平，也为提高加工产品质量提供了可靠保障。

在Windows系统下采用面向对象的语言，设计系统监控机上的监控模块实现工业现

场运行状态的实时监控与系统调节，通过鼠标直接点击 *** 作，具有直观、 *** 作方便等特点。其功能包括：定时巡回与下位智能温控仪表和高精度智能温度采集模块通信，读取现场炉温和状态数据；对现场数据进行数字滤波、错误判定等一系列处理，实时在线显示所有工业现场的炉温、控制阶段标志、运行状态，并可以绘制、显示实时运行的控温曲线和工艺曲线，各个控制曲线用不同的颜色进行区别；对设定的工艺曲线和实时工艺曲线进行显示、打印、保存，对故障进行报警、保存和紧急停止等。

4 课题研究的内容及意义

41 课题研究的内容

本文按照ISO 9000系列质量体系标准，根据热处理企业生产特点，利用Visual Basic语言和SQL Server 2000数据库开发系统开发一套适用于热处理生产工艺管理和过程控制的计算机应用软件系统。本系统的开发可显著降低生产过程中工作人员的工作量，保证热处理工艺实施的准确性和热处理质量的可控性，实现热处理生产过程的全面质量管理。

工厂的热处理生产过程主要分为两大部分：①热处理厂接收生产任务，由工艺设计人员根据待处理工件的信息和技术要求设计热处理工艺；②热处理工人根据设计的热处理工艺对零件进行热处理，获得符合实际性能要求的零件。因此，分别针对热处理生产过程中上述的两个过程，将本系统分为热处理工艺管理和热处理过程控制两部分。(1)热处理工艺管理子系统涉及大量的数据信息：接收到的生产任务信息，零件的成分信息，临界点及过冷奥氏体转变曲线等信息，各种钢的热处理工艺规范信息(各种技术指标及热处理温度等数据)，设计的工艺曲线数据(包括温度、时间及冷却介质等数据)等等。对于处理大量的数据信息，采用数据库技术是最为高效、便捷的方法，不但能够降低数据处理的复杂度、而且易于实现对各种数据的有效管理。

热处理过程控制子系统能够连接数据库，直接导入热处理数据库中的工艺数据；实现与控制仪表的通讯，将工艺曲线的“温度一时间”数据输入到仪表的控制模块中，执行热处理工艺时实时采集、显示和保存该过程的“温度一时间”数据，大大提高了生产过程的自动化程度和控制精度。

42 课题研究的意义

热处理过程控制系统利用AI工业调节器的先进算法与计算机技术提高热处理生产过程的温度控制精度，根本上保证了热处理质量，同时改善了工作环境，减轻了工人的劳动强度。并且如果工件出现质量问题，可以根据计算机中存储的热处理生产过程数据记录，查出问题根源，确定解决及补救方案。热处理工艺管理系统利用计算机编程和数据库技术实现热处理工艺的计算机制定及大量热处理数据的储存、调用等等。通过计算机对热处理数据的管理使生产效率及标准化程度大大提高，避免了工艺过程的随意性，使热处理过程具有良好的回溯性。热处理工艺管理与过程控制系统是热处理工业生产技术进步的必然产物，通常热处理工艺管理系统和热处理过程控制系统相辅相成。热处理工艺管理与过程控制系统生成并保存的工艺参数和处理质量以及 *** 作过程的记录为我们进行质量和过程分析提供依据。总而言之，计算机、数据库技术及工控智能设备的结合使热处理凭经验进行生产的落后状态向着正确预测工艺结果的基础上实施精确控制的方向飞跃。

工程造价控制在不同阶段造价控制的重点和效果是完全不同的。据有关资料分析，投资决策和初步设计阶段对投资的影响程度为90％左右，技术设计阶段对投资的影响程度为75％左右，施工图设计阶段对投资的影响程度为35％左右，而过去人们所着重的施工阶段对投资的影响程度则仅为10％左右。很显然，工程造价控制的关键在于施工前的投资决策和设计阶段，只要工程项目的工艺、流程、方案一但确定，则该项目的工程造价也就基本上确定了。因此，设计在投资决策和初步设计阶段，如何控制好工程造价就显得十分重要，笔者曾从事工程概预算多年，现结合工作实践，谈几点粗浅的体会。

一、实际工作中存在的问题

1、技术和经济结合不够

长期以来，在工程建设领域，工程设计和投资控制工作联系不够紧密是一种普遍现象。一提到设计，大家必然想到那是设计人员的职责；一提到造价控制，想当然的认为那是概预算人员的工作。在实际工作中，一般都是设计人员根据设计委托书进行现场调查，选择方案，进行设计。不同设计阶段向概预算人员提供不同的编制条件，以进行工程估价或预算。而概预算人员对工程概况、现场情况了解很少，无法将各种影响因素考虑全面，这就为投资突破控制留下隐患。所以工作中既要克服片面强调节约、忽视技术合理，又要反对重技术、轻经济、设计保守浪费的现象。设计人员和经济人员应密切配合，从项目的源头参与，做好多方案的技术经济比较，在降低和控制项目投资上下工夫。经济人员应该在设计过程中及时对项目投资进行分析对比，反馈造价信息，能动地影响设计，使设计方案在满足生产要求的前提下，功能完备，设备选型更加合理，以节约投资。

2、设计中对投资控制认识不足

设计人员在设计中一般都比较注重设计产品安全实用、技术先进，强调设计的产值，而对设计产品的经济性不够重视，不抓设计中的经济指标和成本控制工作。另外，现行的设计收费标准一般是以工程造价为取费基数，对设计中造成的浪费缺乏明确标准和控制措施，不带任何经济责任。虽然工程设计单位将逐渐转变为自主经营、独立核算、自负盈亏的企业，参与市场竞争，但仍留有较明显的计划经济色彩。

3、造价控制环节脱节

目前基本建设项目投资管理都采取分段式的管理方法，与之相适应的估算、预算和结算也是分段编制的。设计单位十般负责初步设计概算和施工图预算，有的也编制估箅，但结算一般都不参与，造成投资控制的脱节。现在新材料、新设备不断更新，价格不断变化，定额调整滞后，对工程造价的约束力降低，预算和结算差距就不断增大，如果设计单位不努力去了解实际工程成本，对前阶段造价编制质量不作比较、分析，以积累经验，在以后的工作中遇到同样的问题也就不能有所突破，不能进一步提高造价控制的能力。

二、在投资决策阶段作好基础资料的收集，保证详实、准确

任何一个项目运作都是从零开始，通过一定的调查、研究来收集一些基础资料，进而对项目进行策划。作为一名概预算人员，要做好项目的投资预测，同样需要很多的基础资料，如工程所在地的水电路状况、地质情况、主要材料设备的价格资料、大宗材料的采购地以及现有已建类似工程资料，对于做经济评价的项目还要收集更多的数据，如电源项目要收集主辅机设备的价格资料以进行价格预测，收集各种生产消耗材料、原煤的价格。这些资料或许由建设单位直接提供或概预算人员调查所得，不管来源如何，概预算人员都要对资料的准确性、可职性认真分析，确保准确无误，保证投资预测，经济分析的准确。例如，建设单位提供的勘探费用、地材价格等，不要盲目地使用，要根据当地的定额水平、类似工程资料和有关的价格信息进行横纵对比校对、分析，遇到问题及时向建设单位或向现场取证。在工作中，设计人员提供的资料若不是很详细，如对工程中要发生的征地费用、拆迁补偿费用、施工措施费等未做说明的，概预算人员在工作中应将这些问题向设计人员或建设单位咨询，不能缺项、漏项，保证对工程费用做到全面控制。

三、加强对影响投资的主要因素的控制，做好多方案的比选

投资决策中的各项技术经济决策对项目的工程造价都有重大影响，有些甚至影响到项目的整个寿命过程，特别是厂区、厂址的选择，筹资方案的选择，工艺流程的确定，材料设备的选用，建设标准的确定，对工程造价的影响更大。概预算人员应参与主要方案的讨论，必要的时候与设计人员共同办公，密切合作，做好多方案的技术经济的分析比较，进行事前控制，能动地影响设计，选出技术先进、经济合理的方案。

在方案优选过程中要广泛运用价值工程原理。价值工程兼顾功能、成本，力求以最低的寿命周期成本费用，实现必要的功能，提高产品价值。价值工程侧重于在对质量、成本影响较大的研制、开发阶段开展工作，将技术问题和经济问题有机地结合起来，具体工作中应根据项目实际情况，选择对提高功能或降低成本潜力很大的对象，可以是工程项目。也可以是完整的单项或单位工程，进行分析改善。选定了对象后，通过功能系统分析、成本分析，最后经过价值分析得到价值系数，我们就可以确定方案。一般来说，成本最低未必就是方案，关键要看价值系数。这样，通过价值工程我们可以保证必要工程费用，消除不必要功能费用，对工程造价起到了控制作用。

四、切实推行限额设计，从根本上杜绝“三超”

限额设计是以项目可行性研究报告的批复所确定的建设规模、建设内容、建设标准为依据，在投资估算限额范围内进行工程设计，以提高投资的经济效益。推行限额设计有利于处理好技术与经济的对立统—关系，提高设计质量，限额设计并不是一味考虑节约投资，也决不是简单地将投资砍一刀，而是包含了尊重科学、尊重实际、实事求是、精心设计和保证科学性的实际内容，可促使设计单位加强技术与经济的对立统一，克服长期以来重技术、轻经济的思想。树立设计人员的高度责任感，有利于强化设计人员的工程造价意识，扭转设计概预算本身的失控现象。限额设计可促使设计单位内部使设计与概预算形成有机的整体，克服相互脱节现象，从而增强大家的经济观念，在整个设计过程中，各自检查本专业的工程费用，切实做好造价控制工作。在具体的设计过程中，按照设计程序分阶段层层控制总投资，使其贯穿于可行性研究、初步设计、技术设计直到施工图设计的各个阶段，形成纵向控制；各设计阶段，按各专业进行投资分解，分块限额，具体分配到单元和专业，形成横向控制。这样横向控制和纵向控制相结合，责任落实到人，使设计人员由“画了算”转变为“算了画”，从根本上解决长期以来不能有效杜绝的“三超”现象。但提倡限额设计并不是单纯的追求降低造价，应该坚持科学，采用优化设计使技术和经济紧密结合，通过技术比较，经济分析和效果评价，力求以最少的投入，创造的效益。

另外，从建设单位的角度讲，其投入的资金毕竟是有限的，他的目的是通过项目建设实现经济效益，设计的任务就是利用建设单位的有限资金，合理确定工程标准、规模，确保项目的实施，保护建设单位经济利益。从这个意义上讲限额设计更是建设单位所关心的。

做好限额设计，对技术经济人员提出了更高的要求。技术和经济要密切配合，做好项目设计负责人的参谋，合理取定概预算基础资料，实现对概预算指标的控制，协助做好各专业之间投资的综合平衡协调工作。实现了对投资限额的控制，也就同时实现了对设计规模、设计标准、工程数量等各方面的控制。

五、逐步推行工程设计阶段的招标招投标制度作为市场经济下一种重要采购及竞争手段，已被人们所接受并采用。工程设计采用招投标制将会促使设计人员增强风险意识。提高设计水平和经济核算质量，从而达到优化设计的目的。在设计招标工作中，不仅方案设计阶段通过招标完成，而且对技术设计或施工图设计也需引入竞争机制，使每个设计阶段均通过竞争完成。这样设计单位在每一个细节上如果不是精益求精地去完成，就有落选的可能。在评标中主要评价设计构思的巧妙性、新颖性、工程设计方案的优劣、投资估算的经济性和合理性，设计进度计划、投标人的设计组织方案等方面。通过技术比较、经济分析和效果评价，力求选择在技术先进条件下经济合理，在经济合理条件下确保技术先进，在满足使用功能前提下注意造型别致美观，以最少的投人创造经济效益的设计投标单位为中标人。

六、做好工程造价资料的收集整理工作

收集、积累工程造价资料是造价管理的一项重要基础工作，国外的造价部门就十分重视已完工程数据资料的积累和数据库建设，并有统一的收集管理模式，他们认为这样可以“不再重复己犯的错误”。作为设计单位通过收集、积累造价资料，可以为工程造价的动态管理提供条件，可以为我们提供建设项目的投资决策信息，更可以为我们参与市场竞争，作为提供投标报价依据，使我们的投标报价快捷、准确。

要做好工程造价资料的收集整理工作，应该把它作为一项重要的基础工作来抓，建立造价资料积累制度，实现该工作的标准化、规范化和微机管理系统化。概预算人员每负责一个项目，在完成后都要及时将项目造价资料按统一的格式录入微机管理系统，为以后类似工程提供参考信息。

工程造价资料的积累一般应包括以下具体内容：（1）对于不同类型工程，分别列出他们所包含的单项工程和单位工程。

（2）工程的基本情况。一部分为工程名称、地点、类型、施工单位、占地面积等任何项目都共有的资料。另一部分应对不同类型的工程按参数形式记录。

（3）各项工程组成结构中的单项工程、单位工程的主要参数。

（4）各项工程的造价情况，即单项工程造价资料和单位工程的预算、结算和决算数据，若出现“三超”现象，则应注明分析原因，供以后使用时参考。

（5）主要设备、材料的用量及价格。

（6）各单位工程中的主要分项工程量。因为工程量相对价格来说更稳定，更利于以后替换使用。

综上所述，现在我国的造价管理从宏观角度来说还具有静态、滞后等缺点。工程设计阶段的造价控制管理，涉及面广、环节多、难度大，相应的外部环境还不太成熟，存在着诸多的缺陷和不足，不利于动态的投资控制，这就更要求设计单位要规范、系统地做好造价资料积累工作，为项目决策提供科学的依据；设计人员和经济人员应相互沟通、协调，并以积极的心态参与设计市场的竞争，以适应造价工作新的要求。只要大家共同努力，统一思想，提高认识，加强管理，设计阶段的造价控制就一定能取得满意的效果。

数据库管理系统(DBMS)的基本功能有以下几项：

（1）数据定义功能。DBMS提供相应数据语言来定义（DDL）数据库结构，它们是刻画数据库框架，并被保存在数据字典中。

（2）数据存取功能。DBMS提供数据 *** 纵语言（DML），实现对数据库数据的基本存取 *** 作：检索，插入，修改和删除。

（3）数据库运行管理功能。DBMS提供数据控制功能，即是数据的安全性、完整性和并发控制等对数据库运行进行有效地控制和管理，以确保数据正确有效。

（4）数据库的建立和维护功能。包括数据库初始数据的装入，数据库的转储、恢复、重组织，系统性能监视、分析等功能。

（5）数据库的传输。DBMS提供处理数据的传输，实现用户程序与DBMS之间的通信，通常与 *** 作系统协调完成。

想象一下这样一个世界：电力可以毫无损失地流过电网，或者世界上所有的数据都可以存储在云中，而不需要发电站。这似乎难以想象，但随着一种具有神奇特性的新材料家族的发现，通往这样一个梦想的道路已经打开。这些材料（磁性Weyl（外尔）半金属）天生是量子的，但在拓扑和自旋电子学的两个世界之间架起了桥梁。拓扑材料表现出奇怪的性质，包括没有任何能量损失的超快电子。另一方面，磁性材料对于我们的日常生活必不可少，从电动车的磁铁到每个硬盘驱动器中的自旋电子设备。

磁性Weyl半金属(WSM)的概念曾在空气中出现，但真正的生活材料，现在由德累斯顿MPI CPfS主任Claudia Felser团队在两种截然不同的化合物中实现-Co2MnGa和Co3Sn2S2。为了找到这些非同寻常的材料，Felser团队扫描了材料数据库，并提出了一份有希望的候选名单。通过对Co2MnGa和Co3Sn2S2的电子结构研究，证明了这些材料是磁性Weyl半金属。来自MPI CPfS的Claudia Felser团队和MPI微观结构物理Stuart Parkin团队的科学家Halle：

与普林斯顿的MZahid Hasan的团队，牛津大学的Ylin Chen的团队，以及魏茨曼科学研究所的Haim Bedenkopf团队合作。在发表在《科学》期刊上的三篇论文中，实验证实了磁性Weyl半金属 Fermions在这两种材料中的存在。

首次利用角分辨光电子能谱(ARPES)和扫描隧道显微镜(STM)实验，观察到时间反转对称性破缺的磁性Weyl半金属态，这是通过在MPI CPfS生长的高质量单晶得以实现。磁性Weyl半金属的发现是朝着实现高温量子和自旋电子效应迈出的一大步。Halle Max Planck微结构物理研究所总经理Stuart Parkin说：

这两种材料分别属于高度可调谐的Heusler和Shandite家族，是未来各种自旋电子和磁光技术应用的理想平台，用于数据存储、信息处理以及能量转换系统中的应用。Co2MnGa和Co3Sn2S2中的磁性拓扑态，对反常量子输运效应的起源起着至关重要的作用，这是由于它们的拓扑态具有很强的Berry曲率。利用Weyl节点线和节点带结构，Co2MnGa和Co3Sn2S2是目前已知仅有两个同时具有大反常霍尔电导率和反常霍尔角的材料实例。材料具有高阶温度、清晰的拓扑带结构、低电荷载流子密度和强电磁响应的天然优势。

通过磁性Weyl半金属的量子限制来设计一种具有高温量子反常霍尔效应(QAHE)的材料，并将其集成到量子器件中是下一步的研究目标。磁性Weyl半金属的发现是实现室温QAHE的一大步，也是新能量转换概念“量子反常霍尔效应”的基础，量子反常霍尔效应能够通过固有自旋极化的手性边缘态实现无耗散传输。在室温下实现QAHE将是革命性的，因为它克服了当今许多基于数据的技术限制，这些技术受到电子散射引起的巨大功率损失影响，这将为新一代低能耗量子电子和自旋电子设备铺平道路。

BIM的英文全称是Building Information Modeling，是指建筑信息化模型。

BIM是一个完备的信息模型，能够将工程项目在全生命周期中各个不同阶段的工程信息、过程和资源集成在一个模型中，方便的被工程各参与方使用。

建筑信息的数据在BIM中的存储，主要以各种数字技术为依托，从而以这个数字信息模型作为各个建筑项目的基础，去进行各个相关工作 。

在建筑工程整个生命周期中，建筑信息模型可以实现集成管理，因此这一模型既包括建筑物的信息模型，同时又包括建筑工程管理行为的模型。将建筑物的信息模型同建筑工程的管理行为模型进行完美的组合。因此在一定范围内，建筑信息模型可以模拟实际的建筑工程建设行为，例如：建筑物的日照、外部维护结构的传热状态等。

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