部分程序运行结果：
1.求A类DNA的中心坐标的运行结果，如下所示：
aggcacggaaaaacgggaataacggaggaggacttggcacggcattacacggaggacgaggtaaaggaggcttgtctacg gccggaagtgaagggggatatgaccgcttgg
111
nt=0.135135
ng=0.396396
nc=0.171171
na=0.297297 cggaggacaaacgggatggcggtattggaggtggcggactgttcggggaattattcggtttaaacgggacaaggaaggcg gctggaacaaccggacggtggcagcaaagga
111
nt=0.153153
ng=0.414414
nc=0.162162
na=0.27027 gggacggatacggattctggccacggacggaaaggaggacacggcggacatacacggcggcaacggacggaacggaggaa ggagggcggcaatcggtacggaggcggcgga
111
nt=0.0630631
ng=0.45045
nc=0.216216
na=0.27027 atggataacggaaacaaaccagacaaacttcggtagaaatacagaagcttagatgcatatgttttttaaataaaatttgt attattatggtatcataaaaaaaggttgcga
111
nt=0.288288
ng=0.18018
nc=0.108108
na=0.423423 cggctggcggacaacggactggcggattccaaaaacggaggaggcggacggaggctacaccaccgtttcggcggaaaggc ggagggctggcaggaggctcattacggggag
111
nt=0.108108
ng=0.423423
nc=0.234234
na=0.234234 atggaaaattttcggaaaggcggcaggcaggaggcaaaggcggaaaggaaggaaacggcggatatttcggaagtggatat taggagggcggaataaaggaacggcggcaca
111
nt=0.126126
ng=0.396396
nc=0.126126
na=0.351351 atgggattattgaatggcggaggaagatccggaataaaatatggcggaaagaacttgttttcggaaatggaaaaaggact aggaatcggcggcaggaaggatatggaggcg
111
nt=0.189189
ng=0.36036
nc=0.0990991
na=0.351351 atggccgatcggcttaggctggaaggaacaaataggcggaattaaggaaggcgttctcgcttttcgacaaggaggcggac cataggaggcggattaggaacggttatgagg
111
nt=0.189189
ng=0.369369
nc=0.162162
na=0.279279 atggcggaaaaaggaaatgtttggcatcggcgggctccggcaactggaggttcggccatggaggcgaaaatcgtgggcgg cggcagcgctggccggagtttgaggagcgcg
111
nt=0.153153
ng=0.432432
nc=0.207207
na=0.207207 tggccgcggaggggcccgtcgggcgcggatttctacaagggcttcctgttaaggaggtggcatccaggcgtcgcacgctc ggcgcggcaggaggcacgcgggaaaaaacg
110
nt=0.136364
ng=0.409091
nc=0.272727
na=0.181818
0.135135
A类坐标中心
0.154177
0.383251
0.175921
2..求B类DNA的中心坐标的运行结果，如下所示：
gttagatttaacgttttttatggaatttatggaattataaatttaaaaatttatattttttaggtaagtaatccaacgtt tttattactttttaaaattaaatatttatt
110
na=0.5 nt=0.1 ng=0.0454545 gtttaattactttatcatttaatttaggttttaattttaaatttaatttaggtaagatgaatttggttttttttaaggta gttatttaattatcgttaaggaaagttaaa
110
na=0.5 nt=0.145455 ng=0.0272727 gtattacaggcagaccttatttaggttattattattatttggattttttttttttttttttttaagttaaccgaattatt ttctttaaagacgttacttaatgtcaatgc
110
na=0.518182 nt=0.127273 ng=0.1 gttagtcttttttagattaaattattagattatgcagtttttttacataagaaaatttttttttcggagttcatattcta atctgtctttattaaatcttagagatatta
110
na=0.5 nt=0.118182 ng=0.0818182 gtattatatttttttatttttattattttagaatataatttgaggtatgtgtttaaaaaaaatttttttttttttttttt tttttttttttttaaaatttataaatttaa
110
na=0.645455 nt=0.0636364 ng=0 gttatttttaaatttaattttaattttaaaatacaaaatttttactttctaaaattggtctctggatcgataatgtaaac ttattgaatctatagaattacattattgat
110
na=0.463636 nt=0.0909091 ng=0.0818182 gtatgtctatttcacggaagaatgcaccactatatgatttgaaattatctatggctaaaaaccctcagtaaaatcaatcc ctaaacccttaaaaaacggcggcctatccc
110
na=0.263636 nt=0.136364 ng=0.245455 gttaattatttattccttacgggcaattaattatttattacggttttatttacaattttttttttttgtcctatagagaa attacttacaaaacgttattttacatactt
110
na=0.5 nt=0.0909091 ng=0.118182 gttacattatttattattatccgttatcgataattttttacctcttttttcgctgagtttttattcttactttttttctt ctttatataggatctcatttaatatcttaa
110
na=0.563636 nt=0.0727273 ng=0.145455 gtatttaactctctttactttttttttcactctctacattttcatcttctaaaactgtttgatttaaacttttgtttctt taaggattttttttacttatcctctgttat
110
na=0.563636 nt=0.0636364 ng=0.172727
X
B类坐标中心
x=0.501818
y=0.100909
z=0.101818
Press any key to continue
3.利用欧氏距离判断第21个DNA所属类别：
tttagctcagtccagctagctagtttacaatttcgacaccagtttcgcaccatcttaaatttcgatccgtaccgtaattt agcttagatttggatttaaaggatttagattga
113
t=0.362832
g=0.168142
c=0.19469
0.0901612
0.0324626
属于B类
4.利用相关度判断第21个字符串的类别的运行结果：
tttagctcagtccagctagctagtttacaatttcgacaccagtttcgcaccatcttaaatttcgatccgtaccgtaattt agcttagatttggatttaaaggatttagattga
与A类的相关度：aggcacggaaaaacgggaataacggaggaggacttggcacggcattacacggaggacgaggtaaaggaggcttgtctacg gccggaagtgaagggggatatgaccgcttgg
两字符串的相关度为：34 cggaggacaaacgggatggcggtattggaggtggcggactgttcggggaattattcggtttaaacgggacaaggaaggcg gctggaacaaccggacggtggcagcaaagga
两字符串的相关度为：34 gggacggatacggattctggccacggacggaaaggaggacacggcggacatacacggcggcaacggacggaacggaggaa ggagggcggcaatcggtacggaggcggcgga
两字符串的相关度为：34 atggataacggaaacaaaccagacaaacttcggtagaaatacagaagcttagatgcatatgttttttaaataaaatttgt attattatggtatcataaaaaaaggttgcga
两字符串的相关度为：38 cggctggcggacaacggactggcggattccaaaaacggaggaggcggacggaggctacaccaccgtttcggcggaaaggc ggagggctggcaggaggctcattacggggag
两字符串的相关度为：38 atggaaaattttcggaaaggcggcaggcaggaggcaaaggcggaaaggaaggaaacggcggatatttcggaagtggatat taggagggcggaataaaggaacggcggcaca
两字符串的相关度为：38 atgggattattgaatggcggaggaagatccggaataaaatatggcggaaagaacttgttttcggaaatggaaaaaggact aggaatcggcggcaggaaggatatggaggcg
两字符串的相关度为：38 atggccgatcggcttaggctggaaggaacaaataggcggaattaaggaaggcgttctcgcttttcgacaaggaggcggac cataggaggcggattaggaacggttatgagg
两字符串的相关度为：38 atggcggaaaaaggaaatgtttggcatcggcgggctccggcaactggaggttcggccatggaggcgaaaatcgtgggcgg cggcagcgctggccggagtttgaggagcgcg
两字符串的相关度为：38 tggccgcggaggggcccgtcgggcgcggatttctacaagggcttcctgttaaggaggtggcatccaggcgtcgcacgctc ggcgcggcaggaggcacgcgggaaaaaacg
两字符串的相关度为：38
x
平均相关度：36.8
与B类的相关度：gttagatttaacgttttttatggaatttatggaattataaatttaaaaatttatattttttaggtaagtaatccaacgtt tttattactttttaaaattaaatatttatt
两字符串的相关度为：40 gtttaattactttatcatttaatttaggttttaattttaaatttaatttaggtaagatgaatttggttttttttaaggta gttatttaattatcgttaaggaaagttaaa
两字符串的相关度为：40 gtattacaggcagaccttatttaggttattattattatttggattttttttttttttttttttaagttaaccgaattatt ttctttaaagacgttacttaatgtcaatgc
两字符串的相关度为：40 gttagtcttttttagattaaattattagattatgcagtttttttacataagaaaatttttttttcggagttcatattcta atctgtctttattaaatcttagagatatta
两字符串的相关度为：40 gtattatatttttttatttttattattttagaatataatttgaggtatgtgtttaaaaaaaatttttttttttttttttt tttttttttttttaaaatttataaatttaa
两字符串的相关度为：44 gttatttttaaatttaattttaattttaaaatacaaaatttttactttctaaaattggtctctggatcgataatgtaaac ttattgaatctatagaattacattattgat
两字符串的相关度为：44 gtatgtctatttcacggaagaatgcaccactatatgatttgaaattatctatggctaaaaaccctcagtaaaatcaatcc ctaaacccttaaaaaacggcggcctatccc
两字符串的相关度为：44 gttaattatttattccttacgggcaattaattatttattacggttttatttacaattttttttttttgtcctatagagaa attacttacaaaacgttattttacatactt
两字符串的相关度为：44 gttacattatttattattatccgttatcgataattttttacctcttttttcgctgagtttttattcttactttttttctt ctttatataggatctcatttaatatcttaa
两字符串的相关度为：44 gtatttaactctctttactttttttttcactctctacattttcatcttctaaaactgtttgatttaaacttttgtttctt taaggattttttttacttatcctctgttat
两字符串的相关度为：44
x
平均相关度：42.4
属于B类
Press any key to continue
其余字符串的判定同理。
附程序：
程序1.求两类DNA 的坐标中心：
#include "iostream.h"//求两类DNA的中心坐标的函数
#include "string.h"
#define N 10
void main()
{
char ch1[150];
float a[N],b[N],c[N];
double f=0,d=0,e=0;
int k=0;
while(cin>>ch1&&k { int na=0,ng=0,nt=0,nc=0; int l=strlen(ch1); cout< for(int i=0;i { if(ch1[i]=='a') na++; else if(ch1[i]=='t') nt++; else if(ch1[i]=='g') ng++; else if(ch1[i]=='c') nc++; } cout<<"na="<<(float)nt/l; cout<<" nt="<<(float)ng/l; cout<<" ng="<<(float)nc/l< a[k]=(float)nt/l; b[k]=(float)ng/l; c[k]=(float)nc/l; k++; } for(int j=0;j { f+=a[j]; d+=b[j]; e+=c[j]; } f=f/N; d=d/N; e=e/N; cout<<"x="< cout<<"y="< cout<<"z="< } 程序2 .通过欧氏距离判断DNA类别： #include "iostream.h" #include "string.h" void main() { double a[3],b[3],c[3]; a[0]=0.154177;//nt a[1]=0.383251;//ng a[2]=0.175921;//nc b[0]=0.501818;//nt b[1]=0.100909;//ng b[2]=0.101818;//nc float d1,d2; char ch1[150],ch2[150]; while(cin>>ch1) { int na=0,ng=0,nt=0,nc=0; int l=strlen(ch1); cout< for(int i=0;i { if(ch1[i]=='a') na++; else if(ch1[i]=='t') nt++; else if(ch1[i]=='g') ng++; else if(ch1[i]=='c') nc++; } c[0]=(float)nt/l; c[1]=(float)ng/l; c[2]=(float)nc/l; cout<<"t="< cout<<"g="< cout<<"c="< d1=(c[0]-a[0])*(c[0]-a[0])+(c[1]-a[1])*(c[1]-a[1])+(c[2]-a[2])*(c[2]-a[2]); cout< d2=(c[0]-b[0])*(c[0]-b[0])+(c[1]-b[1])*(c[1]-b[1])+(c[2]-b[2])*(c[2]-b[2]); cout< if(d1>d2)//距离B类中心更近些 cout<<"属于B类"< else if(d1 cout<<"属于A类"< else if(d1==d2) cout<<"无法判别类别"< } } 程序3. 通过计算相关度来确定DNA 所属类别。 #include "iostream.h"//相关度计算 #include "string.h" #define N1 120 #define N2 120 #define N3 120 #define N 10 int min(int a,int b) { if(a>b) return b; else return a; } void tell(char ch1[],float *x)//最后要多输入一个不相关的字符串结束，但是不影响结果。{ int a[10]; int y=0,t=0; int s=-1; char ch2[N2]; while(cin>>ch2&&y { int l1=strlen(ch1); int l2=strlen(ch2); for(int i=1;i { int m=0; for(int j=0;j<=min(l1,min(i,l2));j++) { if(ch1[l1-i+j]==ch2[j]) m++; } if(m>s) s=m; } for(int k=1;k { int n=0; for(int l=0;l { if(ch1[l]==ch2[k+l]) n++; } if(n>s) s=n; } a[y]=s; cout<<"两字符串的相关度为："< y++; } for(int r=0;r t+=a[r]; cout<<"平均相关度："<<(float)t/N< *x=(float)t/N; } void main() { char ch1[N1],ch3[N3]; //cin>>ch1; cin>>ch3;//先输入待判定的字符串 float x1,x2; cout<<"与A类的相关度："< tell(ch3,&x1);//输入A类字符串，。 cout<<"与B类的相关度："< tell(ch3,&x2);//输入A类字符串， if(x1>x2)//求该字符串类别 cout<<"属于A类"< else if(x1 cout<<"属于B类"< else cout<<"无法判断！！"< } 网站数据分析指标体系一览表 转《商业数据分析》 【编者注】网站流量统计，是指对网站访问的相关指标进行统计。本文整理自网友分享 的一份Word文档，主要介绍了网站分析的KPI指标、数据分析方法、网站分析工具介绍和对 比等。 一、总论 1. 概念 网站流量统计，是指对网站访问的相关指标进行统计。网站访问分析（有时也使用“网站流量 分析”、“网站流量统计分析”、“网站访问统计分析”等相近的概念），是指在获得网站流量统计 基本数据的前提下，对有关数据进行统计、分析，从中发现用户访问网站的规律，并将这些规律与网络营销策略等相结合，从而发现目前网络营销活动中可能存在的问题，并为进一步修正或重新制定网络营销策略提供依据。 2. 意义 ? 了解网站的目标人群特征，为产品设计提供重要依据 ? 了解网站关注行业用户量的潜在规模 ? 对比行业平均指标，作为评估自身网站发展的指标 ? 分析网站与竞争对手之间的用户重合度 ? 分析自身网站内部各栏目间的用户重合度 3. 分析报告 网站统计分析通常按日、周、月、季度、年或围绕营销活动的周期为采集数据的周期。当然单纯的网站访问统计分析是不够的，我们在分析报告中需根据网站流量的基本统计和可采集的第三方数据的基础上，对网站运营状况、网络营销策略的有效性及其存在的问题等进行相关分析并提出有效可行的改善建议才是网站访问统计分析报告的核心内容。应该包括以下几方面的内容： ?网站访问量信息统计的基本分析?网站访问量趋势分析 ? 在可以获得数据的情况下，与竞争者进行对比分析 ? 用户访问行为分析 ? 网站流量与网络营销策略关联分析 ? 网站访问信息反映出的网站和网站营销策略的问题诊断 ? 对网络营销策略的相关建议 二、关键绩效指标（KPI） 1.常用指标 红色标记的指标是最为必要的KPI，对网站的统计分析有很大的意义和作用。 1.1. 网站流量KPI 网站流量统计KPI常用来对网站效果进行评价，主要的统计指标包括： 访问量（Page View）：即页面浏览量或者点击量，用户每次对网站的访问均被记录1次。用 户对同一页面的多次访问，访问量值累计。 衍生出的指标： 日均访问量：指对应时间范围内，网站每日的平均访问量。 最高日访问量：指对应时间范围内，网站在某天获得最高访问量。 PV%：指选择时间范围内，某个类别的PV占总PV的比例。 独立IP：指在一天之内（00:00-24:00），访问网站的独立IP数。相同IP地址只被计算1次。 独立访客（Unique Visitor）：将每台独立上网电脑（以cookie为依据）视为一位访客，指一 天之内（00:00-24:00）访问您网站的访客数量。一天之内相同cookie的访问只被计算1次。 衍生出的指标： UV%：指选择时间范围内，某个类别的UV占总UV的比例。 重复访客（Repeat Visitor）：某个cookie的再次访问计为一个重复访客，它的数目即为重复 访客数量。 烟台威尔实名制建筑工地管理系统 一、系统结构 1、系统背景 未来50年，中国城市化比率将提高到76%以上，这预示了建筑业更广阔的市场即将到来。目前，建筑施工企业内部繁杂的事务性管理，如民工进出管理、民工保险、民工准入行业制、安全管理、质量管理以及农民工工资拖欠等问题，无不考验着建筑管理者。近几年来，各地建管部门不断加大对建筑劳务市场的监管力度，但劳务用工管理整体较为混乱的状况还是没有得到根本解决。基于这种市场需求，威尔公司推出建筑行业实名制从业人员管理平台。 2、系统概述 平台采用集中式管理系统模式，建立全市统一的建筑工人资料库。管理部门、培训部门、检查人员、施工单位工地有关人员可通过网络在线的方式填报有关资料，确保信息的实时准确。 系统支持GPRS/CDMA无线和TCP/IP有线通讯两种通讯模式，实现快捷有效的管理方式。各工地、各企业、各项目情况一览无遗，政企机关可更专业、更统一的管理项目施工，通观全局，进而真正的实现云平台管理。系统附带短信推送功能，各种资讯信息第一时间送达通知人员。 系统组成结构图： 3、性能需求 服务器配置：1台主服务器（WEB服务+ 数据库+ 通讯服务）。 支持的数据库：MS-SQLServer，Oracle。 支持的操作系统 Windows9X/XP/2000/2003/VISTA/Win7/2008 （32位/64位）。 支持的浏览器： IE6.0/7.0/8.0/9.0，Firefox3.0/4.0/15， Chrome，Opera（最新版本）。 支持的档案数量：默认支持1000W（可扩充）。 广域网WEB访问：需要一个外网固定IP，并对服务器端口做外网映射。 广域网设备访问：需要一台拥有外网固定IP的通讯服务器（执 行代理通讯服务）。 其他需要设备：读卡器、指纹仪。 二、应用系统 系统应用模块包括：工地管理、设备通讯、数据录入、汇总统计查询、系统管理、退出帮助等模块。实名制建筑工地管理系统可以实现实名制管理工地工人，管理工人的各项工作，包括考勤、工 大数据相关开源系统简介汇总 本片博客介绍大数据相关的开源系统以及他们对应的一句话简介, 对于各位想大概了解大数据都有哪些开源系统的同学有帮助。各种相关开源系统简介： 如下是Apache基金支持的开源软件 hdfs 跟GFS类似, 一个分布式文件系统。 mapreduce 跟Google的MapReduce类似, 一个典型的简单的分布式计算框架。 yarn 资源管理系统, 跟Mesos类比。 Avro 跟PB类似, 用于将数据结构序列化成字节码, 在不同的语言之间切换。 官方举例是将C转换给Pig。 BigTop 一个给Hadoop打包和测试的软件。其本来是cloudera公司自己给自己写的一个方便OP部署和搭建环境的工具, 不过因为写得不错, 已经成为了Apache顶级项目。目前支持系列Hadoop生态链中的软件: Zookeeper, Flume, HBase, Pig, Hive, Sqoop, Oozie, Whirr, Mahout, SolrCloud, Crunch, DataFu and Hue Chukwa 收集各种实时监控数据(比如日志)并固化到HDFS上的事情。 Drill Google的Dremel的开源版本。PB以上数据实时秒级查询。 Flume 用来做数据迁移的工具。支持数据包括Avro, files, 系统日志, 落地的系统包括HDFS, HBase。 HBase Google的BigTable的开源版本。宽列存储, 底层基于HDFS。 HCatalog 为HDFS做的一个管理metadata的系统。基于Hive, 提供服务给MapReduce, Pig, 将来会支持HBase。 Hive 支持HSQL, 将SQL转换成MapReduce任务。 Mahout 一个数据挖掘, 机器分析的算法库。 Oozie 用来管理Hadoop中的多轮任务的工具, 类似DAG管理工具。 Tez 也是多个任务的DAG管理工具, 但是其做得更底层，直接替代了MR的调度程序，多个任务之间的数据传递不用再落地到hdfs上了。 Pig 跟Hive类似, 提供比裸写MR更友好的界面, 然后翻译成MapReduce。只是Hive提供的是SQL, Pig提供的是更高级别的语言Pig-Latin, 供用户做数据挖掘和分析。 Sqoop Sql-to-Hadoop。将关系型数据库中的数据导入到Hadoop当中。 ZooKeeper 提供高可用的存储服务。内部采用paxos一致性协议。 Whirr 用于将Hadoop放到各种IaaS里面去运行的环境部署类项目。 Crunch 什么是数据中心，它是如何变化的？ 数据中心是企业用来容纳其关键业务应用程序和信息的物理设施。随着它们的发展，重要的是要长期考虑如何保持它们的可靠性和安全性。 什么是数据中心？ 数据中心通常被称为单个事物，但实际上它们由许多技术元素组成。这些可以分为三类： ?计算：运行应用程序的内存和处理能力，通常由高端服务器提供 ?存储：重要的企业数据通常存放在数据中心，存储在从磁带到固态硬盘的各种介质上，并有多个备份 ?网络：数据中心组件与外界之间的互连，包括路由器、交换机、应用程序交付控制器等 这些是IT需要存储和管理对公司的持续运营至关重要的最关键系统的组件。因此，数据中心的可靠性、效率、安全性和不断发展通常是当务之急。软件和硬件安全措施都是必须的。 除了技术设备，数据中心还需要大量的设施基础设施来保持硬件和软件的正常运行。这包括电源子系统、不间断电源（UPS）、通风和冷却系统、备用发电机和连接到外部网络运营商的电缆。 数据中心架构 任何规模较大的公司都可能拥有多个数据中心，可能分布在多个地区。这使该组织能够灵活地备份信息，防止自然灾害和人为灾害，如洪水、风暴和恐怖主义威胁。数据中心的架构可能需要做出一些艰难的决定，因为几乎有无限的选择。一些关键考虑因素包括： ?业务是否需要镜像数据中心？ ?需要多大的地理多样性？ ?如果发生停机，需要多长时间恢复？ ?扩建需要多少空间？ ?您应该租用私有数据中心还是使用同一位置/托管服务？ ?带宽和功率要求是什么？ ?是否有首选供应商？ ?需要什么样的物理安全？ 这些问题的答案有助于确定要构建多少个数据中心以及在哪里构建。例如，曼哈顿的一家金融服务公司可能需要持续运营，因为任何中断都可能导致数百万美元的损失。该公司可能会决定在附近建立两个数据中心，比如一个在新泽西，一个在康涅狄格，彼此镜像。其中一个可能会完全关闭，而不会对运营造成影响，因为公司可能会剥离另一个。 然而，小型专业服务公司可能不需要即时访问信息，可以在其办公室拥有一个主数据中心，并每晚将信息备份到全国各地的备用站点。在发生中断时，它将启动一个恢复信息的过程，但与依赖实时数据以获得竞争优势的业务相比，它的紧迫性将有所不同。 虽然数据中心通常与企业和网络规模的云提供商相关，但实际上任何公司都可以拥有数据中心。对于一些中小型企业，数据中心可能是位于其办公空间中的一个房间。 行业标准 建筑企业管理学试卷及参考答案 一、填空题（每空1分，共25分） 1、在一个企业中，战略分为三个层次：__企业总体战略、竞争战略、职能战略。 2、建筑企业管理学是一门综合性的边缘学科，他的主要目的是指导企业管理实践活动__。 3、学习和研究建筑企业管理学必须采用唯物辩证法、系统法和理论联系实际的方法。 4、企业素质，就是组成企业人力、物力、技术和组织等各种因素有机结合所形成的企业生存和发展的能力。 5、建筑企业是从事建筑土木工程、线路管道设备安装工程、装修工程等新建、扩建、改建活动或提供建筑劳务的企业。 6、企业管理现代化包括管理思想、管理组织、管理方法、管理手段的现代化四个方面。 7、建筑市场调研常用方法有访问法、观察法、实验法、日记调查法。 8、工程承包合同按合同中工程取费分固定单价承包合同、固定总价承包合同和固定成本加酬金承包合同。 9、建筑企业的技术管理就是对企业中的各项技术活动和技术工作的各种要素进行科学管理的总称。 10、经理负责制是指经理对企业的经营和管理工作全面负责、统一指挥的一种企业领导体制。 11、工法是指以工程为对象，以工艺为核心，运用系统工程的原理，把先进技术和科学管理结合起来，经过工程实践形成的综合配套的施工方法。 12、材料消耗量定额的种类有概算定额、预算定额、施工定额等。 二、选择题（每小题2分，共40分） 1、采用邀请招标的，应当邀请（ B ）以上投标单位参加投标。 A、二个 B、三个 C、四个 D、五个 2、（B）是一种临时性的组织，是针对一个具体工程项目而成立的。工程竣工交付使用后，此组织进行部清算而解体。 A、施工合作体 B、施工联合体 C、BOT模式 D、平行承发包模式 3、一个管理者有效管理下属的人数称为（C ）。 A、管理高度 B、管理能级 C、管理幅 度 D、管理层次 4、直方图出现双峰型的原因可能是 (D ) A．分组组距太小、测量方法不当或读数有问题 B．剔除了不合格产品数据 C．操作习惯或对某一方向控制太严 D．由两种不同材料、工艺或设备施工数据混杂所造成 5、某筑项目准备发包，由于项目的容和设计指标不能十分确定，或是工程量可能出入较大时，则采用（ C ）为宜 A、总价合同 B、单价合同 C、成本加酬金合同 D、统包合同 关于财务报表中相关数据的计算公式 1、流动比率=流动资产合计/流动负债合计*100% 2、速动比率=速动资产/流动负债。速动资产是指流动资产扣除存货之后的余额, 3、现金流动负债比率=年经营现金净流量/年末流动负债×100% 4、资产负债率=（负债总额/资产总额）*100％。 5、产权比率也称资本负债率=负债总额/所有者权益总额*100% 6、或有负债比率=或有负债余额/所有者权益总额*100% 或有负债余额=已贴现商业承兑+对外担保+未决诉讼、未决仲裁（除贴现与担保引起的诉讼与仲裁）+其他或有负债。 7、已获利息倍数=息税前利润总额/利息支出。 其中：息税前利润总额=利润总额+利息支出。利息支出，实际支出的借款利息、债券利息等。 8、带息负债比率=（短期借款+一年内到期的长期负债+长期借款+应付债券+应付利息+）/负债总额*100%。 9、劳动效率=营业收入或净产值/平均值工人数 10、生产资料运营能力： 周转率=周转额÷资产平均余额； 周转期=计算期天数÷周转次数。=资产平均余额*计算期天数/周转额 11、应收账款周转率（次）=销售收入÷平均应收账款 周转数（周转天数）=计算期天数/周转次数=资产平均余额*计算期天数/周转额12、①存货周转率(次)＝销售成本÷存货平均余额②存货周转天数=计算期天数/存货周转次数 13、流动资产周转率（次）=主营业务收入净额/平均流动资产总额X100% 14、固定资产周转率（次数）=营业收入÷平均固定资产净值 固定资产周转期（天数）=平均固定资产净值×360/营业收入。 15、总资产周转率（次）=营业收入÷平均资产总额。 16、不良资产比率=（资产减值准备余额+应提未提和应摊未摊的潜亏挂账+未处理资产损失）÷（资产总额+资产减值准备余额）。 17、资产现金回收率=经营现金净流量/平均资产总额。 18、营业利润率=营业利润/营业收入(商品销售额)×100% 19、销售净利率=净利润÷销售收入*100%。 20、销售毛利率=（销售收入-销售成本）÷销售收入*100% 21、成本费用利润率=利润总额/成本费用总额×100% 式中的利润总额和成本费用用总额来自企业的损益表。成本费用一般指主营业务成本和三项期间费用 营业税金及附加。 22、盈余现金保障倍数＝经营现金净流量／净利润 23、总资产报酬率=（利润总额+利息支出）/平均资产总额X100%， 息税前利润总额=利润总额+利息支出 24、加权平均净资产收益率＝报告期净利润÷平均净资产×100% 25、资本收益率又称资本利润率 资本收益率= 税后净利润/平均所有者权益 26、基本每股收益率=归属于普通股东的当期净利润/当期发行在外普通股的加权平均数； 数据中心建设数值参数计算 一、机房系统占地面积计算 在机房建设中单台机柜含各种配套面积按照单台3.5～5.5m2／台进行计算，具体计算公式如下： A（主机房面积）=F单台占用面积3.5～5.5m2／台（取中间值 4.5）*N机柜总台数 例：50台机柜的主面积=4.5(m2／台)X50=225 m2 二、UPS计算 1.机房内设备的用电量 机房计划安装50台机柜，每个机柜按照4kw功耗计算，机房内机柜设备的耗电将在4kw*50台=200kw。 2.机房内其它设备（消防、监控、应急照明） 监控、应急照明和消防设备耗电大约在10kw左右。 3.UPS电源系统的基本容量可按下式计算： E≥1.2P ?上诉公式中E——UPS电源系统的基本容量(不包含冗余不间断电源设备) ?P——电子信息设备的计算负荷[(kW／kV.A)]。 继续上例P=机柜总耗电+机房内其他设备=200kw+10kw=210KW E≥1.2P=1.2*210KW=252KVA ?但还需考虑UPS运行在60%和70%之间是最佳状态，建议在上面的计算结果除以0.7进行再一次放大。 252KVA/0.7≈360KVA。 根据机型手册选择靠近功率的机型，因此选择2400KVA 的UPS。为了电源端的安全可靠性，建议采用UPS机器配置1+1冗余方案，因此需要两台400KVA的UPS。所以在选型上:选择两台200KVA UPS做1+1并机。 4.电池配置方法 1)根据负载核算出UPS的功率大小； 例：UPS 选用400KVA 2)选定UPS品牌，这里要查一个外接电池电压参数； 例：外接电池电压384V（正负192V） 3)确定后备延时，与客户沟通；例：后备1小时 4)最后一步通过计算方法确定电池组的数量；（注意：这里的 一组是指32只为一组；因为外接电池电压384V，选用U PS电池一般是12V每只，即12×32=384） 5)计算方法：AH=P×T/外接电池电压=400000×1/384=104 2 （虽然400KVA，不能等同于有功功率，这里就不做细算了， 具体情况时可以用400KVA乘功率因数，再进行计算。） 建筑工人信息管理服务平台 系统操作手册 （企业版） v1.0.1 2017年1月 通过“企业版账户”登陆系统管理版首页，可以进行密码修改，账户切换，常见问题解答，加入系统服务QQ群，下载手册，查看公文通知功能。 综合管理 劳务员管理 为企业分配劳务员，对绑定项目后的劳务员不能进行删除操作。若信息填写有误，可以进行编辑操作。 项目分配管理 企业新增项目，并未对应的项目分配劳务员，进行项目和劳务员之间关系的绑定。 新增项目，若保存时未指定劳务员的，可在“项目分配管理”页面进行指定项目的劳务员分配操作。若指定项目分配的人员有误，可以进行编辑重新选择劳务员。 查看当前企业的所有项目信息、考勤记录，以及用工情况。 ** 此处“考勤详情”是普通工人的考勤信息，若要查看管理班组的人员信息，可以通过点击项目链接进行查看。 工资单审核 第一步、对劳务员提交的工资单进行审核，单击“未审核”下的“审核”按钮。 第二步、填写“审核意见”，进行工资单信息的审核。 若单击“审核不通过”按钮，会将当前工资单批次的状态变成审核不通过，由劳务员进入劳务员版的“项目工资管理”重新编辑后，提交审核信息，企业进行审核； 若单击“审核通过”按钮，企业会提交审核信息到银行，进入劳务员版本，导出申请发放工资的批次，导出工资单文档信息，将电子文档信息提供给企业会计，通过网银或银行柜台进行工资发放。 第三步、查看刚刚审核后，工资单的状态。 若审核通过，单击“审核通过”，查看该批次的状态。 若审核不通过，单击“审核不通过”查看工资单批次状态。 辅助说明： 1、若工资单中内容错误。若工资单在企业版已经“审核通过”，可以联系管理部门或者软件公司，修改工资单审核状态为“审核不通过”，打回工资单；然后进行劳务员版本中登录，修改好工资单后，重新进行工资的修改提交，企业版审核通过后，进入劳务员版本，选择在劳务员版中提交的工资单，进行“导出工资单”操作，将下载的工资单电子文档提供给企业会计，通过网银或银行柜台进行工资发放。 2、联系银行发过工资后，可以在企业版、劳务员版本，通过点击项目中有“项目名称”链接的列表，进行工资单导入系统情况的查询，如下图： 用工评价 企业可以直接新增一条对于某个项目下某个工人的评价信息，也可以通过对劳务员提交的工人用工情况的评价进行确认。 12.19弱电工程数据中心计算机房内布线前言： 一、数据中心计算机房内布线 数据中心计算机房内布线空间包含主配线区，中间配线区（可选），水平配线区，区域配线区和设备配线区。 （1）主配线区（MDA） 主配线区包括主交叉连接（MC）配线设备，它是数据中心布线系统的中心配线点。当设备直接连接到主配线区时，主配线区可以包括水平交叉连接（HC）的配线设备。主配线区可以在数据中心网络核心的路由器、交换机、存储区域网络交换设备和PBX设备的支持下，服务于一个或多个及不同地点的数据中心内部的中间配线区、水平配线区或设备配线区，以及各个数据中心外部的电信间，并为办公区域、操作中心和其它一些外部支持区域提供服务和支持。有时，接入电信业务经营者的通信设备（如通信的传输设施）也被放置在该区域，以避免因缆线超出规定传输距离或考虑数据中心布线系统及通信设备可直接与安装于进线间电信业务经营者的通信业务接入设施实现互通。主配线区位于计算机房内部，为提高其安全性， 主配线区也可以设置在计算机房内的一个专属空间内。每一个数据中心应该至少有一个主配线区。（2）中间配线区（IDA） 可选的中间配线区用于支持中间交叉连接（IC），常见于占据多个建筑物、多个楼层或多个机房的大型数据中心。每间房间、每个楼层甚至每个建筑物可以有一个或多个中间配线区，并服务一个或多个水平配线区和设备配线区，以及计算机房以外的一个或多个电信间。 作为第二级主干，交叉的配线设备位于主配线区和水平配线区之间。 中间配线区可包含有源设备。 （3）水平配线区（HDA） 水平配线区用来服务于不直接连接到主配线区的HC 设备。水平配线区主要包括水平配线设备，为终端设备服务的局域网交换机、存储区域网络交换机和KVM 交换机。小型的数据中心可以不设水平配线区，而由主配线区来支持。一个数据中心可以有设置于各个楼层的计算机机房，每一层至少含有一个水平配线区，如果设备配线区的设备水平配线距离超过水平缆线长度限制的要求，可以设置多个水平配线区。 青岛政建集团公司综合信息管理平台 建设规划方案 中青软件 2010.02 目录 引言 (3) 第一章青岛政建集团信息化综合管理需求分析 (4) 第二章信息平台设计概述 (5) 一、实现模式 (5) 二、实施效益 (5) 三、功能架构 (8) 四、系统结构 (8) 五、软硬件环境 (9) 第三章平台功能介绍 (11) 一、公用信息 ........................................ 错误!未定义书签。 二、日常办公 ........................................ 错误!未定义书签。 三、公文管理 ........................................ 错误!未定义书签。 四、人力资源（HR） .................................. 错误!未定义书签。 五、档案管理 ........................................ 错误!未定义书签。 六、工作流 .......................................... 错误!未定义书签。 七、个人平台 ........................................ 错误!未定义书签。 八、系统管理 ........................................ 错误!未定义书签。第四章实施规划建议. (43) 一、实施原则 (43) 二、实施规划建议 (43) 第五章产品报价 (46) 引言 青岛政建集团成立于2005年10月，集团注册资金2.6亿，目前拥有15家控股及持股企业，初步形成了以房地产开发为核心，集房地产开发、商业市场运营管理、酒店运营管理、物流贸易、动漫游戏产业及其他服务业为一体的大型综合性集团。 公司先后成功开发和运营了中韩国际小商品城，世纪美居、青岛国际动漫游戏产业园，塞纳河国际商务会馆、多瑙河四星级国际大酒店等商业地产项目，截止2009年11月底，累计完成各类开发建设投资逾13亿元，累计开发建筑面积达45万平米，形成了多项目同时运作的布局。 经过四年的发展，凭借专业化的操作，科学化的管理和稳健务实的经营，集团已逐步确立了在商业开发行业的竞争优势。 中韩国际小商品城是中国北方最大的小商品专业市场，以打造国际化专业市场为目标，成为中国北方唯一囊括海、陆、空三港地域优势，辐射欧美、日韩等国家的大型国际化市场，先后获得“2007－2008年度中国最具投资潜力商城”、“2007岛城最受关注商业楼盘”称号等多项殊荣。 青岛国际动漫游戏产业园是青岛软件园的二期工程，座落于青岛市市南区，园区占地150亩，绿化率45%以上。园区楼宇采用低层设计，5栋研发楼错落有致，楼梯外墙采用落地窗和玻璃幕墙，中间设有采光天井，整个楼宇明亮通透，是动漫游戏研发人员理想的办公场所。园区成立了专业化的运营公司，与中国动画学会、中国电影学院动画学院、中关村软件园、中关村数字娱乐产业联盟等组织建立了密切合作关系，为园区的发展提供高品质的专业化服务。 塞纳河国际商务会馆位于青岛流亭国际机场北150米，面积1万平米，投资5千万人民币，是集国际商务、医疗保健、休闲于一体，具有五星级软、硬件环境的国际会所。 多瑙河国际大酒店是政建集团投资开发并运营的四星级酒店，距离机场3分钟车程，设有总统套房、豪华客房等共计151间，可满足大型的住宿、餐饮、会议、娱乐等活动。 数据中心的发展趋势 数据中心，作为互联网行业的基础服务体系，是承载云计算与未来业务发展的重要载体。随着网络建设的不断发展，数据中心越来越重要，企业对于数据中心的依赖性越来越强，企业业务相关数据越来越庞大，新形势下对数据中心的要求越来越高。所谓数据中心，是一套由计算机及相关配套设备所组成的，以储存、传递、展示、加工处理数据为主要目的的完善系统工程。本文将追溯数据中心的发展历程，阐述当下对数据中心新的要求，从而总结未来数据中心的发展趋势。 1.数据中心的发展历程 图1数据中心发展历程 数据中心的发展历史并不长，是人类社会进入21 世纪以后刚刚出现的新生事物。 但是，其短短的十几年发展历程仍然可以划分为三个阶段： 第一阶段是数据中心的外包业务时期。在这一阶段，数据中心刚刚产生，业务范围比较狭窄，提供的服务大部分属于场地、电源、带宽等资源的出租服务和维护服务等，服务所面向的客户群体主要是一些大型的企业和特殊行业 2007年后数据中心进入第二阶段，数据中心的业务范围得到了拓展，除了在基础资源的出租服务和维护服务上，也产生了一些增值业务，数据中心的服务模式也变成了“基础资源出租业务+增值业务”的服务模式。增值业务的种类包括网站托管、服务器托管、应用托管、网络加速、网络安全方案、负载均衡、虚拟专用网等。 第三阶段，数据中心的概念被进一步拓展，功能更加多样化。这一阶段的数据中心，以虚拟化、综合化、大型化为主要特征。目前，数据中心正处于第二阶段向第三阶段转型的过渡阶段。 2.大数据行业环境分析 全球流量正在以极快的速度发展，以国内为例，三大运营商骨干网从 2009 年以前的 10G 带宽技术、2010 年推广 40G 带宽技术、2012 年实施 100G 骨干波分技术、2015 年测试 400G 技术，宽带增速以倍数级增长。 未来，随着5G铺开，视频业务、物联网、VR、AR 等应用会在未来逐渐落地，流量增长将持续上演，思科的数据显示，到 2020 年，固网和移动数据流量将达目前的 2 倍和 5 倍。 二、常用相关分析方法及其计算 在教育与心理研究实践中，常用的相关分析方法有积差相关法、等级相关法、质量相关法，分述如下。 （一）积差相关系数 1. 积差相关系数又称积矩相关系数，是英国统计学家皮尔逊（Pearson ）提出的一种计算相关系数的方法，故也称皮尔逊相关。这是一种求直线相关的基本方法。 积差相关系数记作XY r ，其计算公式为 ∑∑∑===----= n i i n i i n i i i XY Y y X x Y y X x r 1 2 1 2 1 ) ()() )(( (2-20) 式中i x 、i y 、X 、Y 、n 的意义均同前所述。 若记X x x i -=,Y y y i -=，则（2-20）式成为 Y X XY S nS xy r ∑= (2-21) 【 式中 n xy ∑称为协方差，n xy ∑的绝对值大小直观地反映了两列变量的一致性程 度。然而，由于X 变量与Y 变量具有不同测量单位，不能直接用它们的协方差 n xy ∑来表示两列变量的一致性，所以将各变量的离均差分别用各自的标准差 除，使之成为没有实际单位的标准分数，然后再求其协方差。即： ∑∑?= = )()(1Y X Y X XY S y S x n S nS xy r Y X Z Z n ∑?= 1 (2-22) 这样，两列具有不同测两单位的变量的一致性就可以测量计算。 计算积差相关系数要求变量符合以下条件：（1）两列变量都是等距的或等比的测量数据；（2）两列变量所来自的总体必须是正态的或近似正态的对称单峰分布；（3）两列变量必须具备一一对应关系。 2. 积差相关系数的计算 利用公式 (2-20)计算相关系数，应先求两列变量各自的平均数与标准差，再求离中差的乘积之和。在统计实践中，为方便使用数据库的数据格式，并利于计算机计算，一般会将(2-20)式改写为利用原始数据直接计算XY r 的公式。即： ∑∑∑∑∑∑∑---= 2 22 2) () (i i i i i i i i XY y y n x x n y x y x n r (2-23) （二）| （三）等级相关 在教育与心理研究实践中，只要条件许可，人们都乐于使用积差相关系数来度量两列变量之间的相关程度，但有时我们得到的数据不能满足积差相关系数的计算条件，此时就应使用其他相关系数。 等级相关也是一种相关分析方法。当测量得到的数据不是等距或等比数据，而是具有等级顺序的测量数据，或者得到的数据是等距或等比的测量数据，但其所来自的总体分布不是正态的，出现上述两种情况中的任何一种，都不能计算积差相关系数。这时要求两列变量或多列变量的相关，就要用等级相关的方法。 1. 斯皮尔曼(Spearman)等级相关 斯皮尔曼等级相关系数用R r 表示，它适用于两列具有等级顺序的测量数据，或总体为非正态的等距、等比数据。 斯皮尔曼等级相关的基本公式如下： ) 1(612 2--=∑n n D r R (2-24) 式中： Y X R R D -=____________对偶等级之差； n ____________对偶数据个数。 , 如不用对偶等级之差，而使用原始等级序数计算，则可用下式 )]1() 1(4[13+-+?-= ∑n n n R R n r Y X R (2-25) 式中： X R ___________X 变量的等级； Y R ____________Y 变量的等级； n ____________对偶数据个数。 (2-25)式要求∑∑=Y X R R ，∑∑=2 2Y X R R ，从而保证22Y X S S =。在观测变量中没有相同等级出现时可以保证这一条件。但是，在教育与心理研究实践中，搜集到的观测变量经常出现相同等级。在这种情况下，∑∑=Y X R R 的条件仍可得 智慧建筑管理平台 产品简介 产品文档 【版权声明】 ?2013-2019 腾讯云版权所有 本文档著作权归腾讯云单独所有，未经腾讯云事先书面许可，任何主体不得以任何形式复制、修改、抄袭、传播全部或部分本文档内容。 【商标声明】 及其它腾讯云服务相关的商标均为腾讯云计算（北京）有限责任公司及其关联公司所有。本文档涉及的第三方主体的商标，依法由权利人所有。 【服务声明】 本文档意在向客户介绍腾讯云全部或部分产品、服务的当时的整体概况，部分产品、服务的内容可能有所调整。您所购买的腾讯云产品、服务的种类、服务标准等应由您与腾讯云之间的商业合同约定，除非双方另有约定，否则，腾讯云对本文档内容不做任何明示或模式的承诺或保证。 文档目录 产品简介 产品概述 产品功能 应用场景 产品简介 产品概述 最近更新时间：2019-07-29 10:45:47 什么是腾讯智慧建筑管理平台 腾讯智慧建筑管理平台（Smart Building Operating System，以下简称微瓴 ）是深度适配智慧建筑场景的物联网类操作系统，针对建筑内的硬件、应用等资源，提供物联、管理与数字服务，为建筑赋予了综合协同智慧能力，并为建筑管理运营者与建筑业主方提供安全、高效、便利的建筑综合管理运营系统，助力地产行业数字化和智能化转型，提升建筑的运营效率与服务品质，创造全新的服务模式与用户体验。 产品优势 联动灵活性高 用户可根据自身业务，搭建多样化的建筑联动规则。 建筑监管度高 腾讯云微瓴对建筑内的设备、应用、用户、场景进行统一监管，打破用户盲区。 物联能力丰富化 硬件：支持 SDK、MQTT、智能网关、软网关等快速对接方式。 应用：支持各行业的数据对接协议、权限对接协议、硬件控制协议等。 服务：支持 API 对接服务。 空间数字化 腾讯云微瓴实现了建筑、楼层、设备点位与空间映射的数字化，让建筑变成一个智慧空间，可以衍生出丰富标准的空间能力与空间服务。 建筑智能化 腾讯云微瓴通过融合多样 AI 算法，实现建筑智慧化响应与决策。 升级持续化 腾讯云微瓴支持云端持续升级与软硬件分离，且建筑的各项软、硬件服务都支持组态化的拆卸升级，实现建筑服务的优质灵活更换。 测量数据的计算主要是根据图纸提供的平曲线和竖曲线以及细部尺寸和横坡计算出施工放样所需要的点位坐标各个结构物的标高数据，这些数据计算的正确与否与施工的质量息息相关。 一、点位坐标的计算 图纸中细部结构的点位坐标（如：桩位、承台四角点、立柱四角点、现浇箱梁的模板边线等）的计算，主要是根据平曲线要素计算出中桩坐标和切线方位角，然后结合细部结构的偏角和偏距解算得到，方法主要有手算和编程计算，对于批量的数据的计算一般采用excle编程解算。 1、平曲线要素 如图1所示，道路中线的平面线型由直线、圆曲线和缓和曲线组成，其中圆曲线是一段圆弧，其曲率半径在该段圆弧中是定值，缓和曲线是一段连接直线与圆曲线的过渡曲线，其曲率半径从无穷大渐变为圆曲线半径。 图1 道路平曲线的组成 如图1中直线Ⅰ与圆曲线的分界点为直圆点（ZY），圆曲线与直线Ⅱ的分界点为圆直点（YZ），直线与缓和曲线的分界点为直缓点（ZH），缓和曲线与圆曲线的分界点为缓圆点（HY），圆曲线与缓和曲线的分界点为圆缓点（YH），缓和曲线和直线Ⅲ的分界点为缓直点（HZ），直线Ⅰ与直线Ⅱ、直线Ⅱ与直线Ⅲ的延长线的交点为交点（JD）。 2、中桩坐标、切线方位角的计算 输入变量：A=起点桩号；B=终点桩号；D=起点切线方位角；F=起点X坐标；H=起点Y坐标；K=起点曲率；R=终点曲率（曲率为1÷半径，直线的曲率为0）；I=判断因子（线路左转I=－1；线路右转I=1；直线I=0）；C=桩号（起点和终点之间的任意桩号，A≦C≦B）。输出：X，Y=桩号为C点的坐标； P=桩号为C 点的切线方位角（单位：度）。UV为C点任意边距角度的XY坐标,O为边桩点到中线C点的距离(路左为负,路右为正)，Q为边桩点到路中线C点的偏角（顺时针）下面介绍一种采用casio5800编程计算器编写的计算程序，具体程序如下：1．(QXZDJS 计算总调度程序) 数据中心的能耗审计 若想实现数据中心的节能降耗，首先需要确定影响数据中心能耗的基本因素。通过系统化的能耗审计能够提供数据中心能耗的实时概况和模型，明确了解数据中心的总体能耗以及能耗的具体分布状况，同时可以建立基线供未来改造规划之用。 能耗的审计可以通过手动计量，也可以采用先进的自动化设备获取相关数据。在能耗审计过程中，将主要依据以下三类数据开展审计工作： (1) 第一类是电量参数，包括系统和独立设备的工作电流、电压和电流波形等。 (2) 第二类是空气参数，包括温度、湿度、风速和温升等。 (3) 第三类参数，包括水和气的用量等。 数据采集密度越高，精度就越高，审计结果的准确性也越高。为了能够快速准确地进行能耗审计，大中型以上规模的数据中心都装有自动化的数据采集系统和分析系统，可以快速地进行能耗分布情况统计和分析。 通过能耗审计，可以明确知道能源的去向。在能耗较高的方面，能够有针对性地开展节能工作。我们知道，电力消耗是数据中心最主要的消耗，空调制冷等方面的能耗同样是以电力消耗的形式表现出来。 现有的一些研究数据可以让我们比较清楚地看到目前多数数据中心的电能分布情况。虽然这种分布并非理想，却代表了当今的普遍现状。数据中心输入电力分布如图4-1所示。 图4-1数据中心输入电力分布 从图4-1中可以看出，能耗高是目前数据中心普遍存在的现象。当IT设备系统，包括服务器、存储和网络通信等设备产生的能耗约占数据中心机房总能耗的30%时，电能使用效率(PUE)在3左右。其他各系统的具体能耗分布如下： (1) 制冷系统产生的能耗约占数据中心机房总能耗的33%左右。 (2) 空调送风和回风系统产生的能耗约占数据中心机房总能耗的9%左右。 (3) 加湿系统产生的能耗约占数据中心机房总能耗的3%左右。 (4) UPS供电系统的能耗约占数据中心机房总能耗的18%左右。 (5) PDU系统产生的能耗约占数据中心机房总能耗的5%左右。 (6) 照明系统的能耗约占数据中心机房总能耗的1%左右。 (7) 转换开关、线缆及其他系统的能耗约占数据中心机房总能耗的1%左右。 从数据中心电能的流向来看：一是IT设备约占30%;二是空气处理设备约占45%，建筑 二、常用相关分析方法及其计算 在教育与心理研究实践中，常用的相关分析方法有积差相关法、等级相关法、质量相关法，分述如下。 （一）积差相关系数 1. 积差相关系数又称积矩相关系数，是英国统计学家皮尔逊（Pearson ）提出的一种计算相关系数的方法，故也称皮尔逊相关。这是一种求直线相关的基本方法。 积差相关系数记作XY r ，其计算公式为 ∑∑∑===----=n i i n i i n i i i XY Y y X x Y y X x r 12121 )()())(((2-20) 式中i x 、i y 、X 、Y 、n 的意义均同前所述。 若记X x x i -=,Y y y i -=，则（2-20）式成为 Y X XY S nS xy r ∑=(2-21) 式中n xy ∑称为协方差，n xy ∑的绝对值大小直观地反映了两列变量的一致性程度。然而，由于X 变量与Y 变量具有不同测量单位，不能直接用它们的协方差n xy ∑来表示两列变量的一致性，所以将各变量的离均差分别用各自的标准差除，使之成为没有实际单位的标准分数，然后再求其协方差。即： Y X Z Z n ∑?=1(2-22) 这样，两列具有不同测两单位的变量的一致性就可以测量计算。 计算积差相关系数要求变量符合以下条件：（1）两列变量都是等距的或等比的测量数据；（2）两列变量所来自的总体必须是正态的或近似正态的对称单峰分布；（3）两列变量必须具备一一对应关系。 2. 积差相关系数的计算 利用公式(2-20)计算相关系数，应先求两列变量各自的平均数与标准差，再求离中差的乘积之和。在统计实践中，为方便使用数据库的数据格式，并利于计算机计算，一般会将(2-20)式改写为利用原始数据直接计算XY r 的公式。即： 1. 高血压患者发现率＝辖区服务人口数 血压人数辖区内发现并建档的高×100％ （要求12%以上） 2.高血压患者管理率＝总人数 年内辖区内高血压患者者人数年内已管理的高血压患×100％ （要求40%以上） 注：辖区高血压患病总人数估算：辖区常住成年人口总数×成年人高血压患病率，患病率是通过当地流行病学调查、社区卫生诊断获得或是选用本省（区、市）或全国近期高血压患病率指标（2010年浙江省疾控中心抽样调查患病率为%）。 3. 高血压患者规范管理率＝数 年内管理高血压患者人压患者管理的人数按照规范要求进行高血×100% 规范管理的含义：建档、定期随访管理（实施分级管理、随访评估和分类干预，其中每年提供至少4次面对面随访和1次较全面的健康体检）和档案填写规范（信息真实，必填项目完整且无逻辑错误）（要求60%以上） 4. 高血压管理人群血压控制率＝年内管理的高血压人数 人数最后一次随访血压达标×100％（要求40%以上） 5. 糖尿病发现率＝辖区内服务人口总数 数辖区内发现的糖尿病人×100％ 6.糖尿病患者管理率＝总人数 年内辖区内糖尿病患者者人数年内已管理的糖尿病患×100％ （要求30%以上） 注：辖区糖尿病患病总人数估算：辖区常住成年人口总数×成年人糖尿病患病率，患病率是通过当地流行病学调查、社区卫生诊断获得或是选用本省（区、市）或全国近期糖尿病患病率指标（2010年浙江省疾控中心抽样调查患病率为%） 7. 糖尿病患者规范管理率＝数 年内管理糖尿病患者人病患者管理的人数按照规范要求进行糖尿×100% 规范管理的含义：建档、定期随访管理（实施随访评估和分类干预，其中每年提供至少4次面对面随访、4次免费空腹血糖检测和1次较全面的健康体检）和档案填写规范（信息真实，必填项目完整且无逻辑错误）。（要求60%以上） 8. 糖尿病管理人群血糖控制率＝ 人数年内管理的糖尿病患者达标人数最后一次随访空腹血糖×100％（要求35%以上） 腾讯智慧建筑管理平台 产品概述 目录 腾讯智慧建筑管理平台 (1) 产品简介产品概述 (3) 什么是腾讯智慧建筑管理平台 (3) 产品优势 (3) 产品功能 (5) 应用场景 (6) 产品简介 产品概述 19-07-29 10:45:47 什么是腾讯智慧建筑管理平台 腾讯智慧建筑管理平台（Smart Building Operating System，以下简称微瓴）是深度适配智慧建筑场景的物联网类操作系统，针对建筑内的硬件、应用等资源，提供物联、管理与数字服务，为建筑赋予了综合协同智慧能力，并为建筑管理运营者与建筑业主方提供安全、高效、便利的建筑综合管理运营系统，助力地产行业数字化和智能化转型，提升建筑的运营效率与服务品质，创造全新的服务模式与用户体验。 产品优势 联动灵活性高 用户可根据自身业务，搭建多样化的建筑联动规则。 建筑监管度高 腾讯云微瓴对建筑内的设备、应用、用户、场景进行统一监管，打破用户盲区。 物联能力丰富化 硬件：支持 SDK、MQTT、智能网关、软网关等快速对接方式。 应用：支持各行业的数据对接协议、权限对接协议、硬件控制协议等。 服务：支持 API 对接服务。 空间数字化 腾讯云微瓴实现了建筑、楼层、设备点位与空间映射的数字化，让建筑变成一个智慧空间，可以衍生出丰富标准的空间能力与空间服务。 建筑智能化 腾讯云微瓴通过融合多样 AI 算法，实现建筑智慧化响应与决策。 升级持续化 腾讯云微瓴支持云端持续升级与软硬件分离，且建筑的各项软、硬件服务都支持组态化的拆卸升级，实现建筑服务的优质灵活更换。 运营管理智慧化 增强系统之间的关联性，解决业务系统彼此孤立的问题，提高建筑运营效率，降低运营成本。业务数据沉淀与应用为建筑运营提供了数据支撑，助力建筑智慧化发展。 智能监控能帮助用户定位故障问题，缩短问题的响应时间与处理周期。网站数据分析指标一览表
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