Infobright Evaluation Report Infobright Community Edition version 3.3.2-beta Calpont InfiniDB Community Edition 1.5
Percona Inc, 02 August 2010
Version 1.0 – Authored by Justin Swanhart
Table of Contents Summary (3)
Aspects evaluated (3)
Software used (3)
Evaluation Results (4)
DDL and datatype support (4)
Loading Data (4)
Compression and data size (5)
Ease of installation and security evaluation (5)
Ability to query over large data sets (6)
Query Time Chart (6)
Conclusions (7)
Appendix – Query Times and Query list (8)
q#1 (9)
q#2 (9)
q#3 (9)
q#4 (10)
q#5 (11)
q#6 (12)
q#7 (13)
q#8 (14)
q#9 (15)
q#10 (15)
q#11 (16)
q#12 (16)
q#13 (16)
q#14 (16)
q#15 (17)
q#16 (17)
q#17 (17)
q#18 (17)
q#19 (17)
q#20 (17)
q#21 (17)
q#22 (18)
q#23 (18)
q#24 (18)
q#25 (19)
q#26 (19)
q#27 (20)
q#28 (21)
q#29 (22)
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Summary
In accordance with the Infobright “statement of work”, Percona evaluated the functional characteristics of Infobright Community Edition.
Our work was performed in two different series of tests. The first test was an evaluation of the ICE functionality via a set of tests designed to execute the features which Infobright most wanted to test. These tests were provided to Todd and a number of bug reports were filed based on the results of the testing. These tests were done on a small synthetic dataset consisting of only 256 rows.
The second set of testing was done on a 900GB data set provided by Infobright. This data was loaded into both Infobright CE and InfiniDB CE. A series of 29 test queries, the bulk of which were provided by Infobright were executed against both MySQL databases using the 'mysqltest' MySQL testing binary.
This report is focused on the second phase of testing, comparing ICE with InfiniDB.
Aspects evaluated
●DDL and datatype support
●Time to set up the database and load the data
●Size of the loaded database on disk and compression
●Ease of installation and security
●Ability to query over large data sets without errors or crashes
●29 queries over the carsales database
Software used
●Infobright Community Edition 3.3.2-beta – LOAD DATA INFILE for loading
●InfiniDB 1.5 GA – cpimport utility for loading
●mysqltest 5.1.45 (not distributed with InfiniDB binaries)
●PHP and bash scripts – wrappers for tests and for timing the data loading
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Evaluation Results
DDL and datatype support
Infobright supports a number of MySQL data types which are not supported by InfiniDB. The data types below list the type supported by ICE, and what datatype was used on InfiniDB as substitute:
●Year – smallint was used instead
●Time – char(10) was used instead
●Tinytext – varchar(255)
●NOT NULL – NULL was used instead
InfiniDB does not support comments in DDL statements. All 'lookup' comments had to be stripped out of DDL before the table could be created in InfiniDB.
Neither database gives very good error messages when an unsupported datatype is used. The end user experience could be improved by listing the column name and data type that was not supported. Ideally each unsupported feature could be enumerated in warnings so that all the problems could be identified at once.
Loading Data
Infobright CE supports the MySQL “LOAD DATA INFILE” syntax, but it does not do so in a way that is compatible with the default MySQL settings,which can be confusing.I extracted each of the compressed files provided by Infobright and loading them individually with LOAD DATA INFILE. InfiniDB has a custom loader which is invoked using the 'cpimport' utility. This utility uses a 'job file' system and the jobs must be created by another utility called 'colxml'. Overall the complexity of loading is much higher on InfiniDB than on Infobright.
In both cases,the end user experience might be better if the loader was more compatible with MySQL, including support for escape characters and optional text enclosures.
Loading Times
Infobright Community 3.3.2-beta28.07 hours total / avg of 1110 seconds per file InfiniDB 1.5 19.01 hours total / avg of 764 seconds per file
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Compression and data size
Infobright Community Edition compresses data significantly when compared to the size of the input data. InfiniDB does not appear to compress data. In fact, the size on disk of the InfiniDB database is slightly larger than the size of the source material.
Size of software and data on disk (905GB source data)
Infobright Community 3.3.2-beta122GB
InfiniDB 1.5 934GB
Ease of installation and security evaluation
Since both database engines are distributed in both binary and source form. I tested the installation of the databases from RPM files. Both databases had to be installed as the 'root' user. Both databases install their files into a sub=directory of /usr/local. There were additional scripts to run to install the database on InfiniDB, but ICE worked out of the box. InfiniDB uses the standard MySQL port of 3306, but ICE runs on an alternate port by default which can be confusing.
Since ICE supports LOAD DATA INFILE, there is no additional security work which needs to be configured to give end users the ability to load data into the database. Any MySQL user with adequate permissions can load files. The ICE loader can read from named pipes.
While InfiniDB supports loading data with LOAD DATA INFILE,I found the performance to be unacceptable and instead chose to use the combination of tools: colxml and cpimport. The first utility creates an XML “job” file, and the second uses said files to load data. I was unable to get the loading utility to support loading more than one file into a table in a single job file. I used a symlink, a shell script and a hand crafted job file to load each file into the database. To further complicate matters, the job files must be placed into a particular directory, which complicates security from a unix perspective. InfiniDB requires the use of terminal aliases by default, which is inconvenient.
Comparison (all points are out of five)
Security Ease of loading/use Infobright Community 3.3.2-beta54
InfiniDB 1.5 33
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Ability to query over large data sets
ICE was able to successfully execute all 29 of the test queries which were executed against it. InfiniDB could not execute a large number of the queries. InfiniDB does not support all of the MySQL aggregate functions, and it requires non-default values to run certain queries, or errors such as 'not enough memory for aggregation' can occur. Overall ICE appears to be able to run substantially more queries than InfiniDB due to two factors. First, ICE supports more data types and second, ICE supports more aggregate functions. The results on InfiniDB are questionable, as it gives wrong results for even a simple SELECT COUNT(*) with no where clause.
Query Time Chart
Queries that could not be run on InfiniDB appear as negative values on the chart.Some queries may have taken longer than 2000 seconds. Please see chart below.
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6
Conclusions
Overall, on the given data set and for the given queries, ICE performed better and could execute more queries than InfiniDB. Query results differed from ICE and InfiniDB due to bugs, data type differences and/or precision differences. In my opinion ICE is easier to use, performs better and returns more accurate results than InfiniDB at the current time.
We have not evaluated the newest release of ICE, version 3.4, but we look forward to doing so in the next round of testing.
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Appendix – Query Times and Query list
zero time means an error prevented the query from completing
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8
Query List
q#1
select dim_dates.trans_year as c0,
sum(sales_commission) as m0
from fact_sales, dim_dates
where fact_sales.trans_date=dim_dates.trans_date
and dim_dates.trans_year=2005
group by c0;
q#2
select dim_dates.trans_year as c0,
sum(sales_commission) as m0
from dim_dates, fact_sales
where fact_sales.trans_date=dim_dates.trans_date
and dim_dates.trans_year=2005
group by c0;
q#3
select count(distinct(car_colour)) from fact_sales;
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q#4
-- sorted_result
select
d.dealer_name,
sum(f.dlr_trans_amt)
from
fact_sales f,
dim_dealers d,
dim_msa md
where
f.dealer_id = d.dealer_id
and
f.trans_date in
(
select
td.trans_date
from
dim_dates td
where
td.trans_month='JANUARY'
and
td.trans_year=2001
)
and
f.msa_id = md.msa_id
and
md.msa_name in('GREEN BAY','AMARILLO','GREELEY','ERIE','OKLAHOMA CITY','ROCHESTER','COLUMBIA','DURHAM','AKRON','CHATTANOOGA')
group by
d.dealer_name;
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q#5
-- sorted_result
select
d.dealer_name,
sum(f.dlr_trans_amt) as sale
from
fact_sales f,
dim_dealers d,
dim_cars md
where
f.dealer_id = d.dealer_id
and
f.trans_date in
(
select
td.trans_date
from
dim_dates td
where
td.trans_month='JANUARY'
and
td.trans_year=2001
)
and
md.make_id = f.make_id
and
md.make_name = 'ACURA'
group by
d.dealer_name;
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q#6
select
d.dealer_name,
sum(f.dlr_trans_amt) as total
from
fact_sales f,
dim_dealers d,
dim_cars md,
dim_msa mkt
where
f.dealer_id = d.dealer_id
and
f.trans_date in
(
select
td.trans_date
from
dim_dates td
where
td.trans_month='JANUARY'
and
td.trans_year=2001
)
and
md.make_id = f.make_id
and
mkt.msa_id = f.msa_id
and
mkt.msa_name in('GREEN BAY','AMARILLO','GREELEY','ERIE','OKLAHOMA CITY','ROCHESTER','COLUMBIA','DURHAM','AKRON','CHATTANOOGA')
and
md.make_name = 'ACURA'
group by
d.dealer_name;
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q#7
select
d.dealer_name,
sum(f.dlr_trans_amt) as total
from
fact_sales f,
dim_dealers d,
dim_cars md,
dim_msa mkt
where
f.dealer_id = d.dealer_id
and
f.trans_date in
(
select
td.trans_date
from
dim_dates td
where
td.trans_year = 2001
)
and
md.make_id = f.make_id
and
mkt.msa_id = f.msa_id
and
mkt.msa_name in('GREEN BAY','AMARILLO','GREELEY','ERIE','OKLAHOMA CITY','ROCHESTER','COLUMBIA','DURHAM','AKRON','CHATTANOOGA')
and
md.make_name = 'ACURA'
group by
d.dealer_name;
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q#8
-- sorted_result
select
d.dealer_name,
sum(f.dlr_trans_amt) as total
from
fact_sales f,
dim_dealers d
where
f.dealer_id = d.dealer_id
and
f.trans_date in
(
select
td.trans_date
from
dim_dates td
where
td.trans_year=2001
and
td.trans_month in ('JANUARY','FEBRUARY','MARCH')
)
and
d.dealer_state in ('OH','NY','MI','CA','NV')
group by
d.dealer_name;
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q#9
select
d.dealer_name,
sum(f.dlr_trans_amt),
sum(f.sales_commission),
sum(f.sales_discount)
from
fact_sales f,
dim_dealers d,
dim_cars c
where
f.trans_date between '2001-01-01' and '2001-01-01'
and
c.make_id = f.make_id
and
d.dealer_id = f.dealer_id
and
c.make_name = 'ACURA'
group by
d.dealer_name;
q#10
select dealer_id, msa_id, dlr_trans_amt from fact_sales order by 1, 2, 3 limit 2000;
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q#11
SELECT car_year,
car_colour,
sales_person,
count(DISTINCT dim_dealers.dealer_id) AS dealer_cnt
FROM fact_sales, dim_dealers
WHERE fact_sales.dealer_id = dim_dealers.dealer_id
AND car_colour <> 'YELLOW'
AND sales_person NOT LIKE 'RA%'
AND car_year IN (2000, 2003, 2005)
AND fact_sales.make_id NOT IN (SELECT make_id
FROM dim_cars
WHERE model_name LIKE 'E%X%')
GROUP BY car_year, car_colour, sales_person
ORDER BY dealer_cnt DESC, car_year, car_colour, sales_person;
q#12
select AVG(sales_commission) from fact_sales where trans_year=2002;
q#13
select COUNT(sales_commission) from fact_sales where trans_year=2002;
q#14
select MAX(sales_commission) from fact_sales where trans_year=2002;
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q#15
select MIN(sales_commission) from fact_sales where trans_year=2002;
q#16
select STD(sales_commission) from fact_sales where trans_year=2002;
q#17
select STDDEV_POP(sales_commission) from fact_sales where trans_year=2002;
q#18
select STDDEV_SAMP(sales_commission) from fact_sales where trans_year=2002;
q#19
select STDDEV(sales_commission) from fact_sales where trans_year=2002;
q#20
select SUM(sales_commission) from fact_sales where trans_year=2002;
q#21
select VAR_POP(sales_commission) from fact_sales where trans_year=2002;
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q#22
select VAR_SAMP(sales_commission) from fact_sales where trans_year=2002;
q#23
select VARIANCE(sales_commission) from fact_sales where trans_year=2002;
q#24
-- sorted_result
select
d.dealer_state,
sum(f.dlr_trans_amt)
from
fact_sales f,
dim_dealers d,
dim_dates dd
where
f.dealer_id = d.dealer_id
and
f.trans_date = dd.trans_date
and dd.trans_year = 2005
group by
d.dealer_state;
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q#25
select AVG(sales_commission),
COUNT(sales_commission),
MAX(sales_commission),
MIN(sales_commission),
STD(sales_commission),
STDDEV_POP(sales_commission),
STDDEV_SAMP(sales_commission),
STDDEV(sales_commission),
SUM(sales_commission),
VAR_POP(sales_commission),
VAR_SAMP(sales_commission),
VARIANCE(sales_commission),
COUNT(0) cnt_1,
COUNT(*) cnt_2
from fact_sales;
q#26
-- sorted_result
select year(f.trans_date), dealer_name, sum( sales_commission * dlr_trans_amt )
from fact_sales f
join dim_dealers using (dealer_id)
where
(trans_year in (2004,2005))
group by year(f.trans_date),
dealer_name;
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q#27
select
d.dealer_name,
sum(f.dlr_trans_amt) as sale
from
fact_sales f,
dim_dealers d,
dim_cars md,
dim_dates dd
where
f.dealer_id = d.dealer_id
and
f.trans_date = dd.trans_date
and
dd.trans_month='JANUARY'
and
dd.trans_year=2001
and
md.make_id = f.make_id
and
md.make_name IN('HONDA','ACURA','OLDSMOBILE')
group by
d.dealer_name;
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网格化管理相关知识 1、什么是网格化管理 网格化管理直接表现为管理单元的细化实质是针对现行管理制度弊端开展的一次行政管理和社会管理的机制创新是按照转变领导方式、落实“三具两基一抓手”要求 推进人、财、物、权、责全面下沉、强化基层基础建设的制度再造。其核心是以网格化管理为载体以差异化职责为保障以信息化平台为手段促进条块融合、联动负责形成社区村管理、社区村服务与社区村自治有效衔接、互为支撑的治理结构实现政府职责特别是市场监管、社会管理和公共服务职责在基层的有效落实。 2、为什么要推行网格化管理 建立网格化管理就是要解决条块职责不清的问题通过差异化职责促进条块融合 通过组团式下沉强化基层力量推进管理方式从“被动处置问题”向“主动发现问题”转变从“事后执法”向“源头管理服务”转变从突击式、运动式履责向常态化、制度化履责转变从体制机制上保证政府各项职责全覆盖、无缝隙落实。 3、网格化管理的构架是什么 概括起来就是要明确一个目标、坚持两个原则细划三级网格搭建四级平台形成五级联动。明确“一个目标”就是要努力营造稳定、有序、和谐的发展环境和群众生活环境。 坚持“两个原则”:一是坚持“低成本、高效率、可持续”的原则。就是在不改变现有乡镇办、职能部门管理体制不增加人员编制的情况下最大限度地整合现有资源下沉工作力量按照“一岗多责、一人多能一人负责、多人协同”和“简单、高效、易操作”的工作要求设计工作流程和操作规范确保网格化管理切实可行、简单易行、长期执行。二是坚持“条块融合、职责明确、联动负责、逐级问责”的原则。就是要围绕政府职责特别是市场监管、社会管理、公共服务职责的落实整合乡镇办、职能部门和群众自治等方面的力量明确乡镇办属地管理、职能部门依法行政、驻村工作队协助管理的责任界限以差异化职责促进条块融合以网格化管理促进上下联动形成逐级负责、各尽其责、各司其职的责任落实机制和工作推进机制。 细划“三级网格”以乡镇办为单元划分乡镇办、村社区和村组楼院、街区三级网格围绕政府市场监管、社会管理和公共服务的职责落实坚持以块为主、条块结合的原则对每级网格进行“定人、定岗、定责、定奖惩”形成乡镇办、职能部门、驻村工作队三个责任主体协同联动、密切配合、共同担责的工作格局。搭建“四级平台”即建立市、县市区、乡镇办、村社区四级联网的社会公共管理信息平台。每一级平台既是一个基层信息数据平台也是一个工作指挥、处置、监督平台按照“统一受理、分级处置、跟踪督查、评价奖惩”的原则对市场监管、社会管理、公共服务中存在的问题按照职责范围实行逐级发现、逐级办理、逐级报告确保各类问题“应发现尽发现应处置尽处置”。 形成“五级联动”即实行市委常委分包县市区、县市区领导分包乡镇办、乡镇办领导分包村社区、机关干部下沉到村组片区制度推进各级各部门“人往基层走钱往基层花、物往基层用、权往基层放、劲往基层使”。 4、“十落实十重在”的内容是什么 一要落实准确把握新机制精神实际情况重在明白目的的意义。要加强学习真正弄清建立长效机制工作与以往干部下基层开展驻村活动的根本区别破除“一般工作”“一项工作”“一时帮扶”的思想误区从惯性思维中解脱出来。网格化管理根本目的是要通过自上而下、重心下移建立起市、县、乡“三位一体”推进基层工作的体系实现权力下放、人员下放、管理下放改变条块分割状况拆除工作棚架现象。 二要落实政府职责融入网格化管理情况重在条块融合。通过条块融合网格化管理
题记：在学习使用Fluent的时候，有不少朋友需要使用动网格模型(Dynamic Mesh Model)，因此，本版推出这个专题，进行大讨论，使大家在使用动网格时尽量少走弯路，更快更好地掌握；也欢迎使用过的版友积极参与讨论指导，谢谢！ 该专题主要包括以下的主要内容： ##1.动网格的相关知识介绍； ##2.以NACA0012翼型俯仰振荡实例进行讲解动网格的应用过程； ##3. 与动网格应用有关的参考文献； ##4. 使用动网格进行计算的一些例子。 ##1.动网格的相关知识介绍 有关动网格基础方面的东西，请具体参考FLUENT User’s Guide或FLUENT全攻略的相关章节，这里只给出一些提要性的知识要点。 1、简介 动网格模型可以用来模拟流场形状由于边界运动而随时间改变的问题。边界的运动形式可以是预先定义的运动，即可以在计算前指定其速度或角速度；也可以是预先未做定义的运动，即边界的运动要由前一步的计算结果决定。网格的更新过程由FLUENT 根据每个迭代步中边界的变化情况自动完成。在使用动网格模型时，必须首先定义初始网格、边界运动的方式并指定参予运动的区域。可以用边界型函数或者UDF 定义边界的运动方式。FLUENT 要求将运动的描述定义在网格面或网格区域上。如果流场中包含运动与不运动两种区域，则需要将它们组合在初始网格中以对它们进行识别。那些由于周围区域运动而发生变形的区域必须被组合到各自的初始网格区域中。不同区域之间的网格不必是正则的，可以在模型设置中用FLUENT软件提供的非正则或者滑动界面功能将各区域连接起来。 注：一般来讲，在Fluent中使用动网格，基本上都要使用到UDF，所以你最好具备一定的C 语言编程基础。 2、动网格更新方法 动网格计算中网格的动态变化过程可以用三种模型进行计算，即弹簧近似光滑模型(spring-based smoothing)、动态分层模型（dynamic layering）和局部重划模型（local remeshing）。 弹簧近似光滑模型 在弹簧近似光滑模型中，网格的边被理想化为节点间相互连接的弹簧。移动前的网格间距相当于边界移动前由弹簧组成的系统处于平衡状态。在网格边界节点发生位移后，会产生与位移成比例的力，力量的大小根据胡克定律计算。边界节点位移形成的力虽然破坏了弹簧系统原有的平衡，但是在外力作用下，弹簧系统经过调整将达到新的平衡，也就是说由弹簧连接在一起的节点，将在新的位置上重新获得力的平衡。从网格划分的角度说，从边界节点的位移出发，采用虎克定律，经过迭代计算，最终可以得到使各节点上的合力等于零的、新的网格节点位置，这就是弹簧光顺法的核心思想。 原则上弹簧光顺模型可以用于任何一种网格体系，但是在非四面体网格区域（二维非三角形），最好在满足下列条件时使用弹簧光顺方法： （1）移动为单方向。 （2）移动方向垂直于边界。 如果两个条件不满足，可能使网格畸变率增大。另外，在系统缺省设置中，只有四面体网格（三维）和三角形网格（二维）可以使用弹簧光顺法，如果想在其他网格类型中激活该模型，需要在dynamic-mesh-menu 下使用文字命令spring-on-all-shapes?，然后激活该选项即
第28卷第2期2006年6月 湘潭师范学院学报（自然科学版） JournaI of Xiangtan NormaI university（NaturaI Science Edition） VoI.28No.2 June.2006知识网格研究① 刘毅志1，刘建勋1，2 （1.湖南科技大学知识网格实验室，湖南湘潭411201；2.中国科学院计算技术研究所，北京100080） 摘要：对知识网格的定义、特征、体系结构和研究现状等进行了综述，并分析了其现存的问题和可能的解决方案。 关键词：网格；语义网；知识网格；知识共享；知识管理 中图分类号：TP393.4文献标识码：A文章编号：1671-0231（2006）02-0013-05 Internet的出现，将世界上越来越多独立的计算机个体联成网络，但它不能很好地共享其他机器的资源。Web的兴起，使计算机通过网页的方式连接起来，可以做更多的事情。但是，目前的网页不反映机器可理解的语义信息，难以提供智能服务。为了克服这些缺陷，科学家们通过两种途径开展下一代互联网的研究。 第一种途径是基于国际开放的标准、建立在Internet和Web基础上的新的应用平台—网格（Grid）［1，2］。简而言之，网格是要利用Internet把分散在不同地理位置的电脑组织成一台“虚拟的超级计算机”，实现各种资源（如计算资源、存储资源、通信资源、软件资源、数据资源、信息资源、知识资源、专家资源等）的全面共享。其目标是实现网络虚拟环境上的资源共享和协同工作，消除信息孤岛和资源孤岛。 第二种途径是改进现有的Web，提出了语义Web（Semantic Web）［3～5］和Web服务［6］等概念。 语义Web研究的主要目的就是扩展当前的Web；它主要基于XML和RDF/RDFS，并在此之上构建本体和逻辑推理规则，以完成基于语义的知识表示和推理，使得网络中所有信息都是具有语义的，从而能够为计算机所理解和处理。Web服务的目标是基于现有的互联网标准为用户提供开发、配置、交互和管理全球分布的电子服务资源的开放平台。 这两种途径尽管研究侧重不同，但目的都是为了获得更好的互联网功能和性能，因此两者的结合-语义网格顺理成章。它将结合网格、语义Web和Web服务的优势，扩充网格的语义能力，并提升语义Web的计算能力，将网格向前推进一步［7，8］。网格的体系结构已经发展为面向服务的开放网格服务结构。智能服务是互联网服务追求的目标［9，10］，而知识是智能的源泉。知识管理在促进革新和组织生产上可起到重要的作用［11］。本文将介绍知识网格的定义和特征，并较详细地阐述其体系结构及目前的研究现状等。 1知识网格的定义和特征 Fran Berman较早提出知识网格（Knowledge Grid简称KG）的概念，指出知识网格的主要研究内容是：利用网格、数据挖掘、推理等技术从大量在线数据集中抽取合成知识使搜索引擎能够智能地进行推理和回答问题，并从大量数据中得出结论［12］。Cannataro和Talia于2003年1月提出了基于数据挖掘的知识网格［13］。诸葛海教授认为［14］：“知识网格是一个智能互联环境，它能使用户或虚拟角色有效地获取、发布、共享和管理知识资源，并为用户和其他服务提供所需要的知识服务，辅助实现知识创新、协同工作、问题解决和决策支持。它包含了反映人类认知特性的认识论和本体论；运用社会、生态和经济学原理；采纳下一代互联网所使用的技术和标准。” ①收稿日期：2005-10-25 基金项目：湖南省教育厅青年基金（ 04B022） 作者简介：刘毅志（1973-），男，湖南衡阳人，讲师，研究方向：人工智能。
Mesh view 网格视图中的导航树:当进入网格视图时导航树就会发生变化.所有的结果后处理文件消失,取而代之的是网格控制文件夹. 如图,在此文件夹里,所有用户自定义的固定点都列了出来,他的位置和方向都将影响网格密度.圆括号里是有效方向,方括号的数值表示与网格产生器无关. Expanded critical cells/areas:在物体网格化后,可能会出现一些网格细胞不得不全部填充为PEC.这时一个警告将出现在窗口的上方. Fixpoints and density points Fixpoints:自动网格产生器将寻找结构内部的重要点,并在此创建固定点.如果需要,此处将生成网格结点.当网格视图被激活,固定点将以红点表示. Density control points:自动网格产生将通过这些控制点在特定区域加密网格.密度控制点以黄点表示. User defined fixpoints:通过创建用户自定义固定点,网格的产生将更加灵活.用户自定义的固定点可在模型的特有点上创建.它们与模型结构相关,并允许高级网格技术以全参模型进行控制.在想要进行控制的物体中,物体可通过使用下列工具设置固定点. 您可以定义这些固定点的方向，使之更加有效。这种操作可通过context menu 或者选择 Controlling the mesh for specific structure elements:可对一些结构元件进行具体的网格控制数值设置.这可通过选择相关物体,选择来实现.对于一物体,若进行了具体网格特性设置,在网格视图里,物体将以图标显示,若子网格被采用,则以显示. Priorities:优先级定义着不同物体的重要性.如果一个物体的优先级高于另一个物体,它的网格需求将优于另一个. Maximum mesh step width:对仿真来说很要的物体,每个方向上的最大阶跃宽度可具体设置. Manual mesh generation:除了自动网格产生器,人工网格产生模式也是可以利用的.一旦人工网格操作激活.自动网格产生器将自行关闭.依据激活的模式,用户可以通过单击直线终点或圆边界来人工增添固定点.在选择适当项目后,新的固定点将创建在具体的位置.用户可通过DEL键来删除,也可在Fixpoints list 中直接操作.选好两固定点后(先选一点,按住Ctrl键,再选一点),用户可在Fixpoints list 对话框中增加中间固定点. Mesh Properties
郑州市工商局网格化监管知识考试题单位姓名职务分数 一、填空：（每题1分，共10分） 1、建立以网格化管理为载体的“、”长效机制是坚持党的群众路线、践行党的宗旨意识的本质要求。 2、建立网络化管理体系，构建长效机制的总体构架体系是：“明确一个目标、坚持两个原则，，搭建四级平台，形成。” 3、建立网格化管理要明确“一个目标”：就是努力营造、、的发展环境和群众生活环境。 4、建立网格化管理要坚持“、高效率、”的原则。 5、细化“三级网格”：是指：以为单元，划分乡（镇）办、村（社区）和三级网格。 6、建立网格化管理长效机制的目的就是：改变目前的条块分割为条块融合，构建基层“、”的网格化管理网络。 7、落实准确把握长效机制的精神实质，重在明白目的意义、落实政府职责融入网格化管理，重在、落实长效机制阶段性重点工作，重在。
8、落实“三个三分之一”的要求，重在、落实驻村（社区）群众工作队的职责履行情况，重在。 9、是一项新的工作推进机制，是政府履行职责推进机制的一次创新。 10、推动网格化管理长效机制不断提升的方法原则是、坚持远近结合、坚持奖惩并重、坚持完善制度、坚持稳中求进、。 二、选择题：（每题2分，共40分） 1、下列关于市局机关督查组督查要求的表述哪些是正确的？( ) A、督查组每周必须对各级工商部门网格化管理工作进行督查，督查不少于２次 B、督查组要认真负责，利用工作日和周六、周日扎扎实实地开展督查工作 C、督查组对分包单位负领导责任 D、督查组实行组长负责制，负责本组督查工作的组织领导、人员分工 2、下列关于市局机关督查组督查内容的表述哪些是正确的？( ) A、督查组应该对各县（市）局、各分局、各基层工商所的网格化工作落实情况进行督查，网格监管员工作落实情况由
一、网格设计而非划分 在进行数值模拟计算（包括FEA、CFD等）中，网格的质量对分析计算的结果有至关重要的影响。高质量的网格是高精度 分析结果的保证，而质量不好或者差的网格，则可能会导致计算的无法完成或者得到无意义的结果。划分网格是需要认真考虑的，它内部的计算方程需要设计出好的网格，计算才能更准确。 在一个完整的分析计算过程中，与网格设计和修改相关的前处理工作占到了CAE工程师工作量的70－80％，CAE工程师往往要花费大量的时间来进行网格处理，真正用于分析计算的时间很少，所以主要的瓶颈在于如何快速准备好高质量的满足分析计算要求的网格。 该项工作对技术人员的技术经验和背景有相当高的要求。具体的说，就是要求前处理工程师能够根据CAE工程师提出的分析要求“设计”出能满足CAE工程师分析要求的合适的网格，然后提交给CAE工程师进行分析计算。之所以是网格“设计”而不是网格“划分”，说明了要设计出能够满足分析计算要求的高质量的网格，并不是一件容易的事情，要完成这项工作需要很 多方面的知识和技术要求。 针对一个具体的分析计算要求，要获得一个满足该分析计算的高质量网格，需要从以下几个方面进行综合考虑： 1.分析计算的目的（定性还是定量？）。 2.分析计算的类型，如强度分析、刚度分析、耐久性分析、NVH分析、碰撞分析、CFD分析、热流分析、动力学响应分析等。（不同的分析类型对网格的质量和形状有不同的要求。） 3.分析计算的时间要求。（要求时间的紧迫与否也决定了采用何种网格形式） 4.分析计算所采用的求解器。（不同的求解器对不同的分析问题有特定的网格形式和要求） 5.分析计算可能应用的单元类型。（所应用的求解器可以采用的单元类型，也会决定网格的质量与形状要求） 6. 尽可能采用最好的网格类型。（对于面，尽可能采用四边形网格；对于体，尽可能采用六面体单元） 由此可见，满足计算分析要求的高质量的网格是由前处理工程师精心“设计”出来的，而不是随随便便“划分”出来的。 二、四面体和六面体单元比较 本文只谈四面体和六面体选择的问题 有限元工程师80%的工作可能都在于网格打交道，对于网格的划分及选择确实是，也必须是非常关心的问题。网格划分的 相关问题很多，比如薄壳的处理，一阶单元和二阶单元的选择，单元配合等等。 目前，基本上大部分的有限元前处理软件都基本实现了对面单元的自动四边形划分，但是自动六面体单元还是一个难点，有些号称能够自动化六面体划分的，其实采用自欺欺人的办法（划分只有表面网格是六面体，但是扒开了看，里层多数还是采用四面体），能够自动划分出完美的六面体网格基本还是难题。 相对于四面体，六面体的优势有： 第一，美。不要小看这一点，网格的美与否对结果的影响其实也是非常大的。划分网格就像打磨一件艺术品一样。“漂亮”的网格算出来正确结果的可能性绝对要比“糟糕的”网格大的多。 第二，理论上六面体的精度要比四面体高，这里只谈一阶单元（二阶两者精度相当）。在有限元理论上也介绍的很明白，一阶四面体单元是属于常应变单元，所谓的常应变单元就是单元只存在一个应力和应变，没有应力梯度。而六面体单元则是梯度单元，只要不是缩减积分单元，单元内部是可以存在多个应力和应变积分点的，这样可以准确的描述梯度变化区域。也就意味着，如果是同等精度的话，六面体在应变梯度变化大的地方变形的更加合适。 第三，同等模型尺寸下，六面体的节点数量要比四面体少得多。例如，50*75*50的立方体，5mm 的网格大小，如果在四面体下，节点数14658个，单元数9759，而在同等大小的尺寸的六面体下，节点数1936，单元数 1500。也就是说网格数量大幅度减少。 四面体的优点： 四面体虽然在算法上好像优势不大，但是瑕不掩瑜。四面体本身可填充任何几何形状，这个特性是六面体无法比拟的。 1、网格划分快捷。这是四面体网格最大的特点，不管是什么类型的几何体，通常都可以一键操作，再复杂的结构，分分钟就能得到一个网格出来。对于复杂几何体来说，这是非常重要的，以前发动机分析，六面体网格，没有半个月的功夫，怎能完成，现在也就半天功夫。
01 什么是网格 网格系统是由页边距、栏、栏距、字体、图片、元素间距组成的，它们之间的比例关系与布局划分，构成了一个基本的网格系统。基本的网格尺寸必须满足易读性的要求，要让观众可以阅读并容易阅读。网格中所有元素的尺寸和位置都是由心理学以及美学所决定的，字体的大小是由不同层级的标题和正文决定的。 通常一列的宽度的不会超过9个英文单词(具体需求具体分析)，虽然说将这些词组归纳成组块太过规整，但为了确保单词的可读性，就有必要这么做了。 02 把控好网格 对于设计师来说，网格系统十分复杂且很难把控，尽管如此大多数设计师还是很偏爱它的。设计是个偏灵感且随意性强的工作，设计师们使用它时很容易被限制住，并使设计作品太过规整从而失去设计感，因此设计师对网格系统也是爱恨交加。设计师要把控好网格系统，提炼出要素的灵动性，保持要素的规整性。要做到乱中有序并简中求精。 03 网格的价值 不管对于平面设计师、网页设计师、还是UI用户界面设计师，网格系统都有它存在的价值的。而网格系统的核心价值就是在“混沌中建立规则”，在空间中约束元素和要素，使他们具有关联性。
如果不去制定网格系统，整个空间会变得杂乱无章，混沌不堪，元素和要素之间无法产生关联，失去了统一性并影响美感与视觉感官的判断。 04 网格与栅格 网格与栅格的本质其实是相同的，都以英文单词“Grid”来表示。但我理解的，它们之间的差别在于“规格”上的不同。一般我在平面设计中把它称为“网格”。在网页端或移动端中称它为“栅格”。网格与栅格从汉字上来理解就是“网”和“删”的差别，大家也可以用联想式记忆法来记一下。 我们先理解一下平面设计和网页或App的差别。平面设计一般用到的纸张规格(尺寸)，不管是英国、美国、日本或ISO采用的德国DIN纸张规格标准，只要是纸张全部都是固定的尺寸，宽度和高度都是固定的，也就是绝对的。而网页或App的设备尺寸不是固定的，宽度是根据设备的宽度决定的，高度则是随着内容的多少来决定的，也就是相对的。 在平面设计中，当我们画好格子后，把文本和图片填入到固定的格子当中就可以了。而网页或移动端的栅格系统，高度无法确定，就导致无法给格子配置高度值。所以网格与栅格本质上是相同的，重点就差在一个可以确定格子高度。 栅格的宽度可以随着不同设备的宽度来配置不同的数值。例如网页常用设备宽度为1920px，栅格的总宽度可以设置不同的固定宽度，如：960px、980px;1000px;1120px 等，这些宽度都是固定的。而栅格的高度无法确定，就没法绘制格子并布置要素。 新时代下，设计企业的核心是知识产权。一切创意设计IP化，一切IP商用化。对此，汇桔网重磅推出资源商伙伴计划，并重点打造大设计专区，探索创意设计的IP运营路径，
电源网格的基本知识介绍 VDD网络上的电压下降（IR）和VSS网络上的地线反弹会影响设计的整个时序和功能，如果忽视它们的存在，很可能导致芯片设计的失败。电源网格中的大电流也会引起电迁移（EMI）效应，在芯片的正常寿命时间内会引起电源网格的金属线性能劣化。这些不良效应最终将造成代价不菲的现场故障和严重的产品可靠性问题。 电源网格的IR压降和地线反弹 引起VDD网络上IR压降的原因是，晶体管或门的工作电流从VDD I/O引脚流出后要经过电源网格的RC网络，从而使到达器件的VDD电压有所下降。地线反弹现象与此类似，电流流回VSS引脚时也要经过RC网络，从而导致到达器件的VSS电压有所上升。更加精细的设计工艺和下一代设计技术使新的设计在IR压降或地线反弹方面要承受更大的风险。电源网格上的IR压降主要影响时序，它会降低门的驱动能力，增加整个路径的时延。一般情况下，供电电压下降5%会使时延增加15%以上。时钟缓冲器的时延会由于IR压降增加1倍以上。当时钟偏移范围在100ps内时，这样的时延增幅将是非常危险的。可以想象一下集中配置的关键路径上发生这种未期而至的延时会出现什么样的情景，显然，设计的性能或功能将变得不可预测。理想情况下，要想提高设计精度，其时序计算必须考虑最坏情况下的IR压降。 电源网格分析方法主要有静态和动态两种方法。 静态电源网格分析 静态电源网格分析法无需额外的电路仿真即能提供全面的覆盖。大多数静态分析法都基于以下一些基本概念： 1．提取电源网格的寄生电阻； 2．建立电源网格的电阻矩阵； 3．计算与电源网格相连的每个电阻或门的平均电流； 4．根据晶体管或门的物理位置，将平均电流分配到电阻矩阵中； 5．在每个VDD I/O引脚上将VDD源应用到矩阵；
网格化管理相关知识 网格化管理相关知识一： 1、什么是网格化管理? 网格化管理，直接表现为管理单元的细化，实质是针对现行管理制度弊端，开展的一次行政管理和社会管理的机制创新;是按照转变领导方式、落实“三具两基一抓手”要求，推进人、财、物、权、责全面下沉、强化基层基础建设的制度再造。其核心是以网格化管理为载体，以差异化职责为保障，以信息化平台为手段，促进条块融合、联动负责，形成社区(村)管理、社区(村)服务与社区(村)自治有效衔接、互为支撑的治理结构，实现政府职责特别是市场监管、社会管理和公共服务职责在基层的有效落实。 2、为什么要推行网格化管理? 建立网格化管理，就是要解决条块职责不清的问题，通过差异化职责促进条块融合，通过组团式下沉强化基层力量，推进管理方式从“被动处置问题”向“主动发现问题”转变，从“事后执法”向“源头管理服务”转变，从突击式、运动式履责向常态化、制度化履责转变，从体制机制上保证政府各项职责全覆盖、无缝隙落实。 3、网格化管理的构架是什么? 概括起来，就是要明确一个目标、坚持两个原则，细划三级网格，搭建四级平台，形成五级联动。
明确“一个目标”：就是要努力营造稳定、有序、和谐的发展环境和群众生活环境。 坚持“两个原则”:一是坚持“低成本、高效率、可持续”的原则。就是在不改变现有乡(镇)办、职能部门管理体制，不增加人员编制的情况下，最大限度地整合现有资源，下沉工作力量，按照“一岗多责、一人多能，一人负责、多人协同”和“简单、高效、易操作”的工作要求，设计工作流程和操作规范，确保网格化管理切实可行、简单易行、长期执行。二是坚持“条块融合、职责明确、联动负责、逐级问责”的原则。就是要围绕政府职责特别是市场监管、社会管理、公共服务职责的落实，整合乡(镇)办、职能部门和群众自治等方面的力量，明确乡(镇)办属地管理、职能部门依法行政、驻村工作队协助管理的责任界限，以差异化职责促进条块融合，以网格化管理促进上下联动，形成逐级负责、各尽其责、各司其职的责任落实机制和工作推进机制。 细划“三级网格”：以乡(镇)办为单元，划分乡(镇)办、村(社区)和村组(楼院、街区)三级网格，围绕政府市场监管、社会管理和公共服务的职责落实，坚持以块为主、条块结合的原则，对每级网格进行“定人、定岗、定责、定奖惩”，形成乡镇办、职能部门、驻村工作队三个责任主体协同联动、密切配合、共同担责的工作格局。搭建“四级平台”：即建立市、县(市)区、乡(镇)办、村(社区)四级联网的社会公共管理信息平台。每一级平台，既是一个基层信息数据平台，也是一个工作指挥、处置、监督平台，按照“统一受理、分级处置、跟踪督查、评价奖惩”的原则，对市场监管、社会管理、公共服务中存在的问题按照职责范围实
网格化专业知识题库 一、单选题 新增志愿者要在哪个级别进行新增（ C ） A、市 B、区县 C 乡镇街道D网格 电脑端在（）功能模块查看‘我的待办任务’（ A ） 联动指挥B、处置中心 C、网格工作 D、信息采集 下面哪个不属于社区群众工作的工作类型？（A ） 日常工作B、专项工作 C、安全维稳 D、其他工作 网格员考核模块下考核流程中年度考核的“申诉期”在几月份？（ B ）A、1月B、2月C、3月D、4月 修改自己的密码在网格化平台哪个模块可以操作（ B ） A、系统管理 B、右上角设置-密码设置 C、系统公告 D、不允许自己修改密码 导入到数据管理模块的数据如何操作才算认领成功？（A ） A认领到网格B由区级分步认领到乡镇 C由乡镇分步认领到村D由区级分步认领到村 批量导入时显示导入失败怎么办？（B ） A、自己完善数据 B、根据错误分析表修改数据后，再次导入错误分析表 C、不修改直接导入
D、上述全部 在以下哪种情况下，导入的数据无法在认领界面删除？（A ）A、已经认领到网格的数据B、未认领的数据 C、已分步认领的数据 D、以上全部 重点上访人员由什么部门导入？( D ) A、维稳办 B、公安局 C、司法局 D、信访局 认领户籍人口时，提示流动人口已存在，如何操作？( A ) A、在实有人口模块将流动人口转成户籍人口 B、在实有人口模块将户籍人口转成流动人口 C、在基础模块将流动人口注销 D、不认领 系统升级改造后，共包含多少个子模块（ B ） A、63 B、93 C、30 D、83 全要素网格通APP关怀对象中老年人信息的年龄范围是？（C ）A、55岁以上B、60岁以上 C、60岁及60岁以上 D、65岁以上 全要素网格通APP录入人口的入口在哪个模块中？（ B ） 人口维护B、以房管人 C、走访工作 D、采信息 全要素网格通APP重点青少年的年龄范围是？（D ）
网格化管理基础知识 网格化管理基础知识 1 、什么是网格 在现行行政区划框架下，根据“街巷定界、规模适度、无缝覆盖、动态调整”的原则，按照“划小社区、划多阵地、划短距离、划清底数、划全功能、划明责任、划活资源、划实考核”的要求，征求社区、民政、公安、城管等部门的意见，以300至600户(含党政机关、企事业单位等)为网格单元，结合人口状况、地理位置、楼院布局、便于服务等因素将社区(村)科学合理划分为若干网格，每个网格配备1名网格员。 2 、网格员的职责是什么 社区网格员综合履行社情民意采集、政策法规宣传、矛盾纠纷调处、居民事务代办、特殊人群帮教、治安群防群治、安全监督管理等工作职责。 3 、什么是社区网格化服务管理 网格化服务管理依托统一的城市管理数字化信息平台，将城市管理辖区按照一定的标准划分成为单元网格(一般把一个社区划分为1个或若干个网格)，把人、地、物、事、组织等内容全部纳入其中，实施精细化、信息化、动态化社会服务管理，是城市管理方式的一种革命和创新。 网格化服务管理帮助建立和健全问题发现及时、协调有序、
处置有力，监督有效、责任落实、服务到位的常态化社会管理服务机制。网格化服务管理使得社会管理服务力量下沉、职责明确、资源整合、运转高效，实现社会服务“零距离”、社会管理“全覆盖”、居民诉求“全响应”。 网格化服务管理通过对动态人员的重点监测、对重点区域或设施的实时监控、对隐患矛盾的及时化解，有效提高政府防控管理水平和应急能力。 4、网格化服务管理的意义 实施社区网格化服务管理，其意义在于使群众呼声有网格员听，群众疾苦有网格员理，群众事情有网格员办，群众矛盾有网格员解。 随着我区经济社会持续快速发展，城镇建设步伐不断加快，人民生活水平不断提高，广大群众对政府的管理和服务水平提出了新的、更高的要求，原有的社会服务管理显得相对落后，建立社区网格化服务管理体系，将人、事、物、组织等各种要素纳入一个网格单元中进行管理，把各种工作力量集中到网格中，归根到底是加强对人的管理和服务，实现了人在哪里，管理服务就跟进到哪里，每个网格不但具备化解矛盾纠纷、维护社会稳定的功效，而且通过提供有力的公共服务，推进以改善民生为重点的社会建设，能更好地巩固党的执政基础，充分实现以人为本、改善民生，切实为民办实事、办好事。广大人民群众在所属网格中安居乐业，违法犯罪无从遁形。从今往后，网格化服务管理将走进千家万户，我们每个人的生产生活将与社区网格化服务管理息息相关。
城市网格化管理是运用数字化、信息化手段，以街道、社区为区域范围，以城市 部件、事件为管理内容，以处置单位为责任人，通过城市网格化管理信息平台， 实现市区联动、资源共享的一种城市管理新模式。 网格化管理、组团式服务，就是依托信息网格技术建成的一套比较精细、准确、 规范的综合管理服务系统，政府通过这一系统，为辖区内居民提供主动、高效、 有针对性的服务，从而公共管理、综合服务的效率。 城市网格化管理是一种革命和创新。 城市网格化依托统一的城市管理以及数字化的平台，将城市管理辖区按照一定 的标准划分成为单元网格。通过加强对单元网格的部件和事件巡查，建立一种监 督和处置互相分离的形式。对于政府来说的主要优势是政府能够主动发现，及时 处理，加强政府对城市的管理能力和处理速度，将问题解决在居民投诉之前。 首先，它将过去被动应对问题的管理模式转变为主动发现问题和解决问题；第 二，它是管理手段数字化，这主要体现在管理对象、过程和评价的数字化上，保 证管理的敏捷、精确和高效；第三，它是科学封闭的管理机制，不仅具有一整套 规范统一的管理标准和流程，而且发现、立案、派遣、结案四个步骤形成一个闭 环，从而提升管理的能力和水平。 正是因为这些功能，可以将过去传统、被动、定性和分散的管理，转变为今天 现代、主动、定量和系统的管理。 网格知识问答 1、什么是“网格化管理、组团式服务”工作？ 网格化管理，即根据属地管理、地理布局、现状管理等原则，将管辖地域划分成若干网格状的单元，并对每一网格实施动态、全方位管理，它是一种数字化管理模式。组团式服务，即根据网格划分，按照对等方式整合公共服务资源，组织服务团队，对网格内的居民进行多元化、精细化、个性化服务。 网格化管理、组团式服务，就是依托信息网格技术建成的一套比较精细、准确、规范的综合管理服务系统，政府通过这一系统，为辖区内的居民提供主动、高效、有针对性的服务，从而提高公共管理、综合服务的效率。 2、为什么要开展“网格化管理、组团式服务”工作？ 当前，我县经济社会发展正处于发展黄金期和矛盾凸显期，如何在大建设、大发展的同时，把握群众需求的多样性、群众利益的多元化，化解矛盾纠纷，维护社会稳定？如何通过提供有力的公共服务，推进以改善民生为重点的社会建设，巩固党的执政基础？无疑，“网格化管理、组团式服务”是我县坚持科学发展、完善社会管理服务的一个具体实践，是坚持和谐发展、促进社会持续稳定的一个制度创新，是改善民生、加强基层政权建设的一个有效载体，是固本强基、进一步密切党群干群关系的一个重要机制。 3、开展“网格化管理、组团式服务”工作的目标要求？ 坚持以加强基层党建、完善管理服务、密切党群关系、促进社会和谐为目标，树立“沟通面对面、服务零距离、干群心连心”的工作理念，以发挥基层党组织和党员作用为核心，
天绣苑社区网格化服务管理知识微测试题 1. 天绣苑社区网格化社会服务管理平台建设的基础是（） A、以房管人 B、一格四员 C、一标三实 D、四知四能 2. 天绣苑社区网格化工作自（）年开始 A、2017年 B、2018年 C、2015年 D、2016年 3. 网格化服务管理工作领导小组的组长是由天绣苑社区（）担任的。 A、社区书记 B、社区副主任 C、社区专干 D、包社区领导 4. 天绣苑社区网格化服务管理共分（）级？ A、1级 B、2级 C、3级 D、4级 5. 网格化最基础的单元是？（） A、网格 B、社区 C、农村 D、街道 6. 未处理的事件即将到期仍无法完成时该怎么处理（） A、搁置 B、延期 C、不处理 D、删除 7. 在社区网格化平台中，网格员录入实有人口信息，以下选项中哪个不是必填项( ) A、工作单位 B、身份证号 C、姓名 D、所属网格 8. 网络员在上门采集实有单位时，不用采集的是？（） A、单位名称 B、经营类别 C、经营所在地 D、单位从业人员信息 9. 网格化考核工作采取的原则是（） A、“日常考核与年终考评相结合” B、周通报为主 C、周通报与月考评相结合 D、年终考评为主 10. 网格员的网格化手机（） A、可拆卸 B、不允许随意拆卸及更换配件 C、可更换配
件D、可转借他人任意使用 二、多选题 11. 开展网格化服务管理工作是为了（） A、密切党群关系 B、为群众解决实事 C、加强党群互动 D、提高基层执政能力 12. 基础信息采集工作主要包括？（） A、人 B、地 C、事 D、单位 13. 基础信息采集有哪几类？（） A、人员信息 B、房屋信息 C、单位信息 D、收入信息 14. 实有人员信息采集主要分成哪几类？（） A、常住人口 B、流动人口 C、重点人员 D、外籍境外人员 15. 在天绣苑社区网格化服务管理综合信息采集表中，房屋属性有哪几个分类（） A、自住 B、租用 C、闲置 D、商用 16. 网格化社会服务管理系统，包含什么功能（） A、基础数据的支撑 B、任务事件的办理和处置 C、数据分析考核功能 D、人力资源评估功能 17. 网格员开展巡查及走访工作主要有？（） A、日常巡查 B、重点人员 C、重点场所 D、特殊人群 18、下面哪个人群属于综治维稳中的重点人群（） A、吸毒人员 B、重点信访人员 C、残疾人员D社区矫正对象
网格化管理知识 网格化管理属性 (1)网格化管理的区域属性：按行政属地、地理布局、类别性质、管理需要等原则对社区所辖区域进行网格形式划分。洛阳市一般按500-1000户的标准划分为网格;每个网格又按150-200户的标准进行划分，做为最基本管理单元由楼栋长、街道长负责;网格为社区负责。 (2)网格化管理的自治服务属性：通过网格的整合资源，统筹协调，把每个网格的党员、热心人士、威望人士组织起来，然后进行自治化、服务化管理。 (3)网格化管理的信息属性：通过精细化的分类分区，搭建数据平台，形成一个从传统走访、发现、立案、结案向统计、分析、研判方面发展的过程，从而较大程度的提升了管理效率与水平。 (4)网格化管理的管理属性:做为一个工作方式，网格承接了党支部、居委会、工作站、综治办移交过来的工作，然后把工作细分到所属的网格里，起到了枢纽转化的作用。 网格化服务管理的意义 网格化服务管理依托统一的城市管理数字化信息平台，将城市管理辖区按照一定的标准划分成为单元网格(一般把一个社区划分为1个或若干个网格)，把人、地、物、事、组织等内容全部纳入其中，实施精细化、信息化、动态化社会服务管理，是城市
管理方式的一种革命和创新。 网格化服务管理帮助建立和健全问题发现及时、协调有序、处置有力，监督有效、责任落实、服务到位的常态化社会管理服务机制。网格化服务管理使得社会管理服务力量下沉、职责明确、资源整合、运转高效，实现社会服务“零距离”、社会管理“全覆盖”、居民诉求“全响应”。 网格化服务管理通过对动态人员的重点监测、对重点区域或设施的实时监控、对隐患矛盾的及时化解，有效提高政府防控管理水平和应急能力。 网格化管理的运行机制 (一)建立人、地、物、情、事、组织为核心的数字化管理机制。按照“集中采集、动态更新、信息共享”的原则，全面收集村(社区)内人口、自然、区划、建筑、驻区单位、经济社会发展情况等信息，建立基础信息数据库，录入社会公共管理信息平台。 (二)建立排查梳理、发现反映、解决反馈问题机制。乡(镇)办综合服务管理队伍坚持走访、巡查制度，及时排查、协调解决辖区内各类问题;超出职责范围的事项，逐级向上级报告。村(社区)召开民情分析会，对收集到的社情民意进行梳理分类，落实责任人办理，并及时向群众反馈办理情况。 (三)完善“长期对口、蹲点联户、分片负责”的联系分包机制。市直部门派出群众工作队，长期对口联系乡(镇)办，协助乡(镇)办开展工作，代表市委、市政府对其履职情况进行监督，并负责落实本单位业务工作部署。群众工作队蹲点到村(社区)，工作范围覆盖整个乡(镇)办，对所联系地方全面工作负连带责任。
Fluent动网格相关知识 题记：在学习使用Fluent的时候，有不少朋友需要使用动网格模型(Dynamic Mesh Model)，因此，本版推出这个专题，进行大讨论，使大家在使用动网格时尽量少走弯路，更快更好地掌握；也欢迎使用过的版友积极参与讨论指导，谢谢！ 该专题主要包括以下的主要内容： ##1. 动网格的相关知识介绍； ##2. 以NACA0012翼型俯仰振荡实例进行讲解动网格的应用过程； ##3. 与动网格应用有关的参考文献； ##4. 使用动网格进行计算的一些例子。 ##1. 动网格的相关知识介绍 有关动网格基础方面的东西，请具体参考FLUENT User’s Guide或FLUENT全攻略的相关 章节，这里只给出一些提要性的知识要点。 1、简介 动网格模型可以用来模拟流场形状由于边界运动而随时间改变的问题。边界的运动形式可以是预先定义的运动，即可以在计算前指定其速度或角速度；也可以是预先未做定义的运动，即边界的运动要由前一步的计算结果决定。网格的更新过程由FLUENT 根据每个迭代步中边界的 变化情况自动完成。在使用动网格模型时，必须首先定义初始网格、边界运动的方式并指定参予运动的区域。可以用边界型函数或者UDF 定义边界的运动方式。FLUENT 要求将运动的描 述定义在网格面或网格区域上。如果流场中包含运动与不运动两种区域，则需要将它们组合在初始网格中以对它们进行识别。那些由于周围区域运动而发生变形的区域必须被组合到各自的初始网格区域中。不同区域之间的网格不必是正则的，可以在模型设置中用FLUENT软件提 供的非正则或者滑动界面功能将各区域连接起来。 注：一般来讲，在Fluent中使用动网格，基本上都要使用到UDF，所以你最好具备一定的C 语言编程基础。 2、动网格更新方法 动网格计算中网格的动态变化过程可以用三种模型进行计算，即弹簧近似光滑模型(spring-based smoothing)、动态分层模型（dynamic layering）和局部重划模型（local remeshing）。 弹簧近似光滑模型 在弹簧近似光滑模型中，网格的边被理想化为节点间相互连接的弹簧。移动前的网格间距相当于边界移动前由弹簧组成的系统处于平衡状态。在网格边界节点发生位移后，会产生与位移成比例的力，力量的大小根据胡克定律计算。边界节点位移形成的力虽然破坏了弹簧系统原有的
网格基础知识介绍 内容提要主要介绍如下内容： 1）什么是网格计算 2）网格计算能做什么 3）主要组成部分是什么 4）网格计算的标准 5）现在可以建设网格了吗 6）IBM为网格计算提供什么工具7）如何为我的应用提供网格功能 正文网格的变化，可谓日新月异，相应的网格的标准、框架、实施和相应应用也飞速向前发展。现在，网格计算的应用情形也正如web服务的早期情况，又或者是XML，表面上看来是缓慢发展，但是，一旦出现统一的标准和工具，将会出现爆炸式的发展。 1）什么是网格计算 网格计算是一项逐渐形成的技术，不同的人会给出不同的定义。实际上，网格计算的定义很简单：使用网格计算技术，可以将一组服务器、存储系统和网络组合成一套大的系统，并提供高质量的服务。对终端用户或者应用，网格计算象一个巨大的虚拟计算系统。 再进一步的分析，网格技术允许组织、使用无数的计算机共享计算资源，来解决问题。被解决的问题可能会涉及到数据处理、网络或者数据存储。这个由网格技术结合在一起的系统，可能是在同一个房间，也可能是分布在世界各地，运行在不同的硬件平台，不同的操作系统，隶属于不同的组织。基本的思想是赋予某些用户执行一些特定的任务，网格技术将平衡这些巨大的IT资源，来完成任务。本质上，所有的网格用 户使用一个巨大的虚拟系统工作。 这听起来，非常的美好，但问题是如何让它们成为现实，这需要标准，开放的，目标统一的协议和接口。现在标准正在制定中，并逐渐的显现出来。 反过来讲，为什么集群，连接存储设备的网络，科学的设施，网络不是网格呢？这其中的每一个都可能是网格的重要的组成部分，但他自己，却不能建立网格。 有下面几种网格类型 a）计算网格，这些机器将处理数据，及其他繁重的工作。 b）抽取网格，一般情况下是从空闲的服务器和台式机上抽取CPU时间片，用作资源密集型的任务。 c）数据网格，为某一组织的数据知识库提供统一的接口，通过接口，可以查询、管理和保护数据。 更详细的了解，请参考以下网址： 1）https://www.doczj.com/doc/5118915763.html,/Redbooks.nsf/RedbookAbstracts/REDP3613.html 2）https://www.doczj.com/doc/5118915763.html,/developerworks/library/gr-fly.html 3）https://www.doczj.com/doc/5118915763.html,/developerworks/grid/library/i-ebodov/index.html 4）https://www.doczj.com/doc/5118915763.html,/grid/ 2）网格计算能做什么 正如Internet一样，网格计算也是从研究中心和学校开始的，现在一些商业企业也在使用网格。网格计算将开创一种新的金融和商业模式，我们将详细说明。在金融服务领域，网格计算可提高贸易交易的速度，处理大量的数据，提供更加稳定的IT环境，减少宕机时间。政府代理机构可以使用网格储存、保护和集成巨大的库存数据。许多民用和