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制冷空调遇上大数据——行业大变革图书目录

制冷空调遇上大数据——行业大变革图书目录

第一章 彷徨抉择

1 良宵偷心

2 知耻后勇

3 伐树

4 喝汤

5 棚户区说唱

6 面授机宜

7 综合考核

8 陌生信息

9 洪灾

10 议政

第二章 遗大投艰

11 破茧之难

12 出师不利

13 申论

14 雨恨云愁

15 买衣遇窘

16 私人定制

17 成立机构

18 高层路线

19 拉大旗

20 调研安排

21 上访

22 肉弹进攻

23 一边倒

24 强制放贷

25 谎言

第三章 内外夹攻

26 套牢

27 家之殇

28 假表姐

29 株连

30 曲意逢迎

31 奇思妙想

32 回家

33 性奴案

34 挨训

35 三十三号院

36 抵押车

37 紧急盟会

38 贿金纠葛

39 鏖战农家乐

第四章 荆棘载途

40 归案

41 无身鱼

42 再次逼宫

43 滑草

44 求情未果

45 抑郁了

46 暗访

47 品菜玄机

48 顶管问题

49 三块钱药

50 诉衷情

51 医疗垃圾

52 微型协调会

53 离奇车祸

54 察看现场

第五章 风吹雨打

55 竞标前夜

56 围猎

57 恶意抢标

58 交出视频

59 对峙

60 爆炸

61 打钱

62 绝唱

63 快闪送行

64 交心

65 求助办事处

66 吐刺

67 巧会

第六章 流矢攒射

68 基础论

69 判决之后

70 为了上诉

71 探视

72 情感释放

73 大会战

74 说走就走

第1章 当制冷空调遇上大数据——行业大变革

1.1 什么是大数据?

1.2 大数据时代下制冷空调行业亟需突破

1.2.1 制冷空调行业对大数据技术的需求

1.2.2 制冷空调行业的商业发展模式对大数据技术的需求

1.3 大数据给制冷空调行业带来的变革——机遇与挑战并存

1.3.1 大数据技术在制冷空调行业的应用前景

1.3.2 制冷空调企业商业和管理模式变革

1.3.3 制冷空调行业发展方式变革

1.4 总结

本章参考文献

第2章 制冷空调行业大数据在哪里?

2.1 传统数据

2.1.1 空调行业传统数据来源

2.1.2 传统数据利用遇到的问题

2.2 制冷空调行业典型大数据

2.2.1 空调全寿命周期中的大数据

2.2.2 空调企业大数据

2.2.3 行业发展模式中的大数据

2.3 制冷空调行业大数据之“价值”

2.3.1 制冷空调行业大数据的质量

2.3.2 制冷空调行业大数据的价值

2.4 小结

本章参考文献

第3章 如何驾驭制冷空调行业大数据

3.1 制冷空调行业大数据处理的典型基本流程

3.2 大数据处理工具及其应用

3.2.1 典型的大数据处理工具

3.2.2 大数据处理工具在建筑空调能耗模型上的应用

3.3 其他数据分析技术在制冷空调行业大数据中的应用

3.3.1 数据库在制冷空调行业大数据中的应用

3.3.2 云计算在制冷空调行业大数据中的应用

3.3.3 可视化在制冷空调行业大数据中的应用

3.4 小结

本章参考文献

第4章 大数据时代下的家用空调产品技术变革

4.1 预测空调产品发展方向及制定特色产品研发战略

4.1.1 大数据为未来产品研发提供方向

4.1.2 产品部署优化

4.1.3 空调在线监测、维护和维修服务

4.2 空调能耗预测与电网负荷调节

4.2.1 空调能耗预测

4.2.2 智能电网负荷调节

4.3 基于云平台的物联网智能家居

4.3.1 云空调:基于云平台的空调

4.3.2 防侵权安全系统

4.4 本章小结

本章参考文献

第5章 大数据时代下的商用空调产品技术变革

5.1 商用空调系统智能故障检测及诊断技术

5.1.1 商用空调常见故障

5.1.2 故障检测与诊断的大数据平台搭建

5.2 商用空调产品全寿命周期健康管理

5.2.1 空调全寿命周期和健康管理系统

5.2.2 空调产品预防性维护服务平台和云平台下的健康管理系统

5.2.3 全寿命健康管理下的能耗预测与产品维护

5.2.4 全寿命周期健康管理为用户带来的增值

5.3 本章小结

本章参考文献

第6章 大数据时代下空调企业管理和商业模式变革

6.1 大数据时代空调企业的管理模型

6.1.1 人力资源管理

6.1.2 资金管理

6.1.3 物流管理

6.1.4 生产管理和质量监控

6.2 大数据时代空调企业的商业模式

6.2.1 基于用户行为潜在客户群体和新需求

6.2.2 空调产品个性化定制模式

6.3 本章小结

第7章 大数据时代下空调行业发展模式变革

7.1 空调大数据云服务

7.1.1 大数据服务的优势

7.1.2 大数据服务的核心一一大数据云端智能控制中心

7.1.3 大数据云服务的开放平台

7.2 大数据带来的企业和产品发展模式变革

7.2.1 面向用户的销售与服务模式转变

7.2.2 企业制造生产模式变革

7.3 大数据为节能减排计划及节能标准建立提供参考和数据支撑

7.3.1 空调冷负荷计算指标估算法

7.3.2 根据所选设备输出功率估算

7.3.3 基于海量数据的能耗指标和节能指标

本章参考文献

第8章 结语与展望

8.1 空调大数据处在初级发展阶段

8.2 空调大数据发展前景广阔——机遇与挑战并存

8.3 大数据时代将给空调行业带来巨大变革

8.4 未来空调大数据发展展望

本章参考文献

75 河边忆弟

76 家宴

77 “二奶”照风波

78 咖啡厅

79 雨水回收工程

80 纠偏

第七章 突出重围

81 讨薪维权

82 首席服务官

83 二次举报

84 发现线索

85 抽血

86 掀起“盖头”

87 面争

88 返乡之前

89 退出

90 拨云见日

91 前嫌尽释

92 大礼包 2100433B

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制冷空调遇上大数据——行业大变革造价信息

  • 市场价
  • 信息价
  • 询价

新风制冷空调

  • KDC-030说明:6R;额定供量(kw):50.2kw;额定供热量(kw):58.9kw;风量(m3/h:3000m3/h;
  • 国祥
  • 13%
  • 内蒙古森联京成空调设备有限公司
  • 2022-12-07
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新风制冷空调

  • KDC-040说明:6R;额定供量(kw):64.6kw;额定供热量(kw):76.3kw;风量(m3/h:4000m3/h;
  • 国祥
  • 13%
  • 内蒙古森联京成空调设备有限公司
  • 2022-12-07
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新风制冷空调

  • KDC-050说明:6R;额定供量(kw):79.9kw;额定供热量(kw):92kw;风量(m3/h:5000m3/h;
  • 国祥
  • 13%
  • 内蒙古森联京成空调设备有限公司
  • 2022-12-07
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新风制冷空调

  • KDC-080说明:6R;额定供量(kw):126.1kw;额定供热量(kw):146.3kw;风量(m3/h:8000m3/h;
  • 国祥
  • 13%
  • 内蒙古森联京成空调设备有限公司
  • 2022-12-07
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新风制冷空调

  • KDC-090说明:6R;额定供量(kw):134.8kw;额定供热量(kw):168.5kw;风量(m3/h:9000m3/h;
  • 国祥
  • 13%
  • 内蒙古森联京成空调设备有限公司
  • 2022-12-07
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空调用开关

  • WNC5800
  • 湛江市2005年2月信息价
  • 建筑工程
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柜式空调

  • FP-15Fh/(X)A 6排
  • 湛江市2011年9月信息价
  • 建筑工程
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柜式空调

  • FP-20Fh/(X)A 4排
  • 湛江市2011年9月信息价
  • 建筑工程
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柜式空调

  • FP-30Fh/(X)A 4排
  • 湛江市2011年9月信息价
  • 建筑工程
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柜式空调

  • FP-30Fh/(X)A 6排
  • 湛江市2011年9月信息价
  • 建筑工程
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融合大数据

  • /人体),WiFi无热数据数据:人脸8亿 × N/车辆20亿× N/人体10亿× N/WiFi 40亿 × N注:多种数据的时候按比例折算 推荐硬件:型号:DS-VBD2SI-II物料代码
  • 2台
  • 3
  • 中高档
  • 不含税费 | 含运费
  • 2020-03-09
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制冷空调

  • KTZ型 KTZ125-100-250B (Y系列低噪音四极电机) 5.5KW
  • 8台
  • 1
  • 广一
  • 中高档
  • 不含税费 | 不含运费
  • 2015-12-29
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制冷空调

  • KTZ型 KTZ125-100-250A (Y系列低噪音四极电机) 7.5KW
  • 7台
  • 1
  • 广一
  • 中高档
  • 不含税费 | 含运费
  • 2015-12-28
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制冷空调

  • KTB型 KTB200-150-400B (Y系列低噪音四极电机) 55KW
  • 6台
  • 1
  • 广一
  • 中高档
  • 不含税费 | 不含运费
  • 2015-12-02
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制冷空调

  • KTZ型 KTZ250-200-400A (Y系列低噪音四极电机) 90KW
  • 2台
  • 1
  • 广一
  • 中高档
  • 含税费 | 含运费
  • 2015-11-30
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制冷空调遇上大数据——行业大变革内容简介

《制冷空调遇上大数据(行业大变革)》包含4个部分,共8章:第一部分(第1章)介绍大数据的基础知识和大数据时代给制冷空调行业带来的机遇和挑战;第2部分(第2~3章)讨论制冷空调行业的大数据来源和一些经典而常用的大数据处理、应用方法和工具;第3部分(第4~7章)为大数据应用知识,内容包括大数据时代下的家用、商用空调产品技术变革、空调企业管理和商业模式、行业发展模式变革等。第4部分(第8章)为结语与展望。

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制冷空调遇上大数据——行业大变革图书目录常见问题

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制冷空调遇上大数据——行业大变革图书目录文献

电厂图书目录 电厂图书目录

电厂图书目录

格式:pdf

大小:546KB

页数: 40页

柜号 序号 G1 1 G1 2 G1 3 G2 4 G2 5 G2 6 G2 7 G2 8 G2 9 G1 10 G2 11 G2 12 G2 13 G2 14 G1 15 G1 16 G1 17 G2 18 G2 19 G2 20 G1 21 G3 22 G3 23 G3 24 G3 25 G3 26 G3 27 G1 28 G1 29 G3 30 G3 31 G2 32 G2 33 G2 34 G2 35 G2 36 G2 37 G2 38 下右 39 下右 40 下右 41 下右 42 下右 43 下右 44 下右 45 下右 46 下右 47 下右 48 下右 49 下右 50 下右 51 下右 52 下右 53 下左 54 下左 55 下左 56 下左 57 下左 58 下左 59 下左 60 下左 61 下左 62 下左 63 下左 64 下左 65 下左 66 下左 67 下

工程常用图书目录 工程常用图书目录

工程常用图书目录

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大小:546KB

页数: 5页

1 工程常用图书目录(电气、给排水、暖通、结构、建筑) 序号 图书编号 图书名称 价格(元) 备注 JTJ-工程 -24 2009JSCS-5 全国民用建筑工程设计技术措施-电气 128 JTJ-工程 -25 2009JSCS-3 全国民用建筑工程设计技术措施-给水排水 136 JTJ-工程 -26 2009JSCS-4 全国民用建筑工程设计技术措施-暖通空调 ?动力 98 JTJ-工程 -27 2009JSCS-2 全国民用建筑工程设计技术措施-结构(结构体系) 48 JTJ-工程 -28 2007JSCS-KR 全国民用建筑工程设计技术措施 节能专篇-暖通空调 ?动力 54 JTJ-工程 -29 11G101-1 混凝土结构施工图平面整体表示方法制图规则和构造详图(现浇混凝土框架、剪力墙、框架 -剪力墙、框 支剪力墙结构、现浇混凝土楼面与屋面板) 69 代替 00G101

大数据发展促进“互联网+”大变革

目前,“大数据”一词正在越来越频繁的出现,越来越多的企业开始正视大数据的重要性。可以大胆预测,2017年大数据将会进一步渗透到各个领域,其发展扩张势不可挡。

事实上,在互联网社会,信息化的高度发达和大数据的充分应用,已完全能够使信息实现“网上传递”。然而观诸现实,具体到企业的信息化环境里,仿佛就地遇到防洪堤,使信息流速缓慢,流程在各部门业务系统间形成断点,跨部门之间共享协作更是难上加难。

对于企业在大数据的应用场景来说,一定是要优先考虑如何通过大数据进行精细化运营,以驱动更好的运营效率和效果的提升。

但值得注意的是,企业在这方面的建设一定要考虑如何让数据分析人员、算法人员与产品运营人员更好的融合在一起工作,否则大数据将在产品运营环节比较难起到理想的作用。因为很多公司的运营人员并不是非常了解大数据在哪些运营的环节可以用到大数据;同时,数据分析和算法人员不能很好的理解业务,也不知道有哪些运营策略和场景,也较难为产品运营人员提供好的支持。如果数据分析人员和算法人员能够定期参与产品运营的一些例会,甚至如果有可能,可以让数据分析和算法人员与产品运营人员坐在一个相邻的办公区域一起工作。

另外,企业的信息数据得以在多个政务平台之间实现共享共用,可以充分展现制度创新的旺盛生命力,主要表现在以下两大方面:

其一,对广大企业来说,通过“互联网+大数据”的整合,可以实现“一处填表,多方共享”,大大减少了跑腿时间,节省了人力物力财力,提升了企业网上办事的便利化和体验感。

其二,对于政府部门来说,通过企业专属网页的建设,纵向、横向、重点整合了一批企业办理事项,以及各种办事提醒、通知公告、警示等政策信息,构建了线上线下一体化公共服务体系,大大降低了行政成本,提高了办事效率。

在“互联网+行动”成为国家战略之后,政府出台了《促进大数据发展行动纲要》,系统部署了我国大数据发展工作,北京成立大数据研究院,广东、辽宁等省创立大数据管理局,武汉、贵州、杭州等地大数据交易中心、交易所成立等等。

事实上,大数据产业的发展一方面如火如荼,另一方便也充满危机与挑战。作为战略性新兴产业,发展预期同样被投资界持续看好。据不完全统计,截至201610月底,中国大数据行业有184家企业获得投融资。在2017年,将会有更多的大数据公司,在行业内愈发扮演举足轻重的角色。如果大数据能够作为商业模式的一部分或者更准确的说是作为企业产品的一个引擎,那么企业的能量和想象空间将会更大。

而众多的实践也证明,推行“互联网+政务服务”改革是加快转变政府职能、建设服务型政府的重要举措,是顺应信息化趋势、推进政府治理能力现代化的迫切需要,是拓展完善政府联系和服务群众机制、方便群众办事创业的重要渠道。

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遇上大数据,未来的建筑也会“说话”

从智能政务到智慧城市,从智能交通到智慧旅游,伴随着贵州大数据这颗智慧树的成长,赋予了各行各业的提升,推动其发生质的变革,就连传统的建筑行业也不例外。

提到建筑行业,人们第一时间想到的多半是漫天飞扬的尘土、杂乱堆放的建材以及生产方式传统粗放这样的画面。也难怪,如此传统的行业,说它和大数据融合在一起,难免会让人觉得有些匪夷所思,但是在大数据时代下的贵州,建筑行业就真的找到了和大数据的切合点,融合在一起了,而且还产生了奇妙的化学反应,成功赋予建筑行业大数据的智慧。贵州兴达兴建材股份有限公司(简称兴达兴)行政总监刘富慧这样说到。

兴达兴成立于 2008 年,原本只是一家提供商品混凝土、预制构件、干混砂浆、精品砂石等建筑材料的劳动密集型粗放企业。但在企业发展过程中,兴达兴董事长倪文勇逐渐发现,高污染、高能耗、高耗材的传统生产方式不仅不符合绿色持续发展的理念,而且极大增加企业的生产成本,过度地降低了企业的活力。此外,按照传统生产方式,在涉及各类建筑材料产品的生产、供应、运输以及使用等整个产业链条中,都存在不同程度的效率和质量不稳定、不可控等痛点。这让倪文勇更加坚定:必须要给建筑原材料生产、供应乃至于涵盖整个产业链上下游的全过程增加点额外的添加剂

2016年,贵州大数据产业发展如火如荼,不仅得到发改委、工信部等国家部委的肯定与支持,成为全国首个国家级大数据综合试验区,成功占领国内大数据产业发展的制高点,还促进大数据技术广泛应用于健康医疗、交通旅游、文化教育等各领域中。贵州大数据的发展,让倪文勇看到了企业转型升级与改造的方向。大数据时代,公司要用绿色化、大数据引领发展。倪文勇确信,大数据就是混凝土制造业的添加剂

随后,兴达兴以大数据、互联网、云计算以及人工智能等技术与混凝土产业的融合发展为创新点,自主研发出中国首个高性能混凝土大数据库平台——“砼智造。砼智造由MES智能制造执行、智能物流、C2F电子商务等系统组成,以混凝土产业实时生产数据为基础建立产业数据库,链接混凝土从材料供应厂家到用料标准到物流运输,到采购、混凝土浇筑整个业态上下游全过程,对推进产业转型升级,降能节本,提高效益产生巨大成效。

据刘富慧介绍,砼智造是建立在大数据云端的智能制造一体化平台,平台使用B/S构架搭建,通过大量传感器自动获取生产活动中的生产资源信息建立大数据库,结合资源变化,生成云端智能工艺数据包并拨接生产线。平台包含了C2F电子商务、MES制造执行、智能物流等系统,将原材料管理、生产控制、质量控制、物流配送、施工控制、交易订单等信息全面数据化、人工智能化,并以互联网作为媒介,将高性能混凝土优质常规原材料数据、优化配合比数据、生产排程数据、物流信息数据、施工信息数据等信息有效采集,实现高性能混凝土的流程型智能制造和大规模个性化定制,开启高性能混凝土产业智能制造时代。

基于整合与链接原材料供给、生产制造、物流运输、施工服务等产业链上下游各环节,我们实现混凝土全产业链业务协同和数据共享,建立起了协同采购、协同物流、协同生产和协同施工服务体系。倪文勇表示,兴达兴基于砼智造的创新得到各级政府部门的肯定,先后被列为贵州省智能制造试点示范项目和工信部水泥行业基于在线监控的管控集成试点项目,成为驱动企业创新发展提升传统产能的新动能。

目前,砼智造已经与省内二十余家建筑企业达成信息化改造合作,并正在逐步向国内行业企业、政府、科研等领域推广,为其提供一站式数字化解决方案,进一步促进混凝土实体产业与大数据深度融合。

在所有建筑用材中,混凝土是最特殊的一个,也是实现数字会转型最为艰难的一个,砼智造的成功运行,证明我们已经具备啃下这块骨头能力,但砼智造只是建材云平台中的一个部分,未来,我们会将更多的建材体系全搬到云端上,让更多的建材实现数字化。倪文勇继续说道,“‘建材云的搭建会大大推动建筑行业与大数据的融合,让建筑更加科技、数字化。你可能只需要通过一部手机,建筑用的是什么材料?用了多少?是由谁生产的?是什么规格?……所有信息,建筑都会告诉你,我们会让未来的建筑会说话

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大数据将带来生活大变革

今年的政府工作报告提出“促进大数据、云计算、物联网广泛应用。”“十三五”规划纲要更是将大数据作为重大战略实施。而百姓已经感受到“大数据”汹 涌袭来。春节前后,密集发布的消费、出行、旅游、医疗、金融等各种大数据,为百姓的“决策”提供了依据。专家认为,其革命性意义在于为人们的认知、判断、 决策提供了崭新的工具,它将改变政府的运行、监管模式,助推经济结构调整,更加便利百姓生活。

大数据在我国已成为一个新兴产业,应用的重点领域集中于金融、通信、零售、医疗、旅游、政府管理等。作为产业,大数据已经形成初步的产业链条, 可细分为数据资源型、技术型、应用型三大类别。代表企业有百度、阿里巴巴、腾讯等,同时也诞生了一批创业型公司,如已登陆新三板的迪派无线、多牛传媒等。

易观国际数据显示,2015年这一产业规模已达到102亿元。据申万宏源测算,10年后大数据技术可撬动万亿元级的GDP

有了大数据的支持,政府管理工作将会更高效、精准、科学,并能有效约束公职人员、监督公共资源的使用。国务院办公厅20157月发布的《关于 运用大数据加强对市场主体服务和监管的若干意见》指出,大数据“有利于政府充分获取和运用信息,更加准确地了解市场主体需求,提高服务和监管的针对性、有效性。”

同时,大数据也正在创新经济运行模式,将对经济转型升级产生重要意义。大数据将促进市场资源配置的高效与优化,推动企业从粗放式生产转向“以用 户为中心”,激发创业创新热潮。易观智库高级分析师任伟表示,在经济增速放缓的背景下,将更加激励国内企业利用大数据挖掘增长潜力。

如今,传统的生活模式正被深刻影响。大数据已渗入百姓生活的方方面面,柴米油盐、吃穿住行、学阅娱赏……

清华大学数据科学研究院执行副院长韩亦舜认为,许多人都在无意识当中已经使用数据做决策了,出行前查路况、在手机软件上找附近餐馆……同时,每个人也成为大数据的数据源,我们使用互联网的行为,都会产生数据。

当你打开曾经浏览过的网页,都会自动弹出“猜你喜欢”,而“喜欢”的东西都是平台根据你以往看过、买过留下的“痕迹”,经数据分析筛选后推送的。大数据时代的到来,会让商家更快更高效地实现以用户为中心,提供各种服务。

大数据让百姓生活更智能更健康。广东、上海、重庆等地智能公交站牌已经“上岗”,它通过汇集道路、公交实时信息的大数据终端,及时发布公交车什么时候到站,所去方向是否拥堵,车上的人多不多……

另外,还可通过穿戴设备将相关数据传至连接的后台,经过数据终端分析,告诉你运动及健康状况。

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