搜索技术:利用 Xsens Ergo 捕捉、分析、优化和创建更安全的工作空间
最编程
2024-07-15 11:06:27
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简化人体工程学分析,优先考虑员工福祉,并利用客观数据和见解提高生产力。
捕获。分析。优化。使用 Xsens Ergo 创建更安全的工作空间
1.质量数据
使用高质量、客观且经过验证的运动数据进行详细的人体工程学分析
2.随处使用
在最具挑战性的工作环境中随时测量和分析
3.快速、实时分析
设置快速简单,可实现高效测量并导出至第三方软件
对高效、准确的人体工程学分析的需求日益增长
在汽车、制造、物流和建筑等行业,很大一部分组装和生产任务仍然是手动完成的。这导致全球肌肉骨骼疾病激增,影响估计 17.1 亿人。欧洲立法和国际标准现在要求公司分析人体工程学风险。人们越来越需要高效、准确且用户友好的工具来简化工作场所人体工程学评估,满足保障工人福祉的迫切需要。
Xsens Ergo:开启人体工学评估的未来
传统的人体工程学评估方法既耗时又主观,而且往往很乏味。Xsens Ergo 解决方案简化了工作场所人体工程学研究,优化成本和效率。捕获实时运动数据,最大限度地减少资源,并生成快速、可靠的报告,以创建未来的工作空间。
保护员工健康: 主动识别风险,预防肌肉骨骼疾病,并优先考虑员工福祉。
提高生产力: 根据实时动作捕捉数据优化工作站,最大限度地提高员工舒适度和绩效。
做出数据驱动的决策: 通过客观的见解不断改善工作环境,确保持久的人体工程学改进。
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《京沪公园使用大数据报告》解读城市公园新机遇-Part One 公园基本情况 1 城市公园分布 城市公园分布广泛,主要集中在中心城区和郊区的居住密集区 根据公开数据,北京市注册公园数为403个(2016年),上海市为165个(2015年)。基于腾讯地图,找到京沪两地所有公园的位置点信息,将它们画在地图上,可以发现,城市公园分布广泛,并且主要集中在中心城区和郊区的居住密集区。 公园数量数据来源:北京-《瞭望东方周刊》,上海-2016年上海市统计年鉴; 公园位置点信息来源:腾讯地图POI数据; 2 人均公园绿地面积 北京北部、上海东北部人均公园绿地面积较多 数据显示,截至2015年年末,北京的人均公园绿地面积为13.6平方米/人,上海则为7.6平方米/人。从各区人均公园绿地面积的数据可以看出,受区域面积和人口数量的双重制约,城市中心区的人均公园绿地面积通常较小。北京人均公园绿地面积较多的地区主要是在北部,而上海则是在东北部。 数据来源:北京市园林局网站,2016年上海市统计年鉴 Part Two 公园受欢迎程度 1 网络热度 哪些公园是“网红”? 樱花季促成玉渊潭公园和顾村公园最热! 根据腾讯位置大数据,春季时,在我们选取的几个公园中,用户通过社交分享最多的公园,北京是玉渊潭公园,上海是顾村公园。这两个公园的热度远远领先其他公园,成为当之无愧的“网红”公园。玉渊潭公园和顾村公园在春季都有樱花节活动,京沪两地的植物园在春季也有较高的网络热度。 注:社交分享包括微信朋友圈、QQzone等社交工具中的签到信息 2 公园吸引力程度 公园有多吸引人? 部分大型公园超50%的游客来源于10公里外 公园的吸引力可以用到访者居住地到公园的直线距离的中位数来衡量。根据腾讯位置大数据分析,京沪两地都是知名公园吸引力较大。以北京颐和园和上海辰山植物园为例,50%的游客来源于20.3公里和17.6公里以外。热度最高的北京玉渊潭公园和上海顾村公园也有较高的吸引力。 3 外地游客比例 只有知名公园有外地游客? 社区公园仍有5~10%的外地游客到访 颐和园作为全国景点,毫不意外,外地游客比例高达40%,远超京沪其他公园。上海的公园中,人民公园的外地游客比例达到19%,可能与其临近旅游热点南京路和人民广场有关。总的来说,本身就是景点或临近人群聚集地的公园外地游客比例高。通常意义上社区公园主要服务于当地居民,而数据显示,京沪的社区公园仍有5~10%的外地游客到访。 Part Three 公园使用情况 1 工作日和周末人流量对比 北京奥林匹克森林公园超200%, 上海辰山植物园周末游客增幅达170% 大型的综合公园、主题公园、郊区公园周末人流量都有至少50%的增长,北京的奥林匹克森林公园、南海子郊野公园,上海的辰山植物园、顾村公园,周末游客增幅达到了100%以上。一些距离工作区较近的公园如上海陆家嘴中心广场公园、北京CBD历史文化公园,周末时人流量则出现了明显下降。 2 人流量随时间变化 上海的周末人流高峰期更晚更集中 上海中心型公园、主题型公园和郊区公园的高峰期在周末更为集中,并会发生明显推迟,到14~15点才达到人流量高峰。而北京的公园在上午10~12点期间就进入了高峰期,在15~16点也有一个高峰期。 Part Four 位置大数据带来的启示 1 建立合理的公园体系结构 丰富体系结构:大型公园和小微公园结合,优化空间利用率 公园的使用情况可以用空间利用效率衡量,即“到访人数/公园面积” 。从数据来看,京沪两地空间利用效率高的公园都是中小型公园,而大型公园的空间利用效率则较低; 考虑到安全、环境等管理成本,大型公园多采取收费、围合等管理模式,这会降低公园的空间利用率,可进一步研究费用高低、范围设定和利用率的关系,优化空间利用率; 合理的城市公园体系还需要与就业中心结合的公园以及服务社区的公园。在空间资源日益紧张的大城市,除了在郊区新建大型公园外,在城市中心区新建更多的微型、小型公园也是不错的选择。 2 混搭多种功能区域 混搭区域功能:城市公园选址宜与多种功能区域搭配,关注慢行设施 城市公园可以和工作区、商圈、公共活动区等多种区域相结合。公园在工作日可服务于区域就业、商务人士,在周末也可以服务市民休闲和社会活动。有利于凝聚人气,更大地发挥公园的功能。如上海的徐家汇公园,周边是写字楼聚集区,又是商圈,同时又有大量居民区,周末的空间利用效率相比于工作日反升8%;。 关注公园周边慢行设施的设计,方便游客步行到达。结合热力图和三维地图可以看出,徐家汇公园东西两侧的汇金广场、港汇广场、徐家汇国际大厦、宛平宾馆、上海财政局等是公园使用者集聚程度最高的地区。五洲国际广场、均瑶国际广场虽然距离较远,但是沿肇嘉浜路到徐家汇公园较为便捷,也在步行范围内,所以也同样具有较高互动性。可见便利的慢行设施可以增强公园和周边的互动。 3 位置大数据优化公园服务 优化公园服务:根据到访人群来源判断服务偏向,提供精准服务 通过位置大数据,可以识别出公园的服务偏向,判断公园的使用是否符合预期,及时优化公园内部及周边服务设施。服务偏向可以根据到访过公园的游客工作或居住在公园周边2公里内的占比判断。如北京的北小河公园、上海的彭浦公园等服务周边的居住人群更多,这些公园可以考虑多配备小广场、健身器材、儿童游乐场等设施;而北京的CBD历史文化公园、上海的西康公园服务工作人群更多,则可以考虑多进行绿化并配备长椅等休闲设施。 4 位置大数据助力公园管理 助力公园管理:位置大数据提供精准宣传和功能评估依据 在“互联网+”日益发达的今天,位置大数据可以帮助有意发展旅游产业的城市公园:
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windows下进程间通信的(13种方法)-摘 要 本文讨论了进程间通信与应用程序间通信的含义及相应的实现技术,并对这些技术的原理、特性等进行了深入的分析和比较。 ---- 关键词 信号 管道 消息队列 共享存储段 信号灯 远程过程调用 Socket套接字 MQSeries 1 引言 ---- 进程间通信的主要目的是实现同一计算机系统内部的相互协作的进程之间的数据共享与信息交换,由于这些进程处于同一软件和硬件环境下,利用操作系统提供的的编程接口,用户可以方便地在程序中实现这种通信;应用程序间通信的主要目的是实现不同计算机系统中的相互协作的应用程序之间的数据共享与信息交换,由于应用程序分别运行在不同计算机系统中,它们之间要通过网络之间的协议才能实现数据共享与信息交换。进程间通信和应用程序间通信及相应的实现技术有许多相同之处,也各有自己的特色。即使是同一类型的通信也有多种的实现方法,以适应不同情况的需要。 ---- 为了充分认识和掌握这两种通信及相应的实现技术,本文将就以下几个方面对这两种通信进行深入的讨论:问题的由来、解决问题的策略和方法、每种方法的工作原理和实现、每种实现方法的特点和适用的范围等。 2 进程间的通信及其实现技术 ---- 用户提交给计算机的任务最终都是通过一个个的进程来完成的。在一组并发进程中的任何两个进程之间,如果都不存在公共变量,则称该组进程为不相交的。在不相交的进程组中,每个进程都独立于其它进程,它的运行环境与顺序程序一样,而且它的运行环境也不为别的进程所改变。运行的结果是确定的,不会发生与时间相关的错误。 ---- 但是,在实际中,并发进程的各个进程之间并不是完全互相独立的,它们之间往往存在着相互制约的关系。进程之间的相互制约关系表现为两种方式: ---- (1) 间接相互制约:共享CPU ---- (2) 直接相互制约:竞争和协作 ---- 竞争——进程对共享资源的竞争。为保证进程互斥地访问共享资源,各进程必须互斥地进入各自的临界段。 ---- 协作——进程之间交换数据。为完成一个共同任务而同时运行的一组进程称为同组进程,它们之间必须交换数据,以达到协作完成任务的目的,交换数据可以通知对方可以做某事或者委托对方做某事。 ---- 共享CPU问题由操作系统的进程调度来实现,进程间的竞争和协作由进程间的通信来完成。进程间的通信一般由操作系统提供编程接口,由程序员在程序中实现。UNIX在这个方面可以说最具特色,它提供了一整套进程间的数据共享与信息交换的处理方法——进程通信机制(IPC)。因此,我们就以UNIX为例来分析进程间通信的各种实现技术。 ---- 在UNIX中,文件(File)、信号(Signal)、无名管道(Unnamed Pipes)、有名管道(FIFOs)是传统IPC功能;新的IPC功能包括消息队列(Message queues)、共享存储段(Shared memory segment)和信号灯(Semapores)。 ---- (1) 信号 ---- 信号机制是UNIX为进程中断处理而设置的。它只是一组预定义的值,因此不能用于信息交换,仅用于进程中断控制。例如在发生浮点错、非法内存访问、执行无效指令、某些按键(如ctrl-c、del等)等都会产生一个信号,操作系统就会调用有关的系统调用或用户定义的处理过程来处理。 ---- 信号处理的系统调用是signal,调用形式是: ---- signal(signalno,action) ---- 其中,signalno是规定信号编号的值,action指明当特定的信号发生时所执行的动作。 ---- (2) 无名管道和有名管道 ---- 无名管道实际上是内存中的一个临时存储区,它由系统安全控制,并且独立于创建它的进程的内存区。管道对数据采用先进先出方式管理,并严格按顺序操作,例如不能对管道进行搜索,管道中的信息只能读一次。 ---- 无名管道只能用于两个相互协作的进程之间的通信,并且访问无名管道的进程必须有共同的祖先。 ---- 系统提供了许多标准管道库函数,如: pipe——打开一个可以读写的管道; close——关闭相应的管道; read——从管道中读取字符; write——向管道中写入字符; ---- 有名管道的操作和无名管道类似,不同的地方在于使用有名管道的进程不需要具有共同的祖先,其它进程,只要知道该管道的名字,就可以访问它。管道非常适合进程之间快速交换信息。 ---- (3) 消息队列(MQ) ---- 消息队列是内存中独立于生成它的进程的一段存储区,一旦创建消息队列,任何进程,只要具有正确的的访问权限,都可以访问消息队列,消息队列非常适合于在进程间交换短信息。 ---- 消息队列的每条消息由类型编号来分类,这样接收进程可以选择读取特定的消息类型——这一点与管道不同。消息队列在创建后将一直存在,直到使用msgctl系统调用或iqcrm -q命令删除它为止。 ---- 系统提供了许多有关创建、使用和管理消息队列的系统调用,如: ---- int msgget(key,flag)——创建一个具有flag权限的MQ及其相应的结构,并返回一个唯一的正整数msqid(MQ的标识符); ---- int msgsnd(msqid,msgp,msgsz,msgtyp,flag)——向队列中发送信息; ---- int msgrcv(msqid,cmd,buf)——从队列中接收信息; ---- int msgctl(msqid,cmd,buf)——对MQ的控制操作; ---- (4) 共享存储段(SM) ---- 共享存储段是主存的一部分,它由一个或多个独立的进程共享。各进程的数据段与共享存储段相关联,对每个进程来说,共享存储段有不同的虚拟地址。系统提供的有关SM的系统调用有: ---- int shmget(key,size,flag)——创建大小为size的SM段,其相应的数据结构名为key,并返回共享内存区的标识符shmid; ---- char shmat(shmid,address,flag)——将当前进程数据段的地址赋给shmget所返回的名为shmid的SM段; ---- int shmdr(address)——从进程地址空间删除SM段; ---- int shmctl (shmid,cmd,buf)——对SM的控制操作; ---- SM的大小只受主存限制,SM段的访问及进程间的信息交换可以通过同步读写来完成。同步通常由信号灯来实现。SM非常适合进程之间大量数据的共享。 ---- (5) 信号灯 ---- 在UNIX中,信号灯是一组进程共享的数据结构,当几个进程竞争同一资源时(文件、共享内存或消息队列等),它们的操作便由信号灯来同步,以防止互相干扰。 ---- 信号灯保证了某一时刻只有一个进程访问某一临界资源,所有请求该资源的其它进程都将被挂起,一旦该资源得到释放,系统才允许其它进程访问该资源。信号灯通常配对使用,以便实现资源的加锁和解锁。 ---- 进程间通信的实现技术的特点是:操作系统提供实现机制和编程接口,由用户在程序中实现,保证进程间可以进行快速的信息交换和大量数据的共享。但是,上述方式主要适合在同一台计算机系统内部的进程之间的通信。 3 应用程序间的通信及其实现技术 ---- 同进程之间的相互制约一样,不同的应用程序之间也存在竞争和协作的关系。UNIX操作系统也提供一些可用于应用程序之间实现数据共享与信息交换的编程接口,程序员可以通过自己编程来实现。如远程过程调用和基于TCP/IP协议的套接字(Socket)编程。但是,相对普通程序员来说,它们涉及的技术比较深,编程也比较复杂,实现起来困难较大。 ---- 于是,一种新的技术应运而生——通过将有关通信的细节完全掩盖在某个独立软件内部,即底层的通讯工作和相应的维护管理工作由该软件内部来实现,用户只需要将通信任务提交给该软件去完成,而不必理会它的具体工作过程——这就是所谓的中间件技术。 ---- 我们在这里分别讨论这三种常用的应用程序间通信的实现技术——远程过程调用、会话编程技术和MQSeries消息队列技术。其中远程过程调用和会话编程属于比较低级的方式,程序员参与的程度较深,而MQSeries消息队列则属于比较高级的方式,即中间件方式,程序员参与的程度较浅。 ---- 4.1 远程过程调用(RPC)
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金融科技的高效省力秘籍:打造全面连接、全景覆盖、智能化的数字化运营体系" - 当下金融科技运营:挑战与机遇共存的时代解读 在快速发展的数字技术和企业数字化转型的大背景下,中国金融科技产业步入了提质增效的新阶段。面对市场的起伏变革与不确定性,金融机构需积极拥抱创新,灵活运用新技术,确保在竞争激烈的市场环境中稳固立足。 - 面临的双重考验: 1. 技术迭代压力:持续跟进行业内的科技革新,掌握新兴工具和平台,时刻应对瞬息万变的市场需求是金融科技运营的一大挑战。 2. 安全与隐私挑战:伴随着网络安全风险加剧和数据泄漏频发,如何强化信息安全体系、防范攻击、维护客户资金及隐私安全显得尤为重要。同时,伴随金融科技公司崛起,个人隐私权保障愈发关键。 - 喜人的发展空间: 1. 提升运营效益与降低成本:借助数字化技术,实现流程自动化、信息整合以及数据分析等,有效提升工作效能并缩减运营成本。 2. 扩大市场份额与增收途径:利用数字化手段拓宽销售渠道,优化用户体验,吸引更多用户并带动收入增长。 3. 加强客户联系与提升满意度:通过数字化科技运营,企业能更好地与客户互动沟通,增强客户信任感与忠诚度。 - 构建金融科技降本增效的核心驱动力:实施“全感知、全链接、全场景、智能”的科技运营体系升级路径