包装机X1X2数据采集通过解析ARCNET协议转换OPC服务实现数据采集

基于labview的34972A上位机温度采集系统，提供10路以上的数据采集、保存、显示等功能；

工业互联网的核心是数据驱动的智能分析与决策优化。
工业互联网从发展之初，就将数据作为核心要素，将数据驱动的优化闭环作为实现工业互联网赋能价值的关键。
在工业互联网体系架构1.0中，明确提出工业互联网核心是基于全面互联而形成数据驱动的智能，即通过数据采集交换、集成处理、建模分析、优化决策与反馈控制等实现机器设备、运营管理到商业活动的智能与优化。
工业互联网架构2.0则进一步强调数据闭环的作用，明确了工业互联网基于感知控制、数字模型、决策优化三个基本层次，以及由自下而上的信息流和自上而下的决策流构成的工业数字化应用优化闭环实现核心功能

一、风险评估项目概述 11.1工程项目概况 11.1.1建设项目基本信息 11.1.2建设单位基本信息 11.1.3承建单位基本信息 21.2风险评估实施单位基本情况 2二、风险评估活动概述 22.1风险评估工作组织管理 22.2风险评估工作过程 22.3依据的技术标准及相关法规文件 22.4保障与限制条件 3三、评估对象 33.1评估对象构成与定级 33.1.1网络结构 33.1.2业务应用 33.1.3子系统构成及定级 33.2评估对象等级保护措施 33.2.1 XX子系统的等级保护措施 33.2.2 子系统N的等级保护措施 3四、资产识别与分析 44.1资产类型与赋值 44.1.1资产类型 44.1.2资产赋值 44.2关键资产说明 4五、威胁识别与分析 45.1威胁数据采集 55.2威胁描述与分析 55.2.1威胁源分析 55.2.2威胁行为分析 55.2.3威胁能量分析 55.3威胁赋值 5六、脆弱性识别与分析 56.1常规脆弱性描述 56.1.1管理脆弱性 56.1.2网络脆弱性 56.1.3系统脆弱性 56.1.4应用脆弱性 56.1.5数据处理和存储脆弱性 66.1.6运行维护脆弱性 66.1.7灾备与应急响应脆弱性 66.1.8物理脆弱性 66.2脆弱性专项检测 66.2.1木马病毒专项检查 66.2.2渗透与攻击性专项测试 66.2.3关键设备安全性专项测试 66.2.4设备采购和维保服务专项检测 66.2.5其他专项检测 66.2.6安全保护效果综合验证 66.3脆弱性综合列表 6七、风险分析 67.1关键资产的风险计算结果 67.2关键资产的风险等级 77.2.1风险等级列表 77.2.2风险等级统计 77.2.3基于脆弱性的风险排名 77.2.4风险结果分析 7八、综合分析与评价 7九、整改意见 7附件1：管理措施表 8附件2：技术措施表 9附件3：资产类型与赋值表 11附件4：威胁赋值表 11附件5：脆弱性分析赋值表 12

介绍了一种基于串行通讯方式的8路温度数据采集系统的软硬件设计，它以单片机为控制核心，采用温度传感器及12位串行A/D转换器，具有8路模拟量输入口以及RS-485接口，能与上位机进行通讯

什么是OPC？OPC(OLEforProcessControl——用于过程控制的OLE)是一个工业标准，它是许多世界领先的自动化和软、硬件公司与微软公司合作的结晶。
这个标准定义了应用Microsoft操作系统在基于PC的客户机之间交换自动化实时数据的方法。
管理该标准的组织是OPC基金会。
该基金会的会员单位在世界范围内超过220个。
包括了世界上几乎全部的控制系统、仪器仪表和过程控制系统的主要供应商。
OPC基金会的先驱——一支由Fisher-Rosemount、Rockwell软件公司、Opto22、Intellution和IntuitiveTechnology公司组成的“特别工作组”——在经过一年工作后，开发出一个基本的、可运行的OPC规范。
简化的第一阶段的标准在1996年8月发布。
　　随着1997年2月Microsoft公司推出Windows95支持的DCOM技术，1997年9月新成立的OPCFoundation对OPC规范进行修改，增加了数据访问等一些标准，OPC规范得到了进一步的完善。
OPC是基于Microsoft公司的DistributedInternetApplication（DNA）构架和ComponentObjectModel（COM）技术的，根据易于扩展性而设计的。
OPC规范定义了一个工业标准接口，这个标准使得COM技术适用于过程控制和制造自动化等应用领域。
OPC是以OLE/COM机制作为应用程序的通讯标准。
OLE/COM是一种客户/服务器模式，具有语言无关性、代码重用性、易于集成性等优点。
OPC规范了接口函数，不管现场设备以何种形式存在，客户都以统一的方式去访问，从而保证软件对客户的透明性，使得用户完全从低层的开发中脱离出来。
　　OPC的效率从OPC标准的制定到现在已历经了5年的时间。
在这过去的5年中，众多业界领先的制造商已开发了多种OPC服务器和客户机应用。
在实际工程中也历经了多方面的测试和考验。
以瑞士的TetraPak为例，其基于OPC服务器技术的数据采集系统，保证了对超过500个数据点的更新时间为200毫秒。

平台部分主要是hadoop分布式系统，基于该系统融合了组件Spark，Hbase，Hive，Sqoop，Mahout等。
继而进行相关的数据分析该项目主要分为以下几部分:1:数据采集主要是基于豆瓣电影的数据，进行分析，所以首先要爬取相关的电影数据，对应的源代码在DouBan_Spider目录下，主要是采用Python+BeautifulSoup+urllib进行数据采集2:ETL预处理3:数据分析4:可视化代码封装完好，适用于对作影视感情分析，影评分析，电影类型分析，推荐系统的建立

本设计是结合传感器技术、数据采集技术和虚拟仪器技术开发设计了一种基于LabVIEW的电子秤，该系统采用普通PC机为主机,利用图形化可视测试软件LabVIEW为软件开发平台,将被测重量转换处理进行数据采集，实时进行处理、显示。

soapClient是一个webservice客户端，支持soap1.1和soap1.2标准，方便webervice接口动态调用和数据采集

紧急响应系统（ERS）可以帮助市政当局或政府提高其应对紧急和严重事件的能力。
ERS的响应能力和有效性在很大程度上取决于其数据采集和处理系统，该系统是随信息技术（IT）演变而来的。
随着传感器网络和云计算的飞速发展，新兴的物联网（IoT）在ERS中的作用越来越大。
传感器，公共服务和专家的网络可以相互交互，并基于实时数据对紧急情况做出科学决策。
在ERS中需要进行群体决策时，一个关键的挑战是充分了解海量和多样化的数据，并在高层的基础上达成共识。
压力和严格的时间限制。
由于无组织的数据的性质和系统的复杂性，ERS取决于来自不同领域的专家的理解和判断。
在对紧急情况做出适当的决定之前，要评估对收集到的数据和应对计划达成的共识是具有挑战性的。
在本文中，将紧急情况下的群体决策制定为多属性群体决策（MAGDM）问题，对专家之间的共识进行建模，并提出了一种新的方法，可以在决策过程中以最大化的共识达成对应急计划的理解。
在实现过程中，所建议的方法与计算机程序集成在一起，并作为服务封装在服务器上。
新方法的目标是（i）增强对突发事件情景和响应计划的全面

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。