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1、棉麻服装店vi设计说明1、相关定义1.1、最大诚信原则的定义 最大诚信原则是海上保险法的基本原则。最大诚信在英语中表述为”utmost g00d faith”,在汉语中一般称之为最大诚信原则。虽然最大诚信原则在200多 年前已产生,但至今对其定义没有统一的认识。各国学者对最大诚信原则的表述 有十几种之多,这里选择有代表性的几种”: 1、英国保险监管理局(The Insuranee Ombudsman Bureau)认为5最大诚信 原则是保险合同的基础,它不仅仅是普通商业上的诚实信用问题,而是一个最大 限度的诚实信用问题。这一原则适用于保险合同的双方,尽管对被保险人的要求 要多于对保险人的要求。
2、最大诚信原则将保险合同的双方置于同等的地位,尽管 不一定是同等的商业实力,在互惠的基础上去进行协商谈判。但交易的本质是: 任何一方都使对方确信,他所接受的事实正是他所了解的事实。如果一方隐瞒了 对方所需要了解的事实,整个交易无效。 2、最大诚信原则只是英美法系的规定,在大陆法系中,不存在”最大诚信 原则”的规定,大陆法系只规定了”诚实信用原则”,只是在海上保险合同法中 规定得更加严格和具体,但其实质性的内容与英美法的”最大诚信原则”是一致 的。6 3、最大诚信原则是诚信的最高境界。最大诚信原则是指签订保险合同的各 方当事人必须最大限度地按照诚实信用精神协商签约,在此阶段,被保险人应当 做到:如
3、实告知;正确申报;履行保证。了 4、诚实信用原则在保险合同中较之其他法律要求更高,因此被称为最大诚 信原则或最大善意原则,它是保险合同当事人在订立保险合同时应当遵循的基本 原则。最大诚信原则同时适用投保人及保险人。投保人的诚信体现在如实告知, 保险人遵守诚信体现在”弃权”和”禁止反言”等。8 1.2、信息设计概念与定义梳理 我们研究信息设计的首要一点,就是要对信息设计的概念与定义进行研究分析, 而信息设计的定义是很难被准确界定的,这一点也是国际信息设计学会 (International Institute for Information Design)所得出的结论,其主要原因 是信息设计所涉及
4、的领域非常广泛,所跨越的学科也非常之多,其涉及的传播媒介也 非常丰富。 我们所能采取的较好方法的就是通过诸多学者的研究与观点,探寻信息 设计中普遍的内在规律。 英国设计师特格拉姆在二十世纪七十年代首次使用了”信息设计”这一术语。不过, 当时所称的”信息设计”原本属于平面设计领域,而信息设计的主旨与目的是”进行 有效能的信息传递”,这与平面设计有着不同的目的与发展方向。所以之所以使用该 术语,就是要将信息设计从与提倡”精美的艺术表现”为主旨的传统的平面设计中分 离出来。 1.3、大数据的定义 尽管大数据在政府、企业以及学界都已受到关注,但目前尚无统一的定义。 引发大数据热的麦肯锡报告 Big D
5、ata:The next frontier for innovation, competition, and productivity 中对大数据的定义是:大数据是指大小超出常规数据 库进行获取、存储、管理以及分析能力的数据集。该定义具有两方面的内涵:1. 大数据的大小会随着时间推移、技术变革而增长;2.不同机构对于大数据中数据量 的理解不同。(Manyika et al, 2011)。 美国信息技术咨询与研究公司 Gartner 认为,大数据是大容量、速度快、多样 化的信息资产,需要更低成本、更高效率以及全新的处理方式,从而增强洞察力 与决策自动化(Lapkin, 2012)。 最早从政府层
6、面上关注大数据的美国联邦政府报告大数据的研究和发展计 划指出,大数据就是指从各种数据中快速获得具有价值信息的能力。大数据的 核心议题便是如何利用数据资产,为个人生活、企业决策以及国家治理服务(Ostp, 2012)。 我国学者朱扬勇(2009)对数据学进行了定义,指出数据学”是研究探索数 据自然界奥秘的理论、方法与技术,研究的对象是数据自然界,研究认识数据的 各种类型、状态、属性及变化形式和变化规律,其目的在于揭示自然界和人类行 为的现象与规律”。大数据当然是数据学的研究对象,同时数据学也是大数据的科 学内涵。 第四范式:数据密集型科学发现特别关注了大数据科学问题,在科学领 域,大数据并非是”
7、Big Data”,而是数据密集型科研(Data-intensive Research)。 数据密集型科研由三个基本活动组成,分别是数据采集、数据管理与数据分析。 在数据密集型科研中,数据不再仅仅是科学研究的结果,而是科学研究基础、对 象与工具。在科学的视野下,大数据不仅意味着海量的数据,更意味着数据角色 的转变(Hey et al, 2012)。 在哲学层面,Wolfgang Pietsch(2013)从科学方法的视角指出大数据方法的 两个重要特征:1.数据需囊括科学研究对象的所有相关信息;2.从数据获取到建模, 整个科学研究过程都是自动化的。 综上所述,商业、政府层面更多地关注大数据的应用
8、与价值方面,而科学与 哲学领域更多地关注大数据的方法与科学方面。 8 1.4、VI 曲线的定义 就基本原理而言,VI测试可以看成万用表检测法的自然延伸。对于电路板的 故障诊断有很多仪器,但是最常用的还是到处可见的万用表。万用表不但可用来 测量电压、电流、电阻值,还可具有测量三极管的放大倍数和电容值等功能。 在常见的利用万用表的检测方法中,一是在通电之前利用万用表测量电路上 某个节点对地阻抗来判断与该节点关联的元器件是否有端口型故障,二是在通电 情况下测量各处的电压。特别在拿到一个未知的电路板的情况下,一般都不能轻 易上电,以免造成不必要的故障扩大,更多的是先采用第一种方法初步判断故障 的类型和
9、范围。 但是究竟一块电路板的某个节点的阻抗在什么范围表示无故障、什么范围表 示可能有故障完全由使用者根据经验来判定,所以大家经常可以听到”某人将某 种电路板己经测熟了”的说法,其含义很大程度是指”经过多次测量已经对大部 分节点阻抗的正常范围己心中有数”。特别是面向诊断量大但需要诊断的电路板 种类少的诊断人员,甚至会将这类数据的正常值详细记录下来供参照。大量的应 用实践表明,这种检测方法不仅在经验丰富的诊断者手中相当有效,而且往往是 没有图纸资料情况下唯一可用的方法。 而这种方法有着明显的局限性,用万用表测量到的电阻,是指在稳恒电压(一 般是万用表电池电压,通常是1.5V )下所对应的电流值,表
10、示在电压电流平面 上仅为一点,见图2.1。 图2.1 单点测量示意图 对呈线性特征的电路节点,可以从这一个点推算出在所有其它电压下的电流 值。但是对呈非线性特征的电路节点则不能这样做,这就意味着1.5V 时的正常电 流值并不能保证在其它电压下的电流值也会在正常范围之内。在此情况下自然想 8 基于 VI 曲线的在线测试的研究与实现 到的办法是改变不同的电压多测量几个点,比如均匀地取16个、32个、64个甚至 更多的点,取值范围从负到正,包括整个工作电压范围(见图2.2),这样当所取的点 足够密,就形成一条曲线。然后通过对整条曲线的重合程度而不是曲线上一个点 的重合程度来判别故障,显然这样要直观、
11、全面得多。 图2.2 多点测量示意图 这就是所谓的端口”模拟特征分析”(Analog Signature Analysis)的技术原理, 习惯上也称之为”VI曲线测试”(即电压电流曲线测试)。它是一种不加电的故障诊 断技术,指在待测电路板未接通电源的情况下,对板上被测器件的引脚施加一个 限流的正弦激励信号 ,观察由此产生的阻抗信号(VI曲线)。不同类型的器件的 信号波形明显不同,因此很容易被分辨出来。在线路节点之间注入一定幅度和频 率的周期信号,在显示坐标上形成一条电流随电压变化的关系曲线,即VI曲线。 VI曲线的形状由被测节点之间的特性阻抗所决定,通过比较好、坏电路板(器件) 上相同节点之间
12、的VI曲线,可发现特性阻抗发生改变的节点,其通常为器件故障 所引发。对选定的电路节点,激励条件确定时,其响应是唯一确定的;响应如有 变异,意味着电路节点特性的变异,这必定是电路元件损伤或电路结构变化(短 路或断线)所致,这种测试理念与方法有助于技术人员找出已经损伤或即将损伤 的元件。 AC 在这里有必要对几个相关概念进行阐述。 节点:按图论的定义,在电路中,不论如何连接,一个元件称为一条支路, 而两个以上支路的联节点就称为节点。显然,元器件之间的连接点,即为节点。 换言之,被测装置或组件中各个元器件的每个引线或端子就是节点。 节点间的特性:对确定的电路,两个节点之间,不论有多复杂,其电压与电
13、流的关系,即伏安特性是确定的。然而,对它的表述,数学表达式已无法胜任, 第二章 VI 曲线测试原理 9 只能用图解法。因此,两个节点间的伏安特性曲线就是节点间的特性。 模拟特征分析(Analog Signature Analysis):与一个节点相关的电路结构或元 件参数发生变化,必然导致其节点特征的变异。通过对比测试,查出特征变异的 节点,由此分析电路故障、查找故障元件的方法,称之为模拟特征分析,又称VI 曲线测试。 加电测试:是指接通被测对象的电源,用电压表、示波器、逻辑分析仪以及 相关的信号源进行测试,这里又有”静态测试”与”动态测试”之分。”静态测 试”较为简便,仅靠电压表就可胜任,也
14、无须过高的技术水平,但只能作电路静 态工作点的分析。尽管如此,不少故障靠”静态测试”就可查出。”动态测试” 能力很强,但必须有较强仪器阵容、较高技术水平以及详尽图纸资料的有力支持 。 不加电测试:是不对被测对象加电,用万用表等廉价简便的测试工具,依靠 相应的知识和经验,对电路节点的阻抗特性进行分析的简便测试。显然,”不加 电测试”的能力有限,然而,却因为它廉价简便,成为绝大多数技术人员的首选。 它不仅简单方便,更重要的是,避免了加电造成新的元器件损伤。 VI曲线技术可 实施真正的阻抗特性测试,使人们能增强”不加电测试”的能力。 VI曲线分析测试几乎适用于任何类型的器件。可采用各种规格的测试夹多
15、点 测试或VI探棒单点测试,不受器件封装形式的限制,应用范围极广。相对于传统 工具,VI曲线分析测试在测试效率、精确度和信息量等方面都有巨大的优势。 在线测试时,通常需要好、坏电路板对比测试,故障定位在线路节点上,然 后应以故障节点为中心,排查同该节点有关联的器件;离线测试时,通常需要好、 坏器件对比测试,故障直接定位在器件管脚上。有时也可运用VI曲线对单块电路 板或单个器件进行测试,在线时,直接对比电路板上对称布局排列的器件;离线 时,根据经验观察并总结器件管脚之间VI曲线形状的规律性。 从VI曲线测试方法原理不难看出,所谓的VI曲线,实际上就是阻抗曲线,它 应该服从有关阻抗特征的基本规律,
16、所以,电路节点的曲线,应该是与该节点相 关联的元器件管脚的曲线的并联值。这就预示着如果深刻理解、熟练掌握了各种 元器件的VI曲线,就可能根据与电路节点关联的器件类型,估计出节点VI曲线的 大体形态;或者根据已知VI曲线形态,猜测出与该节点关联的器件类型。这对于 没有参考板,也没有事先建立VI曲线数据库的情况下,用VI曲线法进行故障检测 十分重要。 VI测试技术在国内、外广泛应用于电子诊断领域的故障检测。VI测试通过比 较器件的端口模拟特征实现故障检测。这种比较:不涉及电路原理,无需电路处 于工作状态,所以可在没有图纸,没有联机条件的情况下使用;不需给电路板加 电,相对更安全;它是串行的,即一个管脚一个管脚进行测试,原则上任何封装、 无论管脚多少的器件均可测试;不涉及器件的电路功能,无论数字的、模拟的、 10 基于 VI 曲线的在线测试的研究与实现 数模混合的、功能已知的、未知的(如专用、可编程)器件均可测试。 正因为VI测试有如此特点,使得它不仅成为电路板故障检测中最重要的测试 手段,而且在很多场合中,是检测大规模、复杂
