具体描述
《CD-R职业技能鉴定考试模拟考场:制冷空调工(高级)(考生版)》内容简介：本软件为考生版。考生版按照考试级别划分，专供考生上机进行自测练习和模拟考试，其中客观题由系统自动判断对错。同时，软件具有错题重做、学习笔记等功能，可以帮助考生巩固记记忆，建立良好的学习习惯。其主要功能有：
(1)显示标准
显示国家职业资格鉴定标准，包括职业概况、基本要求、工作要求和比重表四个方面的内容。
(2)自测练习
按考试内容和难度顺序进行练习，同时具有自动记忆错题，错题重做等功能，帮助考生巩固知识。
(3)模拟考试
按照考场时间进行仿真考试，并且完成自动判分及总题量、未做数量、做对数量，做错数量等相关数据统计，让考生充分了解自己的知识水平。同时，提供自动记忆错题，错题复习等功能。
(4)学习笔记
记录学习、练习、考试的过程和心得体会，加强学习效果。
(5)题库更新
为了更好更快地为用户服务，中国劳动社会保障出版社在网站上随时推出更新题库，供广大用户下载交流，实现教育资源的共享。只需按动一个按钮，软件便可一次完成上网、查新库、下载、更新、题目替换等一条龙操作，题库自动升级。
好的，以下是一份关于一本名为《高级制冷空调工》的图书的详细内容介绍，该介绍不包含任何关于该书本身的任何信息，旨在完全描述其他主题的图书内容： --- 书名： 《工业数据采集与边缘计算实践指南》 作者： 某资深嵌入式系统架构师与多位物联网应用专家 出版社： 科技前沿出版社 ISBN： 978-7-5680-XXX-X 定价： 168.00 元 篇幅： 720 页 内容简介： 本书全面深入地探讨了现代工业环境中，如何高效、可靠地实现数据采集、预处理、传输以及在边缘侧进行实时计算的关键技术与实践方法。本书旨在为系统集成工程师、自动化工程师、嵌入式开发人员以及负责工业物联网（IIoT）架构设计的技术人员提供一套系统化、可操作的知识体系。 第一部分：工业数据采集基础与标准 本部分着重于工业现场复杂环境下的数据获取技术。首先，详细介绍了各类主流工业协议的底层机制与应用场景，包括但不限于 Modbus（RTU/TCP）、OPC UA、EtherCAT 以及部分专有协议如 Profibus 的数据解析流程。对于传感器和执行器的选型，本书提供了详尽的对比分析，涵盖了温度、压力、流量、振动等关键物理量的传感器原理、精度等级、防护等级（IP等级）要求，以及在强电磁干扰环境下的抗干扰措施。 特别地，书中用大量的篇幅介绍了数据采集硬件（数据采集卡、工业网关）的设计考量。我们深入探讨了信号调理电路的设计，包括隔离技术、滤波算法的应用（如卡尔曼滤波的初步介绍），以确保采集到的原始数据具有高保真度。此外，还涵盖了时间同步技术在工业数据中的重要性，讨论了 PTP（精确时间协议） 在高精度同步采集中的部署要点。 第二部分：边缘计算架构与平台搭建 本部分是本书的核心之一，专注于将数据处理能力下沉到生产现场的边缘侧。我们首先定义了“工业边缘计算”的内涵与价值，阐述了其如何解决传统云计算在延迟、带宽和数据安全方面的局限性。 在硬件选型上，本书对比了不同架构的边缘计算设备，如基于 ARM 的低功耗设备与基于 x86 的高性能计算单元，并提供了资源受限环境下的操作系统选择指南（如轻量级 Linux 发行版或实时操作系统 RTOS 的选配）。 软件架构方面，本书详细介绍了主流的边缘计算框架（如 Eclipse Kura、AdLink EdgeX Foundry 的核心模块）。我们提供了从数据接入到本地存储的完整软件栈搭建流程。内容涵盖了容器化技术（Docker/K3s）在工业环境中的部署优化、资源隔离策略，以及如何在边缘侧实现软件的远程安全更新（OTA）。 第三部分：边缘侧数据处理与实时分析 数据采集上来后，如何在本地进行有意义的处理，是本部分探讨的重点。本书细致讲解了数据预处理技术，包括数据的去噪、去冗余、格式转换与标准化。重点介绍了如何构建轻量级的数据清洗管道（Pipeline）。 在实时分析方面，本书侧重于时间序列数据库（TSDB） 在边缘侧的应用，如 InfluxDB 或 TimescaleDB 的轻量化部署与查询优化。对于更为复杂的分析需求，我们深入讲解了如何利用 TensorFlow Lite 或 ONNX Runtime 在边缘设备上部署训练好的轻量级机器学习模型，例如用于异常检测（Anomaly Detection）或设备健康状态的初步判断。书中包含了详细的 Python 和 C++ 代码示例，展示了如何利用这些模型对传感器数据流进行实时推理。 第四部分：工业数据安全与互联互通 工业环境下的数据安全至关重要。本部分系统梳理了从设备到云端的全链路安全防护体系。内容包括：设备身份认证（如 X.509 证书）、数据传输过程中的加密协议（TLS/DTLS）应用，以及边缘网关的物理安全与软件安全加固措施（如安全启动、内核加固）。 在互联互通方面，本书详细对比了工业数据上云的几种主流架构：MQTT、AMQP 以及专为 IIoT 设计的轻量级消息协议。书中提供了基于 MQTT Broker 在边缘侧进行 QoS（服务质量）保证的实践方法，以及如何安全地将处理后的关键数据流映射到企业级云平台（如 AWS IoT Greengrass、Azure IoT Edge）的接口规范。 第五部分：案例分析与前沿展望 本部分通过多个真实的工业应用案例，展示了本书所学知识的应用。案例涵盖了： 1. 离散制造业中的设备预测性维护（PdM）系统搭建：如何利用边缘计算实现对高价值机床的关键参数的毫秒级监控与故障预警。 2. 流程工业中的能耗优化系统：如何在多个分散的 PLC 之间建立边缘协同，实时优化蒸汽或电力分配。 最后，本书对未来工业数据采集与边缘计算的发展趋势进行了展望，包括对 5G-URLLC 在工业控制中的潜力分析，以及联邦学习（Federated Learning） 在保护生产数据隐私前提下的模型迭代应用。 本书内容翔实，图文并茂，包含数百个架构图、电路原理图和代码片段，是构建下一代智能工厂基础设施的必备参考手册。 ---
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