鍵角概述

鍵角概述

分子中和兩個相鄰共價鍵之間的夾角。例如H2O分子中兩個H-O鍵的夾角為104.5°，CO2分子中兩個 C=O鍵間的夾角為180°。鍵長和鍵角決定分子的空間構型。H2O和CO2同是三原子分子，但H2O分子是V形而CO2分子是直線型。NH3分子中三個 N-H鍵的鍵長相等，兩個 N-H鍵之間的夾角為 107°18′，NH3分子呈三角錐形。又如CH4分子，四個C-H鍵的鍵長相等，C-H鍵之間的夾角均為109°28′，CH4分子是正四面體形。周期表中，同族非金屬元素的氫化物或鹵化物，組成相似，分子結構相同，例如第ⅣA族元素形成的CH4、CCl4、SiH4、SiF4等，它們的分子均是正四面體結構。又如氧族的氫化物H2O、H2S、H2Se等，它們的分子均是V形結構。還有BF3、BCl3、SO3……鍵角120°只能是平面三角形(正三角)，就是三角形頂點各有一個原子，中心原子處于三角形的重心 ，例如正六邊形的每個內角都是120度，苯的結構就是正六邊形。

鍵角會受分子內的結構改變的影響，如在NH3中,鍵角本應為109°28′，但由于N有一個獨立電子對，因此壓迫N原子，使鍵角減小，為107°18′。

現(xiàn)今已有不少人察覺，萬物聯(lián)網的時代，其實主角并不是物體本身，真正的價值在于萬物背后的大數據。每個企業(yè)也都深知大數據對于商業(yè)發(fā)展的重要性，但是分析什么、如何分析卻各有說法，分不出高下，這塊大餅人人都想搶食，但搶到了卻往往不知該如何下咽。

技術不是問題 服務才是核心

我們高喊物聯(lián)網的口號已經許久，也深知未來大數據分析將會帶來一波新的產業(yè)革命，各行各業(yè)現(xiàn)今都在大肆談論大數據分析的無限可能，但為了大數據而搞大數據，卻成了許多企業(yè)現(xiàn)在面臨的問題，眼見對手做什么就跟著做，總是一窩蜂跟上潮流，但能不能在激浪之中站穩(wěn)卻不見得。

技術是死的，應用卻是活的，重點是你的大數據分析能提供什么樣的服務?你想透過數據數據解決什么樣的問題?PTC資深經理汪崇真認為，“大數據分析用一種更客觀的方式預測未來，用數據說話是它最迷人也是最困難的地方?！彼膬r值并非單靠技術來衡量，與其競爭技術的高低，針對客戶需求提供適合、方便且易于使用的服務反而更為重要。

假設將產品應用與工廠制造端區(qū)分，廠內雖有其專業(yè)性存在，進入門坎也不低，但目的多半是為了要求讓制造生產的過程更加精準、提升效能，也可以說在活用上比較刻板。但針對產品應用提供相應的服務相對卻更難，且以商業(yè)領域來說，消費者口味日新月異，要如何運用大數據分析消費者行為模式存在一定難度，須運用得巧妙，而在消費者求新求變的情況下，實時(Real-time)的數據分析也將變得極為重要。

整合是物聯(lián)網必要關鍵

物聯(lián)網的應用千奇百怪，每一個服務背后可能涵蓋多項技術，基本如通訊、感測等，這也讓企業(yè)往往在開發(fā)過程中面臨復雜化的問題，就算是大數據分析，前提上也需要各方面信息的整合。對此汪崇真也表示，物聯(lián)網的決勝點其實并非技術高低，而是如何串聯(lián)整合才是最大的亮點，不只包括關鍵技術上的“軟硬整合”，更涵蓋應用領域的“異業(yè)整合”。

汪崇真認為，物聯(lián)網的世界其實說穿了就是一個整合的世界，過去網絡時代是應用程序之間的互相溝通，現(xiàn)今則是強調物與物之間的溝通，因此，如何快速傳遞物與物之間的訊息，扮演中間橋梁的平臺就成了一大關鍵。

獲得兩大產業(yè)分析公司評選為物聯(lián)網領導廠商的PTC，在物聯(lián)網技術的整合上，最大的特色是提供了All in one的解決方案。此方式將有利客戶在建構產品時避免將過程復雜化。汪崇真進一步解釋，PTC之下的ThingWorx物聯(lián)網技術平臺透過策略性并購整合多項物聯(lián)網技術，用類似于積木堆棧的方式，將各種開發(fā)物聯(lián)網所需的技術一層一層兜起來，與過去技術各自獨立相比， PTC借此替開發(fā)者省去了不少時間。

工業(yè)物聯(lián)網的另一大挑戰(zhàn)

物聯(lián)網時代來臨，工業(yè)領域也開始整合各項技術而掀起新一波工業(yè)革命。但事實上，大數據分析應用在工業(yè)與商業(yè)上卻有很明顯的不同，由于各行各業(yè)皆有其不可取代的特色與專業(yè)性存在，“差異化”是工業(yè)領域較之商業(yè)領域最大的不同，也是最困難的地方。

掌握各行業(yè)數據分析共通性

如同上述所說，各行各業(yè)的專業(yè)性對于數據分析來說，需要長時間大量研究與分析產業(yè)各種信息，切入市場并不容易，致力于工業(yè)自動化發(fā)展的泓格科技生產管理處廠長陳裕霖對此表示，掌握大數據分析的共通性是一項重要的關鍵。當企業(yè)在考慮采用工業(yè)物聯(lián)網鏈接工業(yè)大數據分析的時候，最好的方法是找到一個各行業(yè)皆適合的應用作為入口。

舉例來說，泓格科技提供許多關于能源數據的分析，從中觀察發(fā)現(xiàn)，不管何種產業(yè)幾乎都需要對能源進行有效的管理與控制，因為耗能問題關乎成本的節(jié)省，也是企業(yè)營運的根本，尤其在物聯(lián)網時代十分重視節(jié)能問題，因此，如何提升能源效率儼然成為各行業(yè)最基本的大數據分析，也是在物聯(lián)網時代中一項重要的基礎。

分布式架構讓數據精準推送

根據統(tǒng)計，到了2020年，將會有超過500億個裝置透過數字方式連接在一起，而其中很大一部分會出現(xiàn)在工業(yè)物聯(lián)網。無數具有感測與監(jiān)控能力的數據收集器相互連接產生數據信息，通過各種智能分析為工業(yè)制造生產提供極具價值的洞察，并提高效率與生產效益，但這過程卻會衍生海量的數據數據，對后端數據庫的分析容易不堪負荷。

為了避免這樣的狀況，分布式架構在這過程中扮演了重要角色，也是未來其中一項核心技術。陳裕霖進一步說明，分布式架構讓每個節(jié)點都具備一個簡單的“大腦”，透過訂閱機制將采集到的數據數據針對各端需求或云端平臺進行精準式的推送，也就是當后端需要數據時才進行傳輸，這樣的方式可避免海量數據當中不必要的“垃圾”全部送到后端造成負荷。在未來工業(yè)大數據分析上，此架構將有助于上百億個傳感器數據進行更有效率的處理。