铁路车辆的分类

铁路车辆的分类

1.按用途分类

（1）铁路客车。铁路客车是指运载旅客的车辆、为旅客提供服务的车辆及挂运在旅客列车中做其他用途的车辆。铁路客车分为旅客运送车辆、旅客服务车辆和特种用途车辆。

①旅客运送车辆。旅客运送车辆包括硬座车、软座车、硬卧车和软卧车等。

②旅客服务车辆。旅客服务车辆包括餐车和行李车等。

③特种用途车辆。特种用途车辆包括邮政车、公务车、卫生车、医务车、试验车、维修车和文教车等。

（2）货车。货车主要是用于运送货物和为此服务的或原则上编组在货物列车中使用的车辆。由于货物的类型千差万别，因此需要多种多样的货车来运送它们。按货车的用途，货车可分为通用货车、专用货车和特种货车三大类。

①通用货车。敞车、棚车和平车属于通用货车。通用货车可以装的货物类型较多，在货车总数中占的比重较大。

敞车。敞车的车体两侧及端部均设有0.8 m以上的固定墙板，无车顶。

棚车。棚车的车体设有车顶、侧墙、端墙和门窗。

平车。平车底架的承载面为一个平面，通常其两侧设有柱插。

②专用货车。罐车、保温车、煤车等10多种车属于专用货车，它们只能运输一种或很少几种货物。

罐车。罐车是设有圆筒形罐体，专用于装载液体、液化气体或粉状货物的车辆。

保温车。保温车的车体设有隔热材料，车内设有降温设备和加温设备。

煤车。煤车的车体与敞车相似，有固定的端墙、侧墙和供卸货用的特殊车门（如底开车门、横开车门或漏斗式车门等）。

矿石车。矿石车的车体有固定的侧墙、端墙和卸货用的特殊车门。

砂石车。砂石车又称低边车，有固定高度不足0.8 m的侧端墙，以防止过载。

长大货物车。长大货物车的车体长度在19 m以上，无墙板，载重在70 t以上。

通风车。通风车的车体与棚车相似，但侧端墙上设有百叶窗，顶棚设有通风口等通风设备，能将新鲜空气导入车内，而且能防止雨水侵入车内。

家畜车。家畜车的车体与棚车相似，设有通风设备、给水设备、押运人员乘坐空间及饲料堆放间，有的还装有饲料槽。

水泥车。水泥车的车体为圆柱形罐体，上部有用于装入水泥的舱孔，下部有漏斗式底开门。

漏斗车。漏斗车是车体上设有一个或数个带盖或不带盖的具有一定斜坡的装货斗的车辆。

集装箱车。集装箱车是车体上设有固定集装箱的设备，用于装运集装箱的车辆。

活鱼车。活鱼车是运送鱼苗及活鱼用的车辆。

毒品车。毒品车是专供运送有毒物品的车辆，如运输农药的车辆等。

③特种货车。救援车、检衡车、发电车及除雪车等属于特种货车，可以满足特别用途。

救援车。救援车用于排除线路障碍物及修复线路故障，一般编成的救援列车中包括起重吊车、修复线路材料车、工具车和救援人员的食宿车。

检衡车。检衡车用于检定轨道衡（大型专用地秤）的性能。检衡车设有砝码或同时设有操作机器，检衡车分为30 t、40 t、50 t等类型。

发电车。发电车的车内设有动力机械驱动的发电设备，供缺电处所用电。

除雪车。除雪车主要用于清除铁道上的积雪，该车头部设有铧犁式除雪板，尾部与机车连挂，以机车为动力前进。

2.按轴数分类

为了方便对客运车辆和货运车辆的运用与管理，需要在车辆的指定部位涂打车辆标记。车辆标记是用于标明车辆配属、车种、车型、用途、编号、主要参数、方向、位置等的文字、数字和符号。为便于识别并合理使用车辆，凡我国铁路总公司所属车辆涂刷的标记，称为共同标记；因车辆设有特殊设备或有实训要求而

涂刷的标记，称为特殊标记。厂矿专用车的标记可由厂矿自定，其中有部分标记与铁路标记不同。

第十一章 分类资料的回归分析

第十一章分类资料的回归分析 ――Regression菜单详解（下） （医学统计之星：张文彤） 上次更新日期： 10.1 Linear过程 10.1.1 简单操作入门 10.1.1.1 界面详解 10.1.1.2 输出结果解释 10.1.2 复杂实例操作 10.1.2.1 分析实例 10.1.2.2 结果解释 10.2 Curve Estimation过程 10.2.1 界面详解 10.2.2 实例操作 10.3 Binary Logistic过程 10.3.1 界面详解与实例 10.3.2 结果解释 10.3.3 模型的进一步优化与简单诊断 10.3.3.1 模型的进一步优化 10.3.3.2 模型的简单诊断 在很久很久以前，地球上还是一个阴森恐怖的黑暗时代，大地上恐龙横行，我们的老祖先－－类人猿惊恐的睁大了双眼，围坐在仅剩的火堆旁，担心着无边的黑暗中不知何时会出现的妖魔鬼怪，没有电视可看，没有网可上... 我是疯了，还是在说梦话？都不是，类人猿自然不会有机会和恐龙同时代，只不过是我开机准备写这一部分的时候，心里忽然想到，在10年前，国内的统计学应用上还是卡方检验横行，分层的M-H卡方简直就是超级武器，在流行病学中称王称霸，更有那些1：M的配对卡方，N：M的配对卡方，含失访数据的N：M 配对卡方之类的，简直象恐龙一般，搞得我头都大了。其实恐龙我还能讲出十多种来，可上面这些东西我现在还没彻底弄明白，好在社会进步迅速，没等这些恐龙完全统制地球，Logistic模型就已经飞速进化到了现代人的阶段，各种各样的Logistic模型不断地在蚕食着恐龙爷爷们的领地，也许还象贪吃的人类一样贪婪的享用着恐龙的身体。好，这是好事，这里不能讲动物保护，现在我们就远离那些恐龙，来看看现代白领的生活方式。 特别声明：我上面的话并非有贬低流行病学的意思，实际上我一直都在做流行病学，我这样写只是想说明近些年来统计方法的普及速度之快而已。

三大主流数据库对比 哪个更有优势

三大主流数据库对比哪个更有优势 Oracle Oracle 能在所有主流平台上运行（包括Windows）。完全支持所有的工业标准。采用完全开放策略。可以使客户选择最适合的解决方案。对开发商全力支持，Oracle并行服务器通过使一组结点共享同一簇中的工作来扩展Windows NT的能力，提供高可用性和高伸缩性的簇的解决方案。如果Windows NT不能满足需要，用户可以把数据库移到UNIX中。Oracle 的并行服务器对各种UNIX平台的集群机制都有着相当高的集成度。Oracle获得最高认证级别的ISO标准认证.Oracle性能最高，保持开放平台下的TPC-D和TPC-C的世界记录Oracle多层次网络计算，支持多种工业标准，可以用ODBC、JDBC、OCI等网络客户连接。 Oracle 在兼容性、可移植性、可联结性、高生产率上、开放性也存在优点。Oracle产品采用标准SQL，并经过美国国家标准技术所（NIST）测试。与IBM SQL/DS，DB2，INGRES，IDMS/R等兼容。Oracle的产品可运行于很宽范围的硬件与操作系统平台上。可以安装在70种以上不同的大、中、小型机上；可在VMS、DOS、UNIX、WINDOWS等多种操作系统下工作。能与多种通讯网络相连，支持各种协议（TCP/IP、DECnet、LU6.2等）。提供了多种开发工具，能极大的方便用户进行进一步的开发。Oracle良好的兼容性、可移植性、可连接性和高生产率是Oracle RDBMS具有良好的开放性。 Oracle价格是比较昂贵的。据说一套正版的Oracle软件早在2006年年底的时候在市场上的价格已经达到了6位数。所以如果你的项目不是那种超级大的项目，还是放弃Oracle 吧。 SQL Server SQL Server 是Microsoft推出一套产品，它具有使用方便、可伸缩性好、与相关软件集成程度高等优点，逐渐成为Windows平台下进行数据库应用开发较为理想的选择之一。SQLServer是目前流行的数据库之一，它已广泛应用于金融、保险、电力、行政管理等与

你应该要掌握的7种回归分析方法

你应该要掌握的7种回归分析方法 标签：机器学习回归分析 2015-08-24 11:29 4749人阅读评论(0) 收藏举报 分类： 机器学习（5） 目录(?)[+]转载：原文链接：7 Types of Regression Techniques you should know!（译者/刘帝伟审校/刘翔宇、朱正贵责编/周建丁） 什么是回归分析？ 回归分析是一种预测性的建模技术，它研究的是因变量（目标）和自变量（预测器）之间的关系。这种技术通常用于预测分析，时间序列模型以及发现变量之间的因果关系。例如，司机的鲁莽驾驶与道路交通事故数量之间的关系，最好的研究方法就是回归。 回归分析是建模和分析数据的重要工具。在这里，我们使用曲线/线来拟合这些数据点，在这种方式下，从曲线或线到数据点的距离差异最小。我会在接下来的部分详细解释这一点。 我们为什么使用回归分析？ 如上所述，回归分析估计了两个或多个变量之间的关系。下面，让我们举一个简单的例子来理解它： 比如说，在当前的经济条件下，你要估计一家公司的销售额增长情况。现在，你有公司最新的数据，这些数据显示出销售额增长大约是经济增长的2.5倍。那么使用回归分析，我们就可以根据当前和过去的信息来预测未来公司的销售情况。 使用回归分析的好处良多。具体如下： 1.它表明自变量和因变量之间的显著关系；

2.它表明多个自变量对一个因变量的影响强度。 回归分析也允许我们去比较那些衡量不同尺度的变量之间的相互影响，如价格变动与促销活动数量之间联系。这些有利于帮助市场研究人员，数据分析人员以及数据科学家排除并估计出一组最佳的变量，用来构建预测模型。 我们有多少种回归技术？ 有各种各样的回归技术用于预测。这些技术主要有三个度量（自变量的个数，因变量的类型以及回归线的形状）。我们将在下面的部分详细讨论它们。 对于那些有创意的人，如果你觉得有必要使用上面这些参数的一个组合，你甚至可以创造出一个没有被使用过的回归模型。但在你开始之前，先了解如下最常用的回归方法： 1. Linear Regression线性回归 它是最为人熟知的建模技术之一。线性回归通常是人们在学习预测模型时首选的技术之一。在这种技术中，因变量是连续的，自变量可以是连续的也可以是离散的，回归线的性质是线性的。 线性回归使用最佳的拟合直线（也就是回归线）在因变量（Y）和一个或多个自变量（X）之间建立一种关系。 用一个方程式来表示它，即Y=a+b*X + e，其中a表示截距，b表示直线的斜率，e是误差项。这个方程可以根据给定的预测变量（s）来预测目标变量的值。

铁道车辆转向架的分类

2.2铁道车辆转向架的分类 按转向架的轴数、类型及轴箱定位方式分类 由于车辆用途运行条件差异，制造维修方法的制约和经济条件等具体因素的影响，对转向架的性能结构参数和采用的材料及工艺等要求就要差别，因而出现了多种形式的转向架。我国国内目前使用的客车转向架、货车转向架就有几十种，各种转向架主要区别于转向架的轴数和类型，弹簧悬挂系统的结构与参数，垂向载荷的传递方式，轮对支撑方式，轴向定位方式，基础制动装置的类型安装，以及构架、侧架结构形式等诸多方面。 2.2.1按转向架的轴数、类型、及轴箱定位方式分类 (1) 轴数与类型 车辆所用的轴型基本上可分为B、C、D、E、F、G六种。轴直径越粗，容许轴重越大，但是大容许轴重要受线路和桥梁的强度标准的限制，一般货车采用B、D、E、F、G五种轴型，客车采用C、D两种轴型，随着我国铁路的发展，其趋势是发展重载和快速运输，因此新型货车主要运用E型轴，新型客车主要运用D 型轴按轴数分类，转向架有二轴、三轴和多轴，转向架的轴数一般根据车辆总重和每根车轴容许的轴重确定，我国大多数客货车采用二轴转向架，一些大吨位货车及公务车等采用三轴转向架，在长大重载货车上用多轴转向架或转向架群。 (2) 轴向定位方式 ①固定定位：轴箱与转向架铸成一体，或是轴箱与侧架用螺栓及其他紧固件连接成为一个整体，使得轴箱和侧架之间不能任何相对运动。如图2.10a所示 ②导框式定位：轴向上有导槽，构架上有导框，构架的导框插入轴箱的导槽内，这种结构可以容许轴箱与构架之间沿着在垂向有较大的相对位移，但在前后、左右方向仅能在容许的范围内，有相对较小的位移。如图2.10b所示 ③干摩擦导柱式定位：安装在构架上的导柱及坐落在轴向弹簧托板上的支持环均装有磨耗套，导柱插入支持环，发生上下运动，两磨耗套之间是干摩擦。它的作用原理是轴箱橡胶垫产生不同方向的剪切变形，实现弹性定位作用。如图 2.10c所示 ④油导筒式定位：把安装在构架上的轴箱导柱和坐落在轴向弹簧托板上的导筒分别做成油缸和活塞的形式，导柱插入导筒，导柱上下移动时，油液可进出导柱的内腔，产生减振作用，它的作用原理是，当构架与轴箱之间产生水平方向的相对运动时，利用导柱与导筒传递纵向力和横向力，再通过轴箱橡胶垫传递轴箱体，使橡胶垫产生不同方向剪切变形，实现弹性定位作用。如图2.10d所示 ⑤拉板是定位：用特种弹簧材料制成的薄型定位片，一端与轴箱连接，另一端通过橡胶节点与构架连接，利用拉板在纵横方向的不同刚度来约束构架与轴

数据库选型的五大要素

数据库选型的五大要素 面对品种繁多的数据库产品，如何才能独具慧眼，选中适合自己的数据库产品呢？众所周知，正确的评估、选型与数据库技术本身同样重要。而通常，数据库厂商都会在性能清单和技术基准表中尽量展现产品最佳的一面，对产品弱点却避免提及或进行遮掩，关于这一点，业界已经是人尽皆知了。其实在挑选和评估过程中，首要目标是选择一款能够满足甚至超过预定要求的技术或解决方案。选型的正确方法将使用户在面对众多产品时，提高其做出最佳选择的能力。 数据库选型时，必须考虑以下五大因素： 1. 开发要求 2. 性能/成本 3. 数据库运行和管理 4. 可升级性 5. 总体拥有成本 开发要求 首先，需要清楚自己究竟想使用什么开发技术。例如，你是要以https://www.docsj.com/doc/d815311293.html,访问传统的关系型数据库？还是要以纯面向对象技术构建J2EE应用平台？又或是需要建设XML Web Services？如果你要实现的是纯关系型的开发典范，那么实际要 使用的受支持的标准（和非标准）SQL功能有多少？ 如果你要规划的是面向对象开发策略，那么在原计划里的数据库支持真正的面向对象吗？它是如何支持的？若有需要, 它能同时提供SQL的功能吗？数据库支持这个功能吗？虽然,有些关系型数据库声称支持对象开发，但实际上并不是直 接支持的。这种非直接的体系结构将导致更多的事务处理故障，以及潜在的可升级性和性能问题。 另外，你还需要确定自己的前端技术如何与后端进行“对话”。你的业务逻辑是放在客户机一端呢？还是放在服务器一端？你要使用哪些脚本语言？它们与后端服务器的兼容性如何？它们是快速应用开发（RAD）环境吗？ 目前，实现基于关系型数据库的应用可以选择传统的主流品牌，这些数据库产品有着很成熟的关系技术以及广泛的应用资源。但是,如果实现的是基于面向对象技术的应用、又或是数据结构更为复杂时，不妨考虑目前一些公司推出的所谓 后关系数据库。它所代表的正好是关系数据库和面向对象技术的融合，以多维数据引擎作为核心，从根本上支持复杂的对象存储及主流的二维表，同时也已经配备了功能强大的应用服务引擎，可作对象逻辑操作的平台。它的出现已经为传统数据库领域带来了冲击，而在面向对象数据库方面更是广受欢迎。 性能/成本 测量数据库性能最常见的方法是TPC基准。TPC明确地定义了数据库方案、数据量以及SQL查询。测量的结果是，在特 定的操作系统上，配置了特定的数据库版本，以及在惊人的硬件条件下，每项事务的成本是多少——其中的事务可以是TPC测试中定义的任何数据库操作。 从理论上来讲，这类基准旨在提供不同产品间客观的比较值。但在现实中，这些方案又有多少能准确反映并回答你在挑选技术时所存在的疑惑？其次，所有技术厂商发布的TPC基准都会超过以前发布的结果。这样，TPC基准在更大程度上 反映的是为解决问题而投入的内存和CPU量，而不是数据库性能的任何真实表现。 以笔者多年所见，只有在真实的环境中进行实际的比较测试才可以推断出数据库的预期性能及评估所需成本。常用的方法包括平衡移植，把原来的数据转移到类似硬件上的另一套数据库，然后以真实的客户端连接这套测试对象。又或是以数据产生器针对真实的数据模型，建立出庞大的数据量，再以客户端连接作测试。 这种做法跟实验室中的做法的不同之处有以下几点：第一，试验中的硬件构架跟你预期的方案不会有太大的差别；第二，所测试的事务在宽度和深度方面跟未来计划的也差不太远；第三，如果是硬件条件一样，我们可以直接看出测试对象跟原来方案有着多少差异。

(整理)多项分类Logistic回归分析的功能与意义1.

多项分类Logistic回归分析的功能与意义 我们经常会遇到因变量有多个取值而且无大小顺序的情况，比如职业、婚姻情况等等，这时一般的线性回归分析无法准确地刻画变量之间的因果关系，需要用其它回归分析方法来进行拟合模型。SPSS的多项分类Logistic回归便是一种简便的处理该类因变量问题的分析方法。 例子：下表给出了对山东省某中学20名视力低下学生视力监测的结果数据。试用多项分类Logistic回归分析方法分析视力低下程度（由轻到重共3级）与年龄、性别（1代表男性，2代表女性）之间的关系。

“年龄”使之进入“协变量”列表框。

还是以教程“blankloan.sav"数据为例，研究银行客户贷款是否违约（拖欠）的问题，数据如下所示： 上面的数据是大约700个申请贷款的客户，我们需要进行随机抽样，来进行二元Logistic 回归分析，上图中的“0”表示没有拖欠贷款，“1”表示拖欠贷款，接下来，步骤如下： 1：设置随机抽样的随机种子，如下图所示：

选择“设置起点”选择“固定值”即可，本人感觉200万的容量已经足够了，就采用的默认值，点击确定，返回原界面、 2：进行“转换”—计算变量“生成一个变量（validate)，进入如下界面： 在数字表达式中，输入公式：rv.bernoulli（0.7），这个表达式的意思为：返回概率为0.7的bernoulli分布随机值 如果在0.7的概率下能够成功，那么就为1，失败的话，就为"0" 为了保持数据分析的有效性，对于样本中“违约”变量取缺失值的部分，validate变量也取缺失值，所以，需要设置一个“选择条件” 点击“如果”按钮，进入如下界面：

铁道部铁路工程车辆铁路车辆种类

铁道部铁路工程车辆铁路车辆种类 车辆标记：就是标明在铁路车辆的一定位置上，用以表示产权、类型，车号、基本性能、配属及使 用中注意事项等的符号。 为满足使用、检修、管理、统计上的需要，每一铁路车辆应具有中华人民共和国国家标准(GB 7703．1—87)《铁道车辆标记》中所规定的各种标记。《铁道车辆标记》适用于中华人民共和国铁道部所属车辆 和在中国铁路上编组运用的工矿企业自备铁道车辆以及地方铁路车辆。 车辆标记分为共同标记和特殊标记。 车辆路徽标记，凡中国铁道部听属货车均应涂打路徽标记。路徽上部表示人民，下部为钢轨截 面图形，代表铁路，总的含义为人民铁路，路徽标记的图形和尺寸应符合铁道部规定的标准。货车还应在 侧梁二位或三位安装带有路徽标记的金属产权牌。凡参加国际联运的客车在车体两侧还应涂打国徽。世界 上各国家和地区的铁路，甚至某一铁路公司，一般均在自己的车辆上涂打本身的路徽。 车辆配属标记是表示车辆配属关系的标记。 自重：指材料自身重量产生的重力 载重：交通工具负担重量 容积：是指容器所能容纳物体的体积。 换长：换算长度，是铁路系统里专用的长度单位。一个换长是11米，车厢全长26.6米是指这节车 厢的全长，用的是国际单位米；换长2.4也是指这节车厢的长度，不过用的是换长为单位，11x2.4=26.4米，最接近一个车厢的长度。 因为很久以前的两轴车长度为11米，后来车就以11米作为换长单位了。 铁路限界：机车车辆运行必须有一个安全的空间，因此，铁路对机车车辆和接近线路的建筑物、设 备规定了不允许超越的轮廓尺寸，也就是限界。可以说，限界就是合理的空间。 铁路限界（railway clearances）为了确保机车车辆在铁路线路上运行的安全，防止机车车辆撞 击邻近线路的建筑物和设备，而对机车车辆和接近线路的建筑物、设备所规定的不允许超越的轮廓尺寸线。铁路基本限界包括机车车辆限界和建筑接近限界。以下所列的现行铁路限界是“标准轨距铁路限界。” 建筑接近限界是一个和线路中心线垂直横断面，它规定了保证机车车辆安全通行所需要的横断 面的最小尺寸。凡靠近铁路线路的建筑物及设备，其任何部分（和机车车辆有相互作用的除外）都不得侵 入此限界之内。 所谓机车车辆限界，就是机车车辆横断面的最大极限。具体来说，就是当机车车辆停留在平直 铁道上，车体的纵向中心线和线路的纵向中心线重合时，其任何部分不得超出规定的极限轮廓线。所以， 机车车辆不是造得越高越宽越好，尽管高而宽的车辆，可以装更多的货物，可以拉更多的旅客。 所谓近限界，就是每一条线路必须保有的最小空间的横断面。即铁路站场和沿线各种建筑物、 设备不得侵入的极限轮廓线。 如果将机车车辆限界和建筑接近限界的中心线重叠在一起，就会看到其间有一环形空间，称之 为裕留空间或安全空间。裕留空间是考虑到机车车辆在运行中的振动偏移和线路偏移以及其它因素而设的。显然，从机车车辆运行安全来看，裕留空间愈大愈好。但是，增大裕留空间就要扩大建筑接近限界，需要

铁路交通事故处理规则

《铁路交通事故调查处理规则》 2015-11-18陈小北陈小北的杂货铺 第一章总则 第一条为及时准确调查处理铁路交通事故，严肃追究事故责任，防止和减少铁路交通事故的发生，根据《铁路交通事故应急救援和调查处理条例》（国务院令第501号，以下简称《条例》），制定本规则。 第二条铁路机车车辆在运行过程中发生冲突、脱轨、火灾、爆炸等影响铁路正常行车的事故，包括影响铁路正常行车的相关作业过程中发生的事故；或者铁路机车车辆在运行过程中与行人、机动车、非机动车、牲畜及其他障碍物相撞的事故，均为铁路交通事故（以下简称事故）。 第三条国家铁路、合资铁路、地方铁路以及专用铁路、铁路专用线等发生事故的调查处理，适用本规则。 第四条铁道部、铁路安全监督管理办公室（以下简称安全监管办）要加强铁路运输安全监督管理，建立健全铁路交通事故调查处理工作制度，发生事故后应当按照法定的权限和程序，及时组织、参与事故的调查处理。 铁道部、安全监管办的安全监察部门负责铁路交通事故调查处理的日常工作。 铁道部、安全监管办派驻各地的安全监察机构，依据本规则的规定，分别承担铁道部、安全监管办指定的事故调查处理工作。 第五条铁路运输企业及其他相关单位、个人应及时报告事故情况，如实提供相关证据，积极配合事故调查工作。 第六条事故调查处理应坚持以事实为依据，以法律、法规、规章为准绳，认真调查分析，查明原因，认定损失，定性定责，追究责任，总结教训，提出整改措施。 第二章事故等级 第七条依据《条例》规定，事故分为特别重大事故、重大事故、较大事故和一般事故四个等级。 第八条有下列情形之一的，为特别重大事故： （一）造成30人以上死亡。 （二）造成100人以上重伤（包括急性工业中毒，下同）。 （三）造成1亿元以上直接经济损失。 （四）繁忙干线客运列车脱轨18辆以上并中断铁路行车48小时以上。 （五）繁忙干线货运列车脱轨60辆以上并中断铁路行车48小时以上。 第九条有下列情形之一的，为重大事故：

铁路交通事故和生产安全事故责任追究办法

编号：SY-AQ-01118 ( 安全管理) 单位：_____________________ 审批：_____________________ 日期：_____________________ WORD文档/ A4打印/ 可编辑 铁路交通事故和生产安全事故 责任追究办法 Measures for accountability of railway traffic accidents and production safety accidents

铁路交通事故和生产安全事故责任 追究办法 导语：进行安全管理的目的是预防、消灭事故，防止或消除事故伤害，保护劳动者的安全与健康。在安全管 理的四项主要内容中，虽然都是为了达到安全管理的目的，但是对生产因素状态的控制，与安全管理目的关 系更直接，显得更为突出。 第一条为加强公司运输安全管理，落实安全管理职责，严肃事故责任追究，确保人民生命财产安全,依据《铁路交通事故应急救援和调查处理条例》和《铁路运输企业领导人员铁路交通事故和生产安全事故责任追究办法》等法规和文件的规定，结合公司实际，制定本办法。 第二条本办法适用于公司各部门及所属各分、子公司各级管理人员。 第三条依照国家法律法规、铁道部和公司有关规定，对铁路交通事故和生产安全事故的防范、发生和处理负有全部责任、主要责任、重要责任、次要责任和同等责任的，按照本办法进行责任追究。 第四条责任追究的主要方式：

（一）书面检查； （二）通报批评； （三）诫勉谈话； （四）组织处理（包括终止试用期、停职、责令辞职、免职等）； （五）行政处分（包括警告、记过、记大过、降级、撤职、开除）； （六）党纪处分（包括警告、严重警告、撤销党内职务、留党察看、开除党籍）； 各种责任追究方式可单独适用，也可合并适用，责任追究程序依照有关规定执行。 第五条事故责任以铁路交通事故调查处理权限部门下达的《铁路交通事故认定书》或地方人民政府对生产安全事故调查报告的批复认定。 第六条发生旅客列车铁路交通事故，对负有全部或主要责任单位的各级管理人员，区分情况，给予相应的责任追究。 （一）发生旅客列车冲突、脱轨、火灾、爆炸铁路交通事故造

分享三款主流数据库及其特点

分享三款主流数据库及其特点 1.Oracle数据库 Oracle Database，又名Oracle RDBMS，或简称Oracle。是甲骨文公司的一款关系数据库管理系统。它是在数据库领域一直处于领先地位的产品。可以说Oracle数据库系统是目前世界上流行的关系数据库管理系统，系统可移植性好、使用方便、功能强，适用于各类大、中、小、微机环境。它是一种高效率、可靠性好的、适应高吞吐量的数据库解决方案。 基本介绍： ORACLE数据库系统是美国ORACLE公司（甲骨文）提供的以分布式数据库为核心的一组软件产品，是目前最流行的客户/服务器(CLIENT/SERVER)或B/S体系结构的数据库之一。比如SilverStream就是基于数据库的一种中间件。ORACLE数据库是目前世界上使用最为广泛的数据库管理系统，作为一个通用的数据库系统，它具有完整的数据管理功能；作为一个关系数据库，它是一个完备关系的产品；作为分布式数据库它实现了分布式处理功能。但它的所有知识，只要在一种机型上学习了ORACLE知识，便能在各种类型的机器上使用它。Oracle数据库最新版本为Oracle Database12c。Oracle数据库12c引入了一个新的多承租方架构，使用该架构可轻松部署和管理数据库云。此外，一些创新特性可最大限度地提高资源使用率和灵活性，如Oracle Multitenant可快速整合多个数据库，而Automatic Data Optimization和Heat Map能以更高的密度压缩数据和对数据分层。这些独一无二的技术进步再加上在可用性、安全性和大数据支持方面的主要增强，使得Oracle数据库12c成为私有云和公有云部署的理想平台。

你应该要掌握的7种回归分析方法

. 种回归分析方法7你应该要掌握的标签：机器学习回归分析 2015-08-24 11:29 4749人阅读评论(0) 收藏举报 分类： （5）机器学习 目录(?)[+] ：原文：7 Types of Regression Techniques you should know!（译者/帝伟审校/翔宇、周建丁）责编/朱正贵 什么是回归分析？ 回归分析是一种预测性的建模技术，它研究的是因变量（目标）和自变量（预测器）之间的关系。这种技术通常用于预测分析，时间序列模型以及发现变量之间的因果关系。例如，司机的鲁莽驾驶与道路交通事故数量之间的关系，最好的研究方法就是回归。 回归分析是建模和分析数据的重要工具。在这里，我们使用曲线/线来拟合这些数据点，在这种方式下，从曲线或线到数据点的距离差异最小。我会在接下来的部分详细解释这一点。 我们为什么使用回归分析？ 如上所述，回归分析估计了两个或多个变量之间的关系。下面，让我们举一个简单的例子来理解它： 文档Word . 比如说，在当前的经济条件下，你要估计一家公司的销售额增长情况。现在，你有公司最新的数

据，这些数据显示出销售额增长大约是经济增长的2.5倍。那么使用回归分析，我们就可以根据当前和过去的信息来预测未来公司的销售情况。 使用回归分析的好处良多。具体如下： 1.它表明自变量和因变量之间的显著关系； 它表明多个自变量对一个因变量的影响强度2.。 回归分析也允许我们去比较那些衡量不同尺度的变量之间的相互影响，如价格变动与促销活动数量之间联系。这些有利于帮助市场研究人员，数据分析人员以及数据科学家排除并估计出一组最佳的变量，用来构建预测模型。 我们有多少种回归技术？ 有各种各样的回归技术用于预测。这些技术主要有三个度量（自变量的个数，因变量的类型以及回归线的形状）。我们将在下面的部分详细讨论它们。 对于那些有创意的人，如果你觉得有必要使用上面这些参数的一个组合，你甚至可以创造出一个没有被使用过的回归模型。但在你开始之前，先了解如下最常用的回归方法： 1. Linear Regression线性回归 它是最为人熟知的建模技术之一。线性回归通常是人们在学习预测模型时首选的技术之一。在这种技术中，因变量是连续的，自变量可以是连续的也可以是离散的，回归线的性质是线性的。文档Word . 线性回归使用最佳的拟合直线（也就是回归线）在因变量（Y）和一个或多个自变量（X）之间建立一种关系。 用一个方程式来表示它，即Y=a+b*X + e，其中a表示截距，b表示直线的斜率，e是误差项。这个方程可以根据给定的预测变量（s）来预测目标变量的值。

知网、万方、维普三种主流数据库比较

知网、万方和维普三种主流数据库比较 中国知网（CNKI） 简介：中国知识资源总库（CNKI）《中国知识资源总库》是由清华大学主办、 中国学术期刊（光盘版）电子杂志社出版、清华同方知网（北京）技术有限公司发行、数百位科学家、院士、学者参与建设，精心打造的大型知识服务平台和数字化学习系统。目前，《总库》囊括了自然科学、人文社会科学及工程技术各领域知识，拥有期刊、报纸、博硕士培养单位的博士和优秀硕士学位论文、全国重要会议论文、中小学多媒体教辅以及1000多个加盟数据库。全文采用CAJ和PDF 格式，必须下载专门的CAJ和PDF浏览器才可阅读。 数据库：《中国期刊全文数据库（CJFD）》截至2007年3月共收录了国内8127 种期刊，全文文献总量已达2272万多篇，收录起始时间一般为1994年，个别追溯到1979年或创刊年，按学科分126个专题，内容每日累增。产品形式有网络形式、光盘形式、《中国期刊专题全文数据库光盘版》。《中国优秀博硕士学位论文全文数据库（CDMD）》收录2000年至今300多个博硕士培养单位的学位论文，内容每日累增。《中国重要报纸全文数据库（CCND）》收录2000年至今1000多种重要报纸，内容每日累增。《中国重要会议论文集全文数据库》（CPCD）收录2000年至今400家学术团体的会议论文，内容每日累增。

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万方数据库 简介：集纳了涉及各个学科的期刊、学位、会议、外文期刊、外文会议等类型 的学术论文，法律法规，科技成果，专利、标准和地方志。期刊论文：全文资源。收录自1998年以来国内出版的各类期刊6千余种，其中核心期刊2500余种，论文总数量达1千余万篇，每年约增加200万篇，每周两次更新。 搜索界面： 收费方式：

铁路货车分类及车辆数据

铁路货车分类及车辆数据 货车的分类： （1）罐车

罐车是车体呈罐形的车辆，用来装运各种液体、液化气体和粉末状货物等。

罐车按用途可分轻油类罐车、粘油类罐车、酸碱类罐车、液化气体类罐车和粉状货物罐车；按结构特点可分为有空气包和无空气包罐车，有底架和无底架罐车，上卸式和下卸式罐车等。 在轻油类罐车中，中国在20世纪50年代初期只能生产载重25t，有效容积仅为30．5m3的G3型轻油罐车。1953年设计制造了载重50t、有效容积51m3的G50型全焊结构轻油罐车。1967年设计制造了有效容积60m3、载重52t的G60型轻油罐车，以及1965年开始制造的有效容积77m3、载重63t的G19型无底架轻油罐车。 在粘油类罐车中，有1951年生产的载重30t，总容积为37m3的G4型粘油罐车；1959年批量生产的G12型粘油罐车，载重50t，总容积52．5m3；1966年批量生产的G17型粘油罐车，载重52t，总容积62．1m3等。 在酸碱类罐车中，有1954年开始生产，1958年改进设计的G10型浓硫算罐车，载重50t，总容积28．5m3；1967年设计制造的G11型酸碱罐车，载重65t，总容积38．3m3。 其他类型罐车还有1969年开始制造的GL型沥青罐车，载重50t，总容积51．76m3；1976年设计试制的GQ型液化气体罐车，载重50t，总容积110m3，罐体呈鱼腹形。 目前，中国的罐车主要车型有G16型无底架轻油罐车，容积52．5m3；G60A无底架轻油罐车，容积62．09m3；G70新型轻油罐车，容积70m3；T85新型液轻罐车，容积70m3；GH40型液化石油气罐车，容积96m3；GF玻璃钢罐车，专供装运盐酸，容积50m3；GLB沥青（保温型）罐车，载重58t等。 （2）敞车

铁路事故分类

铁路事故分类 Document serial number【UU89WT-UU98YT-UU8CB-UUUT-UUT108】

铁路事故分类 铁路机车车辆在运行过程中发生冲突、脱轨、火灾、爆炸等影响铁路正常行车的事故，包括影响铁路正常行车的相关作业过程中发生的事故；或者铁路机车车辆在运行过程中与行人、机动车、非机动车、牲畜及其他障碍物相撞的事故，称为铁路交通事故。 事故分为特别重大事故、重大事故、较大事故和一般事故四个等级。 有下列情形之一的，为特别重大事故： （一）造成30人以上死亡。 （二）造成100人以上重伤（包括急性工业中毒，下同）。 （三）造成1亿元以上直接经济损失。 （四）繁忙干线客运列车脱轨18辆以上并中断铁路行车48小时以上。 （五）繁忙干线货运列车脱轨60辆以上并中断铁路行车48小时以上。 有下列情形之一的，为重大事故： （一）造成10人以上30人以下死亡。 （二）造成50人以上100人以下重伤。 （三）造成5000万元以上1亿元以下直接经济损失。 （四）客运列车脱轨18辆以上。 （五）货运列车脱轨60辆以上。

（六）客运列车脱轨2辆以上18辆以下，并中断繁忙干线铁路行车24小时以上或者中断其他线路铁路行车48小时以上。 （七）货运列车脱轨6辆以上60辆以下，并中断繁忙干线铁路行车24小时以上或者中断其他线路铁路行车48小时以上。 有下列情形之一的，为较大事故： （一）造成3人以上10人以下死亡。 （二）造成10人以上50人以下重伤。 （三）造成1000万元以上5000万元以下直接经济损失。 （四）客运列车脱轨2辆以上18辆以下。 （五）货运列车脱轨6辆以上60辆以下。 （六）中断繁忙干线铁路行车6小时以上。 （七）中断其他线路铁路行车10小时以上。 一般事故分为：一般A类事故、一般B类事故、一般C类事故、一般D类事故。 有下列情形之一，未构成较大以上事故的，为一般A类事故： A1.造成2人死亡。 A2.造成5人以上10人以下重伤。 A3.造成500万元以上1000万元以下直接经济损失。 A4.列车及调车作业中发生冲突、脱轨、火灾、爆炸、相撞，造成下列后果之一的： 繁忙干线双线之一线或单线行车中断3小时以上6小时以下，双线行车中断2小时以上6小时以下。

常见主流数据库的分类与详细比较

常见主流数据库分类 1、IBM 的DB2 DB2是IBM著名的关系型数据库产品，DB2系统在企业级的应用中十分广泛。截止2003年，全球财富500强（Fortune 500）中有415家使用DB2，全球财富100强（Fortune100）中有96家使用DB2，用户遍布各个行业。2004年IBM的DB2就获得相关专利239项，而Oracle 仅为99项。DB2目前支持从PC到UNIX，从中小型机到大型机，从IBM到非IBM（HP及SUN UNIX 系统等）的各种操作平台。 IBM绝对是数据库行业的巨人。1968年IBM在IBM 360计算机上研制成功了IMS这个业界第一个层次型数据库管理系统，也是层次型数据库中最为著名和最为典型的。1970年，IBM E.F.Codd发表了业界第一篇关于关系数据库理论的论文“A Relational Model of Data for Large Shared DataBanks”，首次提出了关系模型的概念。1974年，IBM Don Chamberlin和Ray Boyce通过System R项目的实践，发表了论文“SEQUEL：A Structured English Query Language”，我们现在熟知SQL就是基于它发展起来的。IBM 在1983年发布了DATABASE 2（DB2）for MVS（内部代号为“Eagle”），这就是著名的DB2数据库。2001年IBM以10亿美金收购了Informix的数据库业务，这次收购扩大了IBM分布式数据库业务。2006 DB2 9作为第三代数据库的革命性产品正式在全球发布。 作为关系数据库领域的开拓者和领航人，IBM在1977年完成了System R系统的原型，1980年开始提供集成的数据库服务器——System/38，随后是SQL/DSforVSE 和VM，其初始版本与SystemR研究原型密切相关。 DB2 forMVSV1 在1983年推出。该版本的目标是提供这一新方案所承诺的简单性，数据不相关性和用户生产率。1988年DB2 for MVS 提供了强大的在线事务处理（OLTP）支持，1989 年和1993 年分别以远程工作单元和分布式工作单元实现了分布式数据库支持。最近推出的DB2 Universal Database 6.1则是通用数据库的典范，是第一个具备网上功能的多媒体关系数据库管理系统，支持包括Linux在内的一系列平台。 2、Oracle Oracle 前身叫SDL，由Larry Ellison 和另两个编程人员在1977创办，他们开发了自己的拳头产品，在市场上大量销售，1979 年，Oracle公司引入了第一个商用SQL 关系数据库管理系统。Oracle公司是最早开发关系数据库的厂商之一，其产品支持最广泛的操作系统平台。目前Oracle关系数据库产品的市场占有率名列前茅。 Oracle公司是目前全球最大的数据库软件公司，也是近年业务增长极为迅速的软件提供与服务商。IDC(Internet Data Center)2007统计数据显示数据库市场总量份额如下：Oracle 44.1% IBM 21.3%Microsoft 18.3% Teradata 3.4% Sybase 3.4%。不过从使用情况看，BZ Research的2007年度数据库与数据存取的综合研究报告表明76.4%的公司使用了Microsoft

常见主流数据库的分类与详细比较

1、IBM 的DB2 DB2是IBM著名的关系型数据库产品，DB2系统在企业级的应用中十分广泛。截止2003年，全球财富500强（Fortune 500）中有415家使用DB2，全球财富100强（Fortune100）中有96家使用DB2，用户遍布各个行业。2004年IBM的DB2就获得相关专利239项，而Oracle 仅为99项。DB2目前支持从PC到UNIX，从中小型机到大型机，从IBM到非IBM（HP及SUN UNIX 系统等）的各种操作平台。 IBM绝对是数据库行业的巨人。1968年IBM在IBM 360计算机上研制成功了IMS这个业界第一个层次型数据库管理系统，也是层次型数据库中最为著名和最为典型的。1970年，IBM 发表了业界第一篇关于关系数据库理论的论文“A Relational Model of Data for Large Shared DataBanks”，首次提出了关系模型的概念。1974年，IBM Don Chamberlin和Ray Boyce通过System R项目的实践，发表了论文“SEQUEL：A Structured English Query Language”，我们现在熟知SQL就是基于它发展起来的。IBM 在1983年发布了DATABASE 2（DB2）for MVS （内部代号为“Eagle”），这就是著名的DB2数据库。2001年IBM以10亿美金收购了Informix 的数据库业务，这次收购扩大了IBM分布式数据库业务。2006 DB2 9作为第三代数据库的革命性产品正式在全球发布。 作为关系数据库领域的开拓者和领航人，IBM在1977年完成了System R系统的原型，1980年开始提供集成的数据库服务器——System/38，随后是SQL/DSforVSE和VM，其初始版本与SystemR研究原型密切相关。 DB2 forMVSV1 在1983年推出。该版本的目标是提供这一新方案所承诺的简单性，数据不相关性和用户生产率。1988年DB2 for MVS 提供了强大的在线事务处理（OLTP）支持，1989 年和1993 年分别以远程工作单元和分布式工作单元实现了分布式数据库支持。最近推出的DB2 Universal Database 则是通用数据库的典范，是第一个具备网上功能的多媒体关系数据库管理系统，支持包括Linux在内的一系列平台。 2、 Oracle Oracle 前身叫SDL，由Larry Ellison 和另两个编程人员在1977创办，他们开发了自己的拳头产品，在市场上大量销售，1979 年，Oracle公司引入了第一个商用SQL 关系数据库管理系统。Oracle公司是最早开发关系数据库的厂商之一，其产品支持最广泛的操作系统平台。目前Oracle关系数据库产品的市场占有率名列前茅。 Oracle公司是目前全球最大的数据库软件公司，也是近年业务增长极为迅速的软件提供与服务商。IDC(Internet Data Center)2007统计数据显示数据库市场总量份额如下：Oracle % IBM %Microsoft % Teradata % Sybase %。不过从使用情况看，BZ Research的2007年度数据库与数据存取的综合研究报告表明%的公司使用了Microsoft SQL Server，不过在高端领域仍然以Oracle，IBM，Teradata为主。

铁路事故等级分类

铁路事故等级分类 Modified by JACK on the afternoon of December 26, 2020

铁路事故等级分类 一般A类事故 有下列情形之一，未构成较大以上事故的，为一般A类事故： （1）造成2人死亡。 （2）造成5人以上10以下重伤。 （3）造成500万元以上1000万元以下直接经济损失。 （4）列车及调车作业中发生冲突、脱轨、火灾、爆炸、相撞，造成下列后果之一的： ①繁忙干线双线之一线或单线行车中断3小时以上6小时以下，双线行车中断2小时以上6小时以下。

②其他线路双线之一线或单线行车中断6小时以上10小时以下，双线行车中断3小时以上10小时以下。 ③客运列车耽误本列4小时以上。 ④客运列车脱轨1辆。 ⑤客运列车中途摘车2 辆以上。 ⑥客车报废1辆或大破2辆以上。 ⑦机车大破1台以上。 ⑧动车组中破1辆以上。 ⑨货运列车脱轨4辆以上6辆以下。

一般B类事故 有下列情形之一，未构成一般A类以上事故的，为一般B类事故： （1）造成1人死亡。 （2）造成5人以下重伤。 （3）造成100万元以上500万元以下直接经济损失。 （4）列车及调车作业中发生冲突、脱轨、火灾、爆炸、相撞，造成下列后果之一的： ①繁忙干线行车中断1小时以上。 ②其他线路行车中断2小时以上。 ③客运列车耽误本列1小时以上。

④客运列车中途摘车1辆。 ⑤客车大破1辆。 ⑥机车中破1台。 ⑦货运列车脱轨2辆以上4辆以下。 一般C类事故 有下列情形之一，未构成一般B类事故以上事故的，为一般C类事故：（1）列车冲突。 （2）货运列车脱轨。 （3）列车火灾。

《铁路交通事故调查处理规则》内容解释

《铁路交通事故调查处理规则》内容解释 《铁路交通事故调查处理规则》内容解释 1.“机车车辆”：包括铁路机车、客车、货车、动车、动车组及各类自轮运转特种设备等。 “自轮运转特种设备”：系指在铁路营业线上运行的轨道车及铁路施工、维修专用车辆（包括轨道起重机、架桥机、铺轨机、接触网架线车、放线车、检修车、大型养路机械等）。 2.“列车”：系指编成的车列并挂有机车及规定的列车标志。单机、自轮运转特种设备，虽未完全具备列车条件，亦应按列车办理。 “客运列车”：系指旅客列车（含动车组）、按客车办理的回送空客车车底及其他列车。 “货运列车”：系指客运列车以外的其他列车。 军用列车除有特殊通知外，均视为货运列车。 列车与其他调车作业的机车车辆等互相冲撞而发生的事故，定列车事故。列车在站内以调车方式进行摘挂或转线而发生事故，定调车事故。 客运列车或客运列车摘下本务机车后的车列，被货运列车、机车车辆冲撞造成的事故，以及客运列车在中途站进行摘挂（包括摘挂本务机车）或转线作业发生的事故，均定客运列车事故。 区间调车作业、机车车辆溜入区间，发生冲突、脱轨事故时，定列车事故。在封锁区间内调车作业发生事故，定调车事故。 3.“运行过程中”：系指铁路机车车辆运行的全过程，也包括在其运行中的停车状态。 4.“行人”：系指在铁路线路上行走、停留的自然人（包括有关铁路作业人员）。 5.“其他障碍物”：系指侵入铁路限界及线路，并影响铁路行车的动态及静态物体。 6.“相撞”：系指铁路机车车辆在运行过程中与行人、机动车、非机动车、牲畜及其他障碍物相互碰、撞、轧，造成人员伤亡、设备设施损坏。 7.“冲突”：系指列车、机车车辆互相间或与轻型车辆、设备设施（如车库、站台、车挡等）发生冲撞，致使机车车辆、轻型车辆、设备设施等破损。 在列车运行中由于人为失职或设备不良等原因，将车辆挤坏或拉坏构成中破及其以上程度，或在调车作业中由于人为失职或设备不良等原因，将车辆挤坏或拉坏构成大破以上程度时，亦按冲突论。 由于机车车辆冲撞造成货物窜动将车辆撞坏、挤坏时，定冲突事故，并根据所造成的后果，确定事故等级。 8.“脱轨”：系指机车车辆的车轮落下轨面(包括脱轨后又自行复轨)，或车轮轮缘顶部高于轨面（因作业需要的除外）。 每辆（台）只要脱轨1轮，即按1辆(台)计算。 9.“列车发生火灾”：系指列车起火造成机车车辆破损影响行车设备设施正常使用，或发生人员伤亡、货物、行包烧毁等。 10.“列车发生爆炸”：系指机车车辆在运行过程中发生爆炸，造成其设备损坏，墙板、车体变形或出现孔洞，影响正常行车。 11．“正线”：是指连接车站并贯穿或直股伸入车站的线路。 12.“繁忙干线”：系指京哈(不含沈山线)、京沪、京广、京九(含广州至深圳段)、陇海、沪昆(不含株洲至昆明段)线及客运专线、以及连接繁忙干线的联络线。 13.“其他线路”：系指繁忙干线以外的线路。 新交付使用的线路等级分类，在交付时公布。 在连接不同等级线路的车站发生事故时，按繁忙干线算。 14.“中断铁路行车”：系指不论事故发生在区间或站内，造成铁路单线、双线区间或双线区间之一线不能行车。中断行车的时间，由事故发生时间起（列车火灾或爆炸由停车时间算起）至恢复客货列车原牵引方式连续通行时止。 如列车能在站内其他线通行，又回到原正线上进入区间的，不按中断行车算。 施工封锁区间发生冲突或脱轨的行车中断时间，从事故发生前原计划开通的时间起计算。 15.“耽误列车”：系指列车在区间内停车；通过列车在站内停车；列车在始发站或停车站晚开、在运行过程中超过图定的时间（局管内）或调度员指定的时间；列车停运、合并、保留。 16.“客运列车中途摘车”:系指编挂在客运列车中的车辆发生冲突、脱轨、火灾、爆炸、相撞未达到中破及以上程度，不能运行，必须在途中摘下(不包括始发站和终到站)。 17.“占用区间”：系指(1)区间内已进入列车。(2)区间已被列车取得占用的许可（包括准许时间内未收回的出站、跟踪调车凭证）。(3)封锁的区间（属于《铁路技术管理规程》第265、第302、第310条的情况下除外）。(4)区间内有停留或溜入的机车车辆、施工作业车辆。列车发出后溜入的亦算。(5)发出进入正线的列车而区间内道岔向岔线开通。(6)邻线已进入禁止在区间交会的列车。 列车前端越过出站信号机或警冲标即算。 办理越出站界调车后，没有取消手续，也没有办理列车闭塞手续，就用该调车手续将列车开出，亦按 1