⑴ 通达信如何显示行业板块代码
板块基本有：地域，行业，概念，风格。
要线有显示文字函数，这样才可以有板块名称。
以下是行业板块的显示：DRAWTEXT_FIX(1，0.67，0，0，HYBLOCK)，COLORYELLOW;显示位置你自己调整就可以了。
【拓展资料】
一、股票中的56个行业板块
在A股市场上，按照通达信行业板块划分可以分为56个行业：
家用电器、酿酒、保险、钢铁、造纸、房地产、食品饮料、软件服务、矿物制品、电气仪表、化纤、银行、医药、农林牧渔、旅游、石油、文教休闲、广告包装、船舶、煤炭、建材、汽车类、电力、交通设施，医疗保健、日用化工、电气设备、传媒娱乐、工程机械、商贸代理、证券、家居用品、综合类、商业连锁、运输服务、水务、纺织服饰、通用机械、公共交通、多元金融、互联网、酒店餐饮、工业机械、建筑、运输设备、有色、化工、仓储物流、元器件、环境保护、通讯设备、航空、IT设备、电信运营、半导体、供气供热。
二、行业板块的指标公式
公式为：SUM(("XXXXXX$C"/REF("XXXXXX$C"，1)-1)*100，0);（注：XXXXXX为各行业板块的6位数代码）
1、上证指数： 999999 2、家用电器：880387
3、酿酒：880380
4、保险：880473
5、钢铁：880318
6、造纸：880350
7、房地产：880482
8、食品饮料：880372
9、软件服务：880493
10、矿物制品：880351
11、电器仪表：880448
12、化纤：880330
13、银行：880471
14、医药：880400
15、农林牧渔：880360
16、旅游：880424
17、石油：880310
18、文教休闲：880422
19、广告包装：880421
20、船舶：880431
21、煤炭：880301
22、建材：880344
23、汽车类：880390
24、电力：880305
25、交通设施：880465
26、医疗保健：880398
27、日用化工：880355
28、电器设备：880446
29、传媒娱乐：880418
30、工程机械：880447
31、商贸代理：880414
32、证券：880472
33、家居用品：880399
34、综合类：880497
35、商业连锁：880406
36、运输服务：880459
37、水务：880454
38、纺织服饰：880367
39、通用机械：880437
40、公共交通：880453
41、多元金融：880474
42、互联网：880494
43、酒店餐饮：880423
44、工业机械：880440
45、建筑：880476
46、运输设备：880432
47、有色：880324
48、化工：880335
49、仓储物流：880464
50、元器件：880492
51、环境保护：880456
52、通讯设备：880490
53、航空：880430
54、IT设备：880489
55、电信运营：880452
56、半导体：880491
57、供气供热：880455
⑵ 工业级用什么字母表示
工业级用Tech (Techincal grade 工业用) 表示，就是以T开头。
扩展：其他的一些表示：
军用级电源，要求很严，比如对防水，防火，防摔、抗电磁等等都有要求；
工业级电源，就在没有军用电源那边严格。但对防水、防火有一定要求；
商业级电源，要低于工业级电源的防水和防火的要求；
民用电源，就是一般我们用的电源，不是很严的要求，但是也有一定在要求，
这些要求是分等级的，等级的化分是根据电源的质量、要求及所用途来分类的！
工作基准试剂（国标无简写标记，用汉语注明，绿色标签）：作为基准物质，标定标准溶液。
优级纯（GR，绿色标签）：主成分含量很高、纯度很高，适用于精确分析和研究工作，有的可作为基准物质。
分析纯（AR，红色标签）：主成分含量很高、纯度较高，干扰杂质很低，适用于工业分析及化学实验。这个是一般实验室用的最多的等级。
化学纯（CP，蓝色标签）：主成分含量高、纯度较高，存在干扰杂质，适用于化学实验和合成制备。
实验试剂（LR，黄色标签）：主成分含量高，纯度较差，杂质含量不做选择，只适用于一般化学实验和合成制备。
⑶ 怎么把工业企业数据库弄成面板数据
中国工业企业数据库的使用现状和潜在问题 聂辉华 江艇 杨汝岱 提要：在经验研究中，企业级的微观数据正受到越来越多的重视。中国工业企业数据 库成为海内外学者研究中国企业行为和绩效的主要数据库之一。但是该数据库存在样本匹配 混乱、变量大小异常、测度误差明显和变量定义模糊等严重问题，忽视这些问题可能会导致 研究结果错误。本文介绍了该数据库的基本情况和使用现状，指出了该数据库的若干缺陷， 并根据现有研究提供了若干改进建议。 关键词：企业数据 工业企业 微观计量 制造业 生产率 JEL 分类号：C33 D24 L22 L60 一、引言 数据是经验研究的细胞，因此数据质量的好坏直接决定了经验研究的活力。最近十多 年来，国际经济学界越来越重视使用微观面板数据（longitudinal micro-level data）的研究。 相对于宏观数据或行业数据，微观的企业数据或个体数据的优势是非常明显的：第一，微观 面板数据包含了更多信息，例如企业的所有制、规模和出口等状态，这些信息对于企业行为 研究是必不可少的；第二，微观面板数据同时包含了时间维度和个体维度，有助于解决计量 经济学中的个体异质性问题，更容易保证估计的一致性；第三，微观面板数据增加了观测值 个数，使得估计更有效率。对于产业组织理论、企业理论、公司金融、国际贸易、收入分配 和劳动供给等研究领域来说，经验研究的数据主要就是微观数据。 伴随微观计量经济学的引入和国内外微观数据库的开放，中国经济学者越来越重视微 观数据的开发和使用，并生产了很多基于微观数据的研究成果。一些中国数据库甚至被全世 界各国学者使用，这一方面表明中国问题越来越受到国际经济学界的重视，另一方面也表明 中国数据的质量得到了越来越多的认可。特别是，相当多海内外学者使用了“中国工业企业 数据库”（Chinese instrial enterprises database） ① ，其研究成果广泛发表在包括《American Economic Review》（如Song等，2011）、《Quarterly Journal of Economics》（如Hsieh和Klenow， 2009）和《经济研究》等国际和国内着名学术期刊上。作为一个由中国国家统计局收集的 数据库，它的优点是样本大、指标多、时间长。但是，它毕竟不是一个由学术机构发布的数 据库，因此在很多方面还不太符合学术研究的严格要求，其缺陷包括样本匹配混乱、指标存 在缺失、指标大小异常、测度误差明显和变量定义模糊等严重问题。我们认为，如果研究者 没有察觉到这些数据缺陷，并且采取有效的方法缓解或消除这些缺陷，那么就会对经验研究 的结果产生负面影响，甚至会导致错误的结果。而错误的结果对于理论研究和经验研究来说， 不仅浪费了时间和精力，而且可能会产生误导作用。鉴于此，我们认为有必要详细地、严谨 地讨论中国工业企业数据库的基本情况、使用现状，指出其存在的问题，并尽可能提供解决 问题的建议。我们希望，本文的分析不仅有助于潜在使用者了解该数据库的研究现状和未来 聂辉华，中国人民大学经济学院，人大企业与组织研究中心，北京市 100872；email: [email protected]。 江艇，中国人民大学经济学院，人大企业与组织研究中心，[email protected]；杨汝岱，湘潭大学消费 研究院，[email protected]。作者感谢何帆对写作本文提供的建议，感谢屠顺杰提供的助研工作，同时 感谢两位匿名审稿人提供的有益建议。本文的研究得到姚洋主持的国家社科基金重大项目“我国中长期经 济增长与结构变动趋势研究（09&ZD020）”和聂辉华、杨汝岱分别主持的教育部新世纪优秀人才项目的资 助，特此鸣谢。文责自负。 ① 一些英文文章将该数据库名称翻译为“China Annual Survey of Instrial Firms”或“China Annual Survey of Manufacturing Firms”。 1 本文发表于《世界经济》2012 年第5 期 方向，而且有助于他们更准确地使用该数据库，从而推进相关领域的研究。当然，作为该数 据库的使用者之一，我们并不能保证我们全面地熟悉了该数据库，并且我们对问题的分析不 可避免地包含了一定的研究倾向。 二、数据库基本信息 我们首先简单地描述数据库的基本情况。中国工业企业数据库由国家统计局建立，它 的数据主要来自于样本企业提交给当地统计局的季报和年报汇总。该数据库的全称为“全部 国有及规模以上非国有工业企业数据库”，其样本范围为全部国有工业企业以及规模以上非 国有工业企业，其统计单位为企业法人。这里的“工业”统计口径包括“国民经济行业分类” 中的“采掘业”、“制造业”以及“电力、燃气及水的生产和供应业”三个门类，主要是制造 业（占 90%以上）。这里的“规模以上”要求企业每年的主营业务收入（即销售额）在 500 万元及其以上，2011 年该标准改为2000 万元及其以上。基于上述统计口径的数据库自1998 年开始采集，但多数学者使用的工业企业数据库涉及的年份在1999－2007 年之间。由于该 数据库的主要成份为制造业企业，在统计口径上与其它国家的产业分类比较一致，而且一些 变量（例如资本、研发投入和出口交货值）更容易度量，因此使用者通常析出该数据库中的 制造业企业。制造业的统计口径包括从农副食品加工业、食品制造业到工艺品及其它制造业、 废弃资源和废旧材料回收加工业等30 个大类（二位数行业），对应于国民经济行业分类与代 码（GB/T4754—2002）中的代码 13－43（没有 38）。为了保持企业样本的完整性，同时与 现有研究具有可比性，我们以1999－2007 年全部国有及规模以上非国有工业企业作为我们 分析该数据库的主要样本。 1999－2007 年中国工业企业数据库包括了 200 多万个观测值，每年的样本企业数量从 1999 年的大约16 万家逐年递增到2007 年的大约33 万家。 ① 在9 年样本期内，总共有大约 55 万家企业出现，包括上市公司。显然，这是一个巨大的非平衡面板数据。由于企业关闭、 改制、重组等各种原因，只有4 万6 千多家企业（约占样本企业总数的8%）连续出现在整 个样本期间。该数据库样本占据了中国工业企业的绝大部分比例。根据具有可比性的 2004 年第一次全国经济普查年报，当年工业企业销售额为218442.81 亿元。而中国工业企业数据 库当年全部样本企业的销售额为195600 亿元，约占全国的89.5%。 ② 目前，除了经济普查 数据库，中国工业企业数据库是可获得的最大的企业级数据库。表1 描述了1999－2007 年 企业总数和国有、集体、民营、外资企业（含港澳台企业）的份额变化。可以看出，国有和 集体企业的比例在显着减少，从1999 年的三分之二下降到2007 年的不足十分之一，而民营 企业的比例从不足 20%迅速增加到超过 70%。该表从一个侧面反映了中国市场经济结构的 剧烈变动。 表1 中国工业企业的类型、数目和比例 年份 国有 比例% 集体 比例% 民营 比例% 外资 比例% 总数 1999 52817 32.86 53507 33.29 27757 17.27 26652 16.58 160733 2000 44665 27.66 49383 30.58 39192 24.27 28240 17.49 161480 2001 36781 21.67 42528 25.06 59208 34.89 31178 18.37 169695 2002 31570 17.55 38237 21.25 75884 42.18 34208 19.02 179899 2003 25157 12.93 32334 16.62 98698 50.74 38318 19.70 194507 ① 学者们使用的该数据库可能有几个不同的来源，但是内容相差很小。 ② 经济普查的工业企业销售额来自国家统计局网站《第一次全国经济普查主要数据公报（第二号）》，工业 企业数据库中的工业企业销售额来自作者计算。 2 本文发表于《世界经济》2012 年第5 期 2004 27403 9.89 26896 9.70 165864 59.85 56976 20.56 277139 2005 18520 6.86 23875 8.84 171603 63.53 56112 20.77 270110 2006 16209 5.40 20983 6.99 202417 67.43 60585 20.18 300194 2007 11724 3.50 19355 5.78 236823 70.68 67174 20.05 335076 来源：作者根据数据库计算 事实上，工业企业数据库也是最全面的企业数据库。该数据库包括企业的两类信息， 一类是企业的基本情况，另一类是企业的财务数据。企业的基本情况包括：法人代码、企业 名称、法人代表、联系电话、邮政编码、具体地址、所属行业、注册类型（所有制）、隶属 关系、开业年份和职工人数等指标。企业的财务数据包括：流动资产、应收账款、长期投资、 固定资产、累计折旧、无形资产、流动负债、长期负债、实收资本、主营业务收入、主营业 务成本、营业费用、管理费用、财务费用、营业利润、利税总额、广告费、研究开发费、工 资总额、福利费总额、增值税、工业中间投入、工业总产值和出口交货值等指标。全部指标 大约为 130 个。特别是，2004 年为第一次全国经济普查年，因此在数据库中当年的企业指 标还包括了不同学历（研究生、本科、大专、中专、高中、初中及以下）、不同职称（技术 职称和技师等）的男职工和女职工的相应数量，此外还包括了企业是否加入工会以及加入工 会的人数等其它年份所没有的信息。 毋庸置疑，工业企业数据库的优势非常显着。第一，它的样本量非常大，涵盖了全国 所有的国有工业企业和规模以上的非国有工业企业。9 年的观测值总数超过200 万个。2006 年之后，每年的样本企业数目已经超过了30 万个。除了普查数据库，还没有哪个企业数据 库在样本量上能与之匹敌。从统计学或计量经济学的角度讲，大样本的优势是降低估计的近 似偏误，提高估计的效率。第二，它的指标非常多，包括了企业的基本情况和企业的财务数 据，能够从多个角度比较全面地反映企业的市场进入、投资、借贷、广告、研发、出口等行 为和企业的短期与长期经营绩效，并且企业加总数据能够反映出企业所处行业或地区的市场 结构。从产业组织理论的角度讲，一旦可以获得市场结构、企业行为和绩效的数据，学者们 几乎就可以进行任何主题的研究！公司金融、企业理论、国际贸易和产业集聚等相关领域的 研究者们也可以对该数据库各取所需，包括进行跨专业研究。如果将该数据库和其它数据库 合并，那么学者们将会发现更加丰富的研究视角。指标越多，在构建计量方程时解释变量和 控制变量就越多，这样可以减少遗漏变量问题。第三，它的时间序列比较长。工业企业数据 库最早的建立年份是1998 年，目前已经更新到了2008 年，前后跨期11 年。这使得研究者 采用动态面板方法具有可行性，从而有助于反映历史因素的作用，以及从动态的角度研究企 业和产业的演化过程。 相对而言，目前流行的其它几个企业数据库，例如万得金融数据库、色诺芬经济金融 数据库、国泰安上市公司数据库，样本企业都是上市公司，它们的指标更全面、准确，提供 指标的频率也更高。比如，这些上市公司数据库通常包括了主要股东持股情况、董事会成员 和高管的个人特征以及职位变动，从而可以研究公司治理结构。另外，上市公司数据库不仅 包含工业类上市公司，还包含了金融类和服务类上市公司，这也是工业企业数据库所缺乏的。 此外，一些特定的调查项目也催生了企业数据库。例如，2006 年世界银行和国家统计局对 中国12 省的1200 多家企业进行了调查，内容涉及企业社会责任、内部管理、质量管理、劳 动管理、环境管理、市场竞争以及技术改造等方面。从1991 年到2006 年，中央统战部和全 国工商联陆续对全国民营企业的经营情况进行了抽样调查，内容涉及企业基本情况、管理体 制、企业家背景以及劳资关系等方面。 ① ① 关于其它企业数据库，感兴趣的读者可以访问香港中文大学中国研究服务中心的网站。 3 本文发表于《世界经济》2012 年第5 期 三、数据库使用现状 由于工业企业数据库的独特优势，近几年来每年都有大量的海内外经济学者使用该数 据库撰写和发表论文，主题涵盖产业组织理论、企业理论、公司金融、转型经济学、国际贸 易、劳动经济学和区域经济学等学科。下面，我们简要介绍工业企业数据库在上述经济学分 支中的使用现状。一方面，我们希望这有助于感兴趣的研究人员了解人们在不同领域已经用 该数据库做了什么，还可以做什么；另一方面，我们希望这有助于感兴趣者了解现有研究者 是如何做这些研究的。当然，囿于篇幅和精力，我们不可能囊括所有使用该数据库的文献， 而是将目光聚焦于国内外的主要学术期刊或者流传较广的英文文章。 1、生产率 在所有使用该数据库的相关研究文献中，企业生产率是最受关注的主题。因为生产率 是最重要的效率度量，正如克鲁格曼（Krugman，1997）所言：“生产率不是一切，但是长 期来看生产率近似于一切。”而且，对于计算企业生产率而言，工业企业数据库提供了加总 数据所不具有的独特优势。利用工业企业数据库中提供的销售额或经济增加值（表示Y）、 固定资产（表示K）和职工人数（表示L），采取相应的价格指数进行平减，可以计算出每个 企业的劳动生产率和全要素生产率（total factors proctivity，简称TFP）。鉴于劳动生产率 不能反映资本的效率，因此多数文献以TFP作为生产率的度量。又因为制造业口径与国际产 业分类更具可比性，所以现有文献在计算TFP时几乎都以制造业企业为样本。在计算TFP时， 一些学者采取了传统的索洛残差法（Solow resial），例如谢千里等（2008）、Hsieh和Klenow （2009）；一些学者采取了主流的OP方法（Olley和Pakes，1996），例如张杰等（2009）、余 淼杰（2010）、聂辉华和贾瑞雪（2011）、杨汝岱和熊瑞祥（2011）、Brandt等（2012）；一些 学者采取了LP方法（Levinsohn和Petrin，2003），例如周黎安等（2007）；一些学者采取了随 机边界方法（SFA），例如刘小玄和李双杰（2008）。 ① 2、国际贸易 与生产率研究密切相关的是国际贸易，更具体地说，是考察企业出口与生产率的关系。 根据着名的企业异质性假说（Melitz，2003），生产率高的企业会倾向于选择出口，即生产 率和出口是正相关的。工业企业数据库包含了企业出口交货值，但无法区分一般贸易和加工 贸易企业。利用工业企业数据库，一些学者检验了这一假说对于中国企业是否成立。张杰等 （2009）利用1999－2003 年的制造业企业数据发现，出口有利于企业提高TFP，即存在出 口的“学习效应”。而李春顶（2010）利用1998－2007 年的样本发现，出口企业的平均TFP 或劳动生产率低于内销企业，他认为这是“生产率悖论”。此外，赵伟等（2011）发现劳动 生产率与出口选择是负相关的，但 TFP 有时与出口选择是正相关的。这似乎表明，利用该 数据库文献研究还没有明确地支持企业异质性假说，但 Lu（2010）对此提供了一个理论解 释。还有一些学者利用工业企业数据库做了相关的研究。例如，余淼杰（2010）发现，贸易 自由化（降低关税）会提高出口企业的TFP；包群等（2011）发现，制造业企业出口后对其 员工收入的改善并不明显；杨汝岱和郑辛迎（2011）发现行业的垂直专业化程度对企业员工 工资有差异化影响。 3、外商直接投资 中国加入 WTO 已经十周年了，外商直接投资（FDI）究竟在中国的经济发展中扮演了 什么样的角色？亓朋等（2008）利用1998－2001 年的制造业企业数据，考察了外资企业对 内资企业 TFP 的溢出效应，发现在行业内溢出效应不显着，行业间和地区间均存在正的溢 出效应。罗雨泽等（2008）使用2000 年和2002 年的制造业企业数据，发现外商投资企业对 ① 聂辉华和贾瑞雪（2011）比较了计算TFP 的几种方法的优劣。 4 本文发表于《世界经济》2012 年第5 期 本行业和本地区的内资企业有显着正的溢出效应。有趣的是，路江涌（2008）利用 1998－ 2005 年的制造业企业数据，发现外资企业对内资企业的溢出效应随地理距离而递减，在本 市内溢出效应为正，在全国范围内为负，并且对国企为负，对民企为正。Du 等（2011）发 现，外资企业对内资企业的溢出效应主要是通过前向或后向产业关联实现的，横向产业关联 没有产生显着的溢出效应；而且，来自港澳台的外资企业和来自外国的外资企业对内资企业 的影响也不相同。Xu 和Sheng（2011）也得到了类似的发现。Sheng 等（2011）还发现，FDI 通过后向产业关联提高了内资企业的出口价值，通过同行业的示范效应提高了内资企业的出 口倾向。Chen 等（2011）发现，外资企业具有明显的工资溢价，并且对内资企业的工资有 抑制作用，从而加剧了企业之间的工资不平等现象。 4、研发 技术创新是企业生产率的重要源泉之一，因此企业的研究开发（R&D）行为也备受关 注。关于 R&D 的文献主要分为两类：第一类是研究 R&D 或者企业创新的决定因素，主要 是检验“熊彼特假说”；第二类是研究企业的 R&D 对绩效的影响。聂辉华等（2008）利用 2001－2005 年的制造业企业数据，分析了发现企业的研发密度（度量创新）与规模、市场 竞争之间均呈倒 U 型关系，而且尽管国有企业的研发密度比民营企业的更高，但是研发的 效率更低。Hu 等（2009）发现FDI 和企业改制对于促进企业研发密度有正面作用。陈林和 朱卫（2011）使用2005－2006 年的工业企业数据，根据国有经济比重区分行政进入壁垒高 的行业和行政进入壁垒低的行业，发现在前一类行业中创新与市场结构之间是倒U 型关系， “熊彼特假说”成立，但是在后一类行业中相反。Chesbrough 和Liang（2007）以制造业中 的半导体行业为例，发现市场导向会影响企业R&D 的投资回报，即全球市场导向的企业比 国内市场导向的企业能够获得更高的 R&D 回报。戴觅和余淼杰（2012）发现，出口前的 R&D 投资能够促进企业在出口后的生产率提高。 5、民营化 中国国有企业改革的主要成效之一，就是大量的国有企业进行了转制，即从百分之百 的国有企业变成了国有控股企业或者民营企业。这一点明显地反映在国有工业企业的实收资 本成份变化上。Tong（2009）利用1998－2003 年的工业企业数据，发现市场竞争的加剧、 FDI 集中度的上升以及预算约束的硬化是国企民营化的主要动因，而且绩效相对好的国企更 有可能民营化。Bai 等（2009）研究了国企民营化的影响，发现民营化增加了销售额和劳动 生产率，而这主要是通过减少管理费用来实现的。Dougherty 等（2007）发现，民营化通过 提高企业的赢利能力和生产的地区专业化水平提高了企业的生产率。Lu 等（2010）发现， 集体企业的私有化导致了销售成本的上升，但是也导致了管理费用的下降。 6、公司金融 由于中国工业企业数据库包含了丰富的财务指标，因此很多学者用它研究企业的投资、 融资和避税行为。Cai 和 Liu（2009）提出了一个有趣的问题：竞争是否会加剧公司规避所 得税？他们识别避税程度的方式是，比较企业报告的利润和根据会计规则计算的利润之间的 差额。使用 2000－2005 的工业企业数据，他们发现竞争会加剧企业的避税行为。Cull 等 （2009）认为，中国的银行贷款（loan）和商业信用（trade credit）之间存在一种替代关系， 业绩差的国企会通过商业信用将银行贷款再配置给企业客户，而业绩好的民营企业比业绩差 的民营企业更有可能扩展商业信用。余明桂和潘红波（2010）利用2004－2007 年的工业企 业数据发现，企业（特别是私有企业）会将授予客户的商业信用作为产品市场竞争的手段， 这验证了商业信用的竞争假说。Guariglia 等（2011）发现，民营企业的内部融资（现金流/ 总资产）是企业增长的重要约束条件，而国有企业则不受此类约束。 7、产业集聚 利用企业层面的数据，我们可以得到行业或地区层面的加总数据，这可以反映中国工业 5 本文发表于《世界经济》2012 年第5 期 的产业集聚现象。使用1998－2005 年的制造业企业数据，Lu 和Tao（2009）考察了中国制 造业集聚（用EG 指数衡量）的决定因素，发现地方保护主义（国有企业的雇佣比例）是阻 碍产业地区集聚的主要因素。另外一些学者考察了产业集聚对企业的影响。Li 等（2011） 发现产业集聚对企业规模有显着的正面影响。Lin 等（2011）发现，产业集聚和企业生产率 之间存在一种倒U 型关系。Yang 和He（2011）发现贸易通过信息和分工影 转载仅供参考，版权属于原作者。祝你愉快，满意请采纳哦
⑷ 工业级电器如何定义有什么标准吗
看你说的在那个方面了，比如食品方面：
所谓的工业级，农业级，食品级，试剂纯，分析纯等等只是根据用途不同来划分的
例如工业级是在工艺生产过程中使用的,具体含量标准是根据产品属性决定的.
农业级和食品级分别是分别用在农业和食品行业的,其他也是一样
试剂纯，分析纯一般用在化验室
在电子产品方面：
有商用级、工业级和军用级产品,
比如电子的工业级标准是主要参照的标准为中国国家标准GB 4208-93《外壳防护等级(IP代码)》、IEC标准(IEC 60329-2001)《Degrees of protection provided by enclosures (IP Code)》或Nema 250-2003《Enclosures for Electrical Equipment (1000 Volts Maximum)》。
主要是不同的标准(带有权威的定义)加国家标准，比如XX产品符合GJB（国军标）什么什么，MIL（美军标）什么什么的。
一般来说，军用级最高，工业级次之，然后是商业级，最后是民用级。
以电子电源为例：
军用级电源，要求很严，比如对防水，防火，防摔、抗电磁等等都有要求；
工业级电源，就在没有军用电源那边严格。但对防水、防火有一定要求；
商业级电源，要低于工业级电源的防水和防火的要求；
民用电源，就是一般我们用的电源，不是很严的要求，但是也有一定在要求，
这些要求是分等级的，等级的化分是根据电源的质量、要求及所用途来分类的！
⑸ c++代码扩展是啥意思
就是继承的意思
定义一个父类，然后子类可以扩展父类
⑹ 关于Java的代码扩展问题
这个就设计到了设计模式的方面了，你所说的无非是用户类中添加新的方法会不会与以前的方法有冲突。其实设计时你只需要遵循面向对象的设计原则的前两个原则：单一职责原则和开闭原则就可以解决你上述所说的问题。单一职责原则就是说每一个类都应只有一个职责，目的是为了实现高内聚，低耦合。开闭原则是对功能扩展开放，对修改关闭，这样玩家添加一项新的功能是，等于是对功能扩展开放，对原有的玩家类修改关闭。
以上只是我个人针对你的阐述所给的设计原则，具体的问题要根据你的开发结合实际情况处理。
⑺ sap如何扩展供应商公司代码
XK01来扩充， 含公司代码、采购组织
⑻ 按行业代码如何划分轻重工业
3.1 划分行业的原则 本标准采用经济活动的同质性原则划分国民经济行业。即每一个行业类别都按照同一种经济活动的性质划分，而不是依据编制、会计制度或部门管理等划分。 3.2 行业分类的基本单位 根据联合国《全部经济活动的国际标准产业分类》的划分原则，行业分类最理想的基本单位是产业活动单位。但由于统计目的和核算对象的不同，行业分类的基本单位也可以采用法人单位。 当采用产业活动单位作为行业分类的基本单位时，应注意以下两种情况： a) 在一个场所，主要从事一种经济活动的法人单位，其本身就是一个产业活动单位。 b) 从事多种经济活动，下设多个活动场所，各有相对独立的组织形式，并能提供相应的收入和支出等核算资料的法人单位，应进一步按经济活动划分产业活动单位。 3.3 单位行业归属的确定 本标准按照主要活动确定单位的行业。 a) 一个单位从事一种经济活动，即按照该活动确定单位的行业。 b) 一个单位从事两种以上的经济活动，则按照主要活动确定单位的行业。如果无法用增加值确定该单位的主要活动，可依据销售收入、营业收入或从业人员确定主要活动。4、编码方法和代码结构 4.1 本标准采用线分类法和分层次编码方法，将经济活动划分为门类、大类、中类和小类四级。门类采用英文字母编码，大、中、小类采用阿拉伯数字编码。门类用一个英文字母表示，即用字母A、B、C……顺次代表不同门类。大、中、小类依据等级制和完全十进制，用三层四位阿拉伯数字表示。大类代码由前两位数字组成，采用层次编码法和数字顺序编码法，打破门类的界限，从01开始依据大类分类体系的排列次序按升序赋码；中类代码由前三位数字组成，第三位为中类的顺序码；小类代码由四位数字组成，第四位为小类的顺序码。中、小类的顺序码分别从1开始，按升序排列，最多编到9。如74表示大类"商务服务业"，743表示中类"咨询与调查"， 7431表示小类"会计、审计及税务服务"。 4.2 本标准的中类和小类，根据需要设立了带有"其他"字样的收容项。为了便于识别，原则上规定收容项的代码尾数为"9"。 4.3 如果大类或中类不再细分，则它们后面的代码补"0"直到第四位。 4.4 各层留有一定空码，以适应今后增加或调整类目需要。 4.5 本标准的代码结构图如下：
⑼ 写工业级别代码是怎样一种体验
工业代码是有代价的，一个是很难处理非常复杂多变的工况，也就是说通用性上有缺陷，所以通常会根据具体需求进行定制；
另外一个是很难做到规模很大，比如VxWorks和飞控那已经是极端复杂的软件了；
然后开发周期长，而且很难通过什么办法来缩短。毕竟你要把代码的bug数从2/10000做到1/10000可能要付出上百倍的时间来进行检查和修正也说不准。
最后就是成本要比一般软件贵上许多；
所以如果你真要说体验的话，那可能更多的钱是用来换Quality而不是换Feature吧，开发过程多少会更加无聊一些。