一、 大气的组成 （一）干洁空气 大气中除固体杂质和水汽之外的全部混合气体， 称为干洁空气。氮和氧容积占99.04％，加上氩， 三者合占99.97％，其他气体仅占0.03%。干洁 空气中大多数气体的临界温度低于自然情况下 大气中可能出现的最低温度，CO2 的临界温度 虽然较高，但它所对应的压力却大大超过其实 际分压力。因此，干洁空气中的所有成分都呈 气体状态

一、大气湿度 （一）湿度概念及其表示方法 表示大气湿润程度的物理量，称大气湿度，它有如下 几种表示方法： 1.水汽压e 水汽是大气的组成部分，具有压力，称为 水汽压。当大气中的水汽含量增加时，水汽压也相应 增大；反之，水汽压减小。因此，水汽压可以用来表 示大气中水汽含量的多少。水汽压的单位与气压单位 一样，用毫米水银柱高或毫巴表示

针对平整轧制过程不同用途带钢对表面微观形貌的特殊要求，在批量跟踪电火花毛化轧辊、磨削轧辊和冷轧后带钢表面微观形貌的基础上，建立工作辊与带钢都可考虑真实表面粗糙峰的带钢表面微观形貌轧制转印生成模型，采用工业实验验证了仿真模型的准确性，并据此模型分析轧制前带钢已经具有表面粗糙度分别大于、等于、小于轧辊表面粗糙度时，带钢表面微观形貌的轧制转印行为与遗传演变规律。提出了负转印和转印饱和的概念，定义了两种极限轧制转印状态的描述指标— —负转印最大和转印饱和，研究发现当带钢表面粗糙度小于或等于轧辊表面粗糙度时，存在负转印最大点和转印饱和点；当带钢表面粗糙度大于轧辊表面粗糙度时，负转印最大点和转印饱和点重合。在此基础上，采用负转印最大点与转印饱和点对应的临界板宽轧制力，描述带钢表面微观形貌的遗传及演变规律，并系统仿真分析带钢屈服强度、带钢轧前表面粗糙度、轧辊表面粗糙度等工艺条件参数对于负转印最大点与转印饱和点对应的临界单位板宽轧制力的影响规律，发现随着带钢屈服强度增大和轧辊表面粗糙度增加，该临界单位板宽轧制力均增大；随着带钢表面粗糙度增大，负转印最大点对应的临界单位板宽轧制力增大，但转印饱和点对应的临界单位板宽轧制力却减小

现有的大坝整体性态评价方法以定性评价为主，主观性较强.针对这一问题，以单测点监控模型的计算值与监测仪器实测值之间的残差为基础，提出采用多测点融合残差表征大坝整体性态.结合信息熵理论研究了不同测点的残差变化规律，从而对各测点残差的融合权重进行了分配，计算了融合残差.通过对融合残差进行分布分析，利用逆向云发生器、正向云发生器建立了表征大坝不同性态的概念云，即评价标准.在此基础上，结合云相似度算法，建立了大坝整体性态的评价模型.算例表明，该模型能够有效识别大坝监测资料中的异常测值，并能够定量、客观地评价大坝整体性态，评价结果合理、可靠，可为保障大坝安全运行提供重要参考

通过帮助大学生分析大学生活的特点，让大家充分认识到大学对人生发展的重要性，珍惜大学美好时光，了解高等院校人才培养目标，指导同学们走好大学之旅的第一步，帮助学生尽快实现角色转换并有一个较为清晰的目标，提高思想道德素质和法律素质，知荣辱、求发展

2.1 放大的概念和电路主要指标 2.2 基本共射放大电路的工作原理 2.3 放大电路的分析方法 2.4 放大电路静态工作点的稳定 2.5 单管放大电路的三种基本接法 2.6 晶体管基本放大电路的派生电路 2.7 场效应管放大电路

16-1基本放大电路的组成 16-2放大电路的静态分析 16-3放大电路的动态分析 16-4静工作点的稳定 16-5射极输出器 16-6放大电路中的负反馈 16-7放大电路的频率特性 16-8多级放大电路级其级间耦合方式 16-9差动放大电路

爱国主义教育，是大学生思想政治教育的重点。深入进行民族精神教育，要引导大学生增强民族自尊心、自信心、自豪感，做到以热爱祖国、贡献全部力量建设社会主义祖国为最大光荣，以损害社会主义祖国利益、尊严和荣誉为最大耻辱。这是我们对大学生进行爱国主义教育的思想认识基础。新时期的爱国主义教育尤应让学生在自己的耳闻目睹和亲身经历中去感悟，让学生在交流与讨论以及老师的讲解中更加深入对新时期爱国主义的认识，培养坚定的爱国主义情感。通过对大学生的爱国主义教育，主要是要解决大学生如何看待和处理自己与国家之间的关系问题。对当代大学生的爱国主义教育，就是要从培养中国特色社会建设事业需要的职业劳动者出发，使学生能够明确爱国主义的科学内涵，并且从中华民族优良传统和时代价值以及新时期的爱国主义两个方面，加深对爱国主义的认识与理解，自觉养成真挚的爱国主义情感，坚信可以通过自己的劳动贡献报效祖国和人民，从而成为令人尊敬的坚定的爱国者

9.1 社交媒体大数据应用背景分析 9.2 社交媒体大数据行为模式识别的热点研究方向 9.3 社交媒体大数据应用创新：以跨域行为模式识别为例 9.4 社交媒体大数据跨域行为模式识别的技术体系 9.5 社交媒体行为大数据应用创新的案例分析 9.6 本章小结

8.1 教育大数据应用创新的社会背景 8.2 支撑教育大数据应用创新的云端技术 8.3 教育大数据应用创新的赋能方向 8.4 教育大数据的技术应用的创新思维 8.5 实例：基于知识图谱的教育大数据隐性知识发现 8.6 本章小结