通过本章的学习，将能够： 1. 描述装配和封装的总趋势与设计约束条件； 2. 说明并讨论传统装配方法； 3. 描述不同的传统封装的选择； 4. 讨论7种先进装配和封装技术的优势与限制

清人梁启超说:“凡一国之能独立于世界,必有国民独具之特质,上自道德 法律,下至风俗习惯、文学美术,皆有一种独立之精神,祖父传之,子孙继之, 然后群乃结,国乃成,斯实民族主义之根柢源泉也。”此话反映出任何一个国家 或民族,必须具有一种共同文化上的共同心理素质,形成属于自己的文化传统, 这种文化传统相互凝聚和整合,便构成本民族文化的基本精神中国文化博大精 深,源远流长,包含非常丰富的内容,表现形式也多种多样

一、陶瓷的概念与分类 “陶瓷”是在人类生活和生产中不可缺少的一种材料和其制品的通称。它在人类生产的 历史上已有数千年的历史。传统上，陶瓷的概念是指所有以粘土为主要原料与其它天然矿物 原料经过粉碎混炼一成形一煅烧等过程而制成的各种制品。如我们常见的日用陶瓷制品和建 筑陶瓷、电瓷等都属于传统陶瓷。由于它的主要原料是取之于自然界的硅酸盐矿物（如粘土、 长石、石英等），所以可归属于硅酸盐类材料和制品。陶瓷工业可与玻璃、水泥、搪瓷、耐 火材料等工业同属“硅酸盐工业”的范畴

《中药制约工程学》是一门新型而独立的工程技术课程，是中药制药工程专业本科的主要专业教材。培养其有中药制药工程理论研究与实践领域急需的高等工程技术人才，是我国实现现代中药产业化宏伟月标的基础，也是提高全行业工程技术素质整体水平的重要任务之一。在曾光明研究员的带领下华东中药工程集团的工程技术人员集二十余年的理论研究与丰富的生产实践经验，以《中药工学》·、二版为基础。在南京中医药大学、上海中药大学、浙江中医学院等高校的共同参与下编写了本教材。本书以传统中医药埋论与现代药学理论相结合，传统生产工艺与现代程技术相结合为指导思想；以质量可控性、工艺规范化、中试放大和技术标准化四个要素为主线；理论与实践并重，向学生系统介绍：中药制药生产单元过程，中药工业化生产，中药制药工程设计，中药工程智能化技术研究与应用等四篇十三章内容，7万字，依据本书的教学大纲，全书内容分为大纲要求与学生参阅两部分、各校可根据不同的情况调整白己的教学计划。本书还可供中药制药企业、科研、设计单位及相关专业的人员参考使用，对于大专层次院校也可选减内容试用

➢ 知识目标： 1、了解新能源汽车与传统燃油车的动力系统的区别； 2、掌握各类新能源汽车动力系统的组成。 ➢ 能力目标： 能说出电动汽车动力系统与传统汽车的区别。 ➢ 素质目标： 1、培养学生自主学习、查找资料、制定计划的能力； 2、培养学生具备从事汽车行业工作的职业素养

概述 传统的生成 宗教口头传统 历史的脉络：从宋到清 20世纪四十年代至今

通过学习本章的学习,引导大学生将远大理想与对祖国的高度责任感、使命感结合起来，继承爱国主义的优良传统，弘扬民族精神和时代精神，践行社会主义核心价值体系，做一个新时期坚定的爱国者

通过本章教学，引导大学生将远大理想信念与对祖国的热爱联系起来，把握爱国主义的科学内涵和新时期爱国主义的具体内容；了解爱国主义是中华民族的光荣传统；培养大学生的爱国主义情感，践履爱国主义的行为，做忠诚的爱国主义者；大力弘扬以改革创新为核心的时代精神，在为祖国和人民的奉献中实现自己的理想和价值

多环芳烃（PAHs）是近年来在大气污染问题中逐渐受到关注的一类污染物，不仅其自身严重威胁着人体健康，还可作为低挥发性物质促进二次颗粒物的生长.世界多国开始不断通过各种技术手段对废气中PAHs的排放进行控制，PHAs已成为大气环境领域共同关注的热点问题.吸附法是最具潜力且已被工业应用认可的一类PAHs控制净化关键技术，吸附剂对PAHs的吸、脱附性能是其中的关键.目前国内外学者无论是基于传统碳类吸附剂，还是新型的介孔吸附剂，都针对此类特殊低挥发性气体的吸附相平衡、动力学以及脱附特性做了相关研究，探悉了获取PAHs吸脱附最优平衡的关键因素以及最适吸附剂.本文针对这些结果及相关应用进行了综述，对比分析了介孔吸附剂较传统吸附剂在PAHs吸脱附特性上呈现的优势，旨在为PAHs及其他低挥发性气体吸附净化的相关工作提供有效参考

传统的分类算法大多假设数据集是均衡的,追求整体的分类精度.而实际数据集经常是不均衡的,因此传统的分类算法在处理实际数据集时容易导致少数类样本有较高的分类错误率.现有针对不均衡数据集改进的分类方法主要有两类:一类是进行数据层面的改进,用过采样或欠采样的方法增加少数类数据或减少多数类数据;另一个是进行算法层面的改进.本文在原有的基于聚类的欠采样方法和集成学习方法的基础上,采用两种方法相结合的思想,对不均衡数据进行分类.即先在数据处理阶段采用基于聚类的欠采样方法形成均衡数据集,然后用AdaBoost集成算法对新的数据集进行分类训练,并在算法集成过程中引用权重来区分少数类数据和多数类数据对计算集成学习错误率的贡献,进而使算法更关注少数数据类,提高少数类数据的分类精度