《YY/T 0287-2017/ 13485：2016：器械质量管理体系内审员培训教程》共分四部分。部分为器械法规要求，介绍了美国、欧盟、日本以及中国在器械方面的法规要求。第二部分为IS013485：2016标准内容解读，对IS013485：2016标准条款进行了逐字逐条深入解读，并列举和链接了大量实施案例和器械法规要求。第三部分为内部审核与管理评审，主要从质量管理体系的内部审核的策划、内部审核的准备、内部审核的实施几个方面详细介绍了质量管理体系内部审核的全过程，并对审核过程和方法进行了详细说明，同时辅以大量案例；详细讲解了管理评审的实施过程，并用案例的方式演示了管理评审的全过程。第四部分为体系文件的编制，地介绍了器械质量管理体系文件的编制要求，给出了体系文件的编制格式。录给出了标准形成文件和记录的要求，以及质量手册文件范例。 《YY/T 0287-2

《简明机械手册(中文版)(第2版)》共分八章，涵盖数学、物理学、技术制图、材料科学、机械零件、生产管理、自动化及信息科技等内容，具有广泛的参考价值。《简明机械手册(中文版)(第2版)》依据德国、欧洲及国际上的标准编写，反映了机械工业发展的成果。把《简明机械手册(中文版)(第2版)》引入我国，有助于我国读者在产品设计过程中，吸收国外的先进技术，掌握国外有关的新材料知识，从而进一步提高机械设计和产品水平。

《处理器虚拟化技术》针对在Intel处理器端的虚拟化技术（Intel VirtualizatioTechnology for x86，即Intel VT-x）进行全面讲解。在Intel VT-x技术下实现了VMX（Virtual-Machine Extensions，虚拟机扩展）架构平台来支持对处理器的虚拟化管理。因此，VMX架构是Intel VT-x技术的核心。本书内容围绕VMX架构实现细节展开全面讲解。但Intel VT-d（VirtualizatioTechnology for Directed I/O）和Intel VT-c（VirtualizatioTechnology for Connectivity）技术并不在本书的描述范围。同时，也不针对AMD-v技术进行讨论。 《处理器虚拟化技术》 共分为7章，书的整体结构也较为规整，可读性比较强。本书共提供14个例子，对VMX架构的一些特色功能进行辅助讲解。 读者阅读《处理器虚拟化技术》 ，可以学习Intel VT-x技术的VMX架构知识，并且对整个x86/x64体系有更深入的了解！可以说，不了解VMX架构，根本算不上对x86/x64体系熟悉

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《现代机械设计手册》单行本共16个分册，涵盖了机械常规设计的所有内容。各分册分别为：《机械制图及精度设计》、《零部件结构设计与禁忌》、《常用机械工程材料》、《连接件与紧固件》、《轴及其连接件设计》、《轴承》、《机架、导轨及机械振动设计》、《弹簧设计》、《机构设计》、《机械传动设计》、《润滑与密封设计》、《液力传动设计》、《液压传动与控制设计》、《气压传动与控制设计》、《机电系统设计》、《疲劳强度与可靠性设计》。本书为《润滑与密封设计》，主要介绍了润滑基础、润滑剂、轴承的润滑、齿轮传动的润滑、其他元器件的润滑、典型设备的润滑等；密封的分类及应用、垫片密封、密封胶及胶黏剂、填料密封、成型填料密封、油封、机械密封、真空密封、迷宫密封、浮环密封、螺旋密封、磁流体密封、离心密封等。本书

《DNA编码序列的设计与优化》全面系统地介绍了DNA编码理论的基本内容及DNA编码序列的各种设计方法，集中涵盖了作者近年来在该领域内的研究成果。全书共14章，在较系统地介绍了DNA计算产生的背景、意义、基本思想、与DNA计算相关的分子生物学基础、DNA编码问题的定义和DNA编码的分子生物学约束及其相关研究进展的基础上，提出了一种基于统计学原理的、无须实验就可确定各评价指标的权重系数的方法——组合权重法，并据此建立了一套DNA编码系统评价模型。同时，详细探讨了启发式算法（如Hopfield神经网络算法、模拟退火遗传算法、文化遗传算法、非支配排序遗传算法、蚁群算法、粒子群优化算法、人工鱼群算法、野草算法）和搜索算法（如剪枝算法、产生实时过滤算法）等在DNA编码序列设计中的应用研究。

进化算法是一类直接的、搜索的优化算法，它是基于进化论的思想而产生的一类新型优化方法。《进化计算的理论和方法》在介绍进化算法基本原理、方法和理论的基础上，也介绍了一些新的进化算法。《进化计算的理论和方法》共分9章。章介绍了进化算法的产生背景、主要特点、发展趋势及其4个主要分支；第2章介绍了进化算法的基本原理、模式定理、积木块假设和编码规则等；第3章介绍了经典遗传算法的收敛性分析；第4章介绍了求解无约束全局优化问题的传统遗传算法及三种新的进化算法：基于平滑技术的进化算法，正交遗传算法，以及基于水平集进化和拉丁方的进化算法；第5章介绍了求解约束全局优化问题的传统遗传算法、一个基于新的罚函数模型的进化算法，以及解无约束和约束全局优化问题的进化策略；第6章介绍了求解组合优化问题的进化算法；第7