職業迷茫，困擾職業問題

主要學科：材料科學與工程。

主講課程：物理化學、無機材料效能、試驗與研究方法、粉體工程、材料製備原理、熱工藝與裝置、無機材料技術（包括矽酸鹽、複合材料）等。

主要實踐教學環節：包括專業實驗、金屬加工實踐、生產實踐（含畢業實踐）、課程設計、計算機應用與計算機實踐、畢業設計（**）。

主要專業實驗：材料理化性質、材料工藝效能實驗、材料晶相分析等。

不管什麼專業，只要好好學習，排名前10%，就永遠優秀，有前途。

你屬於材料範疇 總體來說，材料專業一般沒有想象的那麼好 剛開始建設的時候，我思考過如何發展高科技，運用高科技，但往往現實跟不上科技的步伐，落後落後，所以畢業後的發展並沒有想象的那麼好， 這種專業比較難學，大部分都是搞研究的，但是你想搞研究單位這麼容易就有乙個大專本科，好單位就不容易了，唉，男人怕進錯行業，女人怕嫁錯男人， 很糾結，呵呵。

但不要氣餒，360線的冠軍，你必須能夠發展好。

我是科學院機械設計與自動化專業的四年級學生，大一畢業後，我的專業是大二。 到時候我會收到通知。

建議你去你想申請的大學**，看看學校的專業設定，一般都有欄目詳細說明每個專業的情況。

中華人民共和國教育部陽光高考**：

它包含有關每所大學和招生指南的資訊。 從這裡，你也可以進入每所大學的**，也可以通過**諮詢找到每所大學的聯絡方式**。

願你做出正確的選擇。

如果是本科，機械製造和機械設計幾乎是一樣的，機械設計側重於零件的設計，製造是別人設計的好東西，你從事的是燃燒洩漏過程的設計，但是一般的機械設計必須了解加工工藝，否則你可能會設計東西在過程中可能有乙個很不好的分支和很多不合理的地方。 如果你是本科生，你會學到一些非常基本的東西，所以你學到的東西沒有太大區別。 至於找工作，這些都很容易找，尤其是現在機電更容易找。

但這不可能是絕對的，這取決於你學校的哪個專業更強。 而且你問的專業肯定不是學校出的，因為有重複，所以你要考慮學校的實力。 糾正一下，樓上的觀點，機械製造和自動化不是機電一體化，也不叫機械設計。

其實機械工程專業主要分為：機械製造、機械設計、機械電子工程。 但如果你是本科生，你將不得不參加這些基礎課程，所以不是很清楚。 就這樣，希望對你有幫助。

如果你的學校沒有確定，我認為大專應該在第一年結束時打分。 我建議大家選擇機電一體化協會的專業，選擇這個專業，對玉昌的學生來說，比較實用的東西，可以從事機電製造和電氣工程的工作。 機械製造和自動化只能在機械操作或汽車（包括汽車維修）中工作。

一般來說，這種問題都是從自己的愛好和出路的角度來考慮的。 如果這兩個方面能夠統一起來，那將是最好的。 如果不能答應，根據自己的條件，如果你的家庭比較好，你就不用擔心你的工資來養家餬口，你可以選擇自己喜歡的專業，所以如果你找到工作，你的家人會給你安排，不會很麻煩。

但是，如果家庭條件不是很好，那麼建議你選擇乙個更好的專業。 如果比較機電工程和植物學，機電工程的就業領域比較寬，對這個領域的要求也比較高，所以如果你去讀研究生，對以後的工作很有幫助。 植物學的就業前景更傾向於學術，想要在植物學上有所建樹，基本上只有考完考後才能有所作為，成為一名學者。

你說看機電一體化的書會很頭疼，其實每個專業都是這樣，乙個專業的巨集可能很有意思，就像我們這些看機電工程的外行也很有趣，你可以自己設計東西。 一旦我深入到專業的角度，我意識到我以前的觀點非常幼稚。 你說你喜歡生物，但你真的了解過它嗎？

你有沒有想過，植物學裡有很多繁瑣的東西，如果你轉過身來，你會對生物學感到厭倦？ 這樣，收益大於損失。 我的建議是，你可以嘗試改變自己對機電工程的看法，用不同的心情去體驗它，不要把它當成負擔，勇敢地挑戰它，這樣才能產生成功的巔峰體驗。

現在需要改變的是你對專業學習和學習方法的看法，而不是你自己的專業。 畢竟，每個職業都有自己的一系列挑戰。 如果你喜歡生物學，你可以把它作為一種緩解壓力的愛好，你可以長期保持這個愛好而不會失去它。

以上是我片面的看法，如有不妥之處，請批評改正。 畢竟轉專業是一件大事，還是要和父母商量一下，到頭還是要自己下定決心，三思而後行。

做自己想做的事，沒有興趣就學不好。

SD法，簡稱SD法。 全稱是：最佳結構曲線剖面面積子儲量計算和儲量驗證計算方法。

估算方法。 1.普通SD法：又稱樣條函式儲備計算法。 主要適用於形態簡單、礦石銷售連續性好的礦體整體資源儲量估算。

2、SD搜尋法：適用於礦化和礦體形態變化較大的不同網路整體資源儲量的估算，能滿足多個行業指標的條件並靈活計算，可估算屬於符合行業指標的礦體部分的資源儲量， 並丟棄非礦石部分;

3、SD漸進法：就是利用依次提供的資訊，對儲量等相應的資源差進行估算，並運用大量有序計算值進行科學估算，從而達到比較接近真實量，適用於階梯儲量和多品位動態儲量的計算，為制定合理的產業指標而計算基礎資料。

4、SD精度法：在解決儲量精度問題時，引入分數維概念，可以成功估算儲量，定量表徵預估儲量的精度和控制程度，為定量確定儲量水平和勘探程度提供可靠依據。