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1.
在疫情蔓延、经济下行的背景下,开展旅游数字足迹研究,分析预测旅游消费行为,是推进旅游消费发展、推动国际国内经济"双循环"的重要基础工作.作为旅游信息化领域的新兴话题,旅游数字足迹是游客在通讯网络、互联网和物联网等泛在网络上留下的海量电子痕迹,真实反映了游客选择偏好和深层次的行为规律.国内外学者对这方面的研究已取得一定成果,但仍处于探索阶段.鉴于此,本研究辨析了旅游数字足迹的定义、类型和相关概念,阐明了旅游数字足迹的数据来源、特征和应用,分析了旅游数字足迹在游客人口特征、游客人格预测和游客行为分析领域的热点问题.最后,从理论体系构建、数据来源和预测方法精度等问题出发,对旅游数字足迹领域未来的研究方向进行了展望,为持续激发旅游消费潜力、推动旅游消费规模增长提供理论参考. 相似文献
2.
随着城市化进程的加快,地下工程建设日益增多,爆破施工是较常见的一种施工工法,对周围建筑物和已有线路的影响较大.爆破药量、爆心距和高程差等因素的不同都会使爆破振速产生较大的差异,造成不可挽回的影响.为了优选更合理的爆破振速衰减模型对预测爆破振动效应,以青岛地铁某线施工为背景,采用多段爆破的爆破方式,设置多个监测点记录爆破振速,对比分析不同爆破振速预测模型效果和适用性,并在此基础上进行模型优化.结果表明:爆破振动在地面传播过程中空洞效应的影响较大;爆破振动效应是多种因素综合作用的结果,模型涉及因素越多,则爆破振速预测模型的结果与实测值越接近;根据空洞效应建立的分段预测模型能有效地预测爆破振动在地面的衰减规律,可被类似工程借鉴.面对复杂的爆破施工场地,应根据条件进行爆破振速衰减模型的选择. 相似文献
3.
网联自动车被认为可以提升交通效率、保证行车安全并节约能源,但是由于无线通信系统的开放性,网联自动车很容易受到网络攻击的威胁。现有的研究主要集中于网络攻击的种类及过程,并评估该攻击对车辆纵向行为的影响。本文旨在研究网络攻击对车辆横向行为的影响,即对网络攻击下的换道行为进行研究。通过对经典的跟驰模型智能驾驶员模型(Intelligent Driver Model, IDM)和经典的换道模型最小化换道总制动模型(Minimizing Overall Braking Induced by Lane changes, MOBIL)进行改进,提出了一种扩展换道模型(Extended Lane-Changing model, ELC),来对网络攻击影响下的车辆换道行为进行建模分析。最后通过仿真实验,说明了不同的恶意网络攻击对车辆换道行为的影响。结果表明,网络攻击会显著影响车辆的换道决策,并导致异常驾驶行为。 相似文献
4.
为提升变电站巡检机器人的导航避障能力,将深度学习技术应用于变电站场景识别中,提出了一种基于深度卷积神经网络的避障方法.该方法联合图像分类和语义分割两个分支来共同辅助机器人导航避障,分类分支通过获取图像全局信息,保证机器人正确行驶方向;而语义分割支路则根据图像局部信息以及机器人前方目标类别,指导机器人准确避障.实验结果表明,避障方法可以高效地对图像进行分类和分割,同时,在实际变电站环境中,该方法也能为巡检机器人提供有效的避障信息,实现实时自主避障. 相似文献
5.
本文主要对产教融合视角下的机器人生产性实训基地建设过程中的建设目标与建设定位予以探讨。在此基础上,从建设基础性实训室、建设生产性实训室等方面阐述了产教融合下的机器人生产实训基地的建设,并分析了建设产教融合的机器人生产性实训基地的经济效益以及社会效益。 相似文献
6.
针对目前高填方渠道渗漏检测方法通常单一、数据获取易受环境干扰、渗漏等级难以分类等问题,研究了基于SBKF-PNN融合的高填方渠道渗漏实时监测模型.首先建立基于土质高填方渠段的实验模型,设计了基于ZigBee和GPRS的渗漏信息无线传感网络,将高填方渠道的温度信息、湿度信息、GPS信息和渗流信息进行可移动获取;结合高填方渠道渗漏规律,分析传感器多源数据变化的规律及其关联度,定义了高填方渠道渗漏的等级模式,筛选了温度场、电势场和电磁场等多传感器信息作为渗漏监测量;然后应用贯序式块卡尔曼滤波(Sequential Block Kalman Filter,SBKF)方法对多传感器数据块进行处理,同时采用概率神经网络(Probabilistic Neural Network,PNN)算法进行渠道渗漏的等级分类;最后用大量的实测数据对SBKF-PNN模型进行训练,得到高填方渠道渗漏监测的反演模型,并将该反演模型应用到实际的高填方渗漏监测中.结果表明,基于SBKF-PNN的渗漏监测模型可实现多传感数据块的实时滤波,有效融合多种环境量的突变特征,能较准确地实现高填方渠道渗漏等级分类. 相似文献
7.
建立假设理论模型,探究群体安全规范、群体压力、安全意识对建筑工人从众性不安全行为的作用机理.根据调查数据,使用AMOS软件拟合分析模型.结果表明:群体安全规范与群体压力具有显著的双向影响关系,影响路径系数高达0.83;群体安全规范对从众性不安全行为有显著的正向影响,且安全意识是重要的中介变量;群体压力会正向影响从众性不安全行为. 相似文献
8.
专业实践是专业学位研究生获得实践经验、提高实践能力、增长实际工作经验、培养解决实际问题能力的核心环节。合肥学院积极探索并构建了富有自身特色的专业学位研究生实践教学体系,通过制度建设规范实践教学工作,确立了专业实践在专业学位研究生培养体系中的重要地位,规范了实践教学的全流程管理及考核评价机制,充分体现出专业学位研究生培养在实践和应用方面的属性特色,为提升专业学位研究生的培养质量奠定了良好的基础。 相似文献
9.
司笑萌 《河南教育学院学报(自然科学版)》2019,28(1)
以科技接受模型(TAM)为基础,根据相关理论对模型进行修正,建立体育场馆预订系统再购意愿影响因素模型,探讨体育场馆预订系统再购意愿影响因素.采用问卷调查的方式进行材料的收集,以立意抽样的方法对体育场馆预订系统消费者进行调查.以SPSS进行资料处理,通过Amos对模型进行分析,探讨各影响因素之间的关系.结果显示:界面服务和服务落实对消费者认知有用性有正向影响且间接导致再购意愿;认知有用性并不能直接影响再购意愿,而是通过使用态度间接正向影响再购意愿;认知易用性通过认知有用性间接引致再购意愿.最后,根据结果提出建议,以期为相关研究和决策做出参考,为运动资源整合有所帮助. 相似文献
10.
手机等移动智能终端在全社会的普及,使得数字内容的生产能力下沉到社会各个层面,形成了多源、自主、原生的互联网媒体内容制造格局;而以社交媒体、自媒体为代表的各类新兴媒体的蓬勃发展,使得数字内容的传播能力极大增强,大量衍生内容在敏感、热点、重要事件的报道传播中产生。互联网资讯具有海量、内容质量参差不齐、观点多极等特点。如何将价值导向对正确的、信息披露准确的资讯进行精准推荐,维护和促进社会公平正义,成为司法领域的新问题和新挑战。推荐系统有效解决了用户在海量信息中难以高效获得信息的问题。基于内容的推荐技术通过分析用户以往感兴趣的项目,经计算得到相似的项目,再将相似度最高的若干项目推送给用户。推荐系统中应用最广泛的是协同过滤推荐算法(collaborative filtering,CF),该概念最早于1992年由GOLDBERG等在开发Tapestry邮件过滤系统时首次提出,其核心思想是运用算法对用户的历史行为数据进行分析,挖掘出用户的兴趣偏好,根据不同的兴趣偏好对用户进行类别划分并推荐相似偏好的物品。当前,个性化推荐已经在电子商务、影视作品、餐饮美食、新闻资讯等领域获得了较为广泛的应用。"京东"的推荐起步于2012年,当时的产品推荐是基于规则匹配进行的,整个推荐产品线组合就像一个个松散的原始部落,部落与部落之间没有任何工程、算法的交集。"淘宝"从2013年推出了"个性化推荐"即"千人千面"的推荐引擎,利用用户的一些行为,通过算法推测出用户可能喜欢的东西。"美团"构建了世界上最大的菜品知识库,为200多万商家、3亿多件商品绘制了知识图谱,并为2.5亿用户画像,构建了世界上用户规模最大的O2O智能推荐平台。"豆瓣"利用社交行为分析解决推荐问题,如基于用户相同行为的协同过滤技术、友邻推荐等,也是个性化推荐的一个补充。社交化推荐的引入,可以解决因单纯产品内容推荐导致推荐范围越来越窄的问题。"今日头条"的个性化推荐算法基于投票方法,其核心理念就是投票,每个用户一票,喜欢哪篇文章就把票投给哪篇文章,经过统计,最后得到的结果很可能是此类人群里最好的文章,并把这篇文章推荐给同类人群用户。该方法看起来似乎很简单,但实际上需要基于对海量用户行为的数据挖掘与分析。系统动力学是一门基于系统论、控制论与信息论,并借助计算机模拟技术的交叉学科,其通过系统的视角,进行结构化动态分析和模型模拟,擅长分析高阶、非线性时变和复杂系统,采用定性与定量相结合的方法,适合对资讯个性化推荐这种动态复杂过程进行分析。针对司法工作相关资讯的个性化推荐问题,应用系统动力学理论,对影响资讯推荐效果的重要因素在Vensim软件中进行建模仿真,构建包括用户量、文章量、标签数量和各子系统之间影响的因果反馈模型和存量流量模型,建立系统动力学方程模型,经仿真对相关因素进行敏感性分析。结果表明,文章量、设置的特征化标签和对文章的兴趣点因子等都对推荐效果有重要影响,这是在设计推荐系统时需要重点考虑的因素,也是解决推荐系统冷启动、实时性和"信息茧房"等关键问题的重要途径。基于系统动力学进行资讯个性化推荐研究,可以积极有效地应对司法领域资讯披露面临的挑战,提高精准推荐效果。 相似文献