旅游数字足迹研究：热点与展望

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.     

纳米银对水体中硝化细菌活性的影响

研究了不同质量浓度的纳米银在不同pH值和腐殖酸存在的条件下对水体中硝化细菌的影响.结果表明:纳米银质量浓度在0~20μg/mL范围内均对硝化细菌有抑制作用,且浓度越高抑制率越高;纳米银浓度为20μg/mL时,第10天抑制率就达到了98%.低pH值条件下,纳米银易于金属离子释放,对硝化细菌的抑制率较高,在pH=3时,第6天抑制率达到最大,为96.97%;在高pH值条件下纳米银容易发生团聚作用,导致硝化细菌的毒性作用减弱,pH=11时在第10天抑制率为54.83%.腐殖酸也能够使水体中的纳米银发生团聚作用,并且能够包覆纳米银降低对硝化细菌的毒性作用.     

强场中真空正负电子对产生的低密度近似

在空间均匀含时的强外场下真空正负电子对产生的研究中, 从散射势转变点的角度, 严格证明了源于量子Vlasov方程的低密度近似方法(low density approximation, LDA)与半经典的WKB (Wentzel-Kramers-Brillouin)方法等价．通过对典型例子进行数值计算和说明, 对这2种方法的等价性进行了检验．当有较多转变点时, WKB积分变得烦琐, 相较而言, LDA更具有计算优势．本研究将量子动力学过程和量子隧穿过程联系起来, 有助于深入理解强场下真空中正负电子对的产生过程．      

笼养怒江金丝猴Rhinopithecus strykeri时间分配及成效

有关怒江金丝猴的研究尚属于空白。2013年9月怒江州高黎贡山国家级自然保护区姚家坪管理站,收容并笼养了1只2岁左右的雌性怒江金丝猴。统计分析2013年9月至2014年9月间,该怒江金丝猴日行为活动时间分配、食物投放情况和笼养效果等结果。投喂食物主要为保护区内的野生植物,通过观察和记录,目前掌握了该猴子取食的23种物种以及取食部位。日行为时间分配为：61%休息,15%取食,15%移动,7%理毛,2%玩耍。不同时段行为类型分析显示：该金丝猴早取食高峰明显,同时也存在移动和休息高峰。存在地面活动行为,占日活动时间的5.8%,地面活动的主要行为类型为取食。     

锂渣高性能混凝土的性能与微观结构

锂渣是新疆特有的工业废渣,为了寻求其利用,采用锂渣来配制高性能混凝土。从力学、抗裂、收缩性能与微观结构等方面探究其增强、抗裂机理。试验结果表明:锂渣的最大掺量不宜超过45%;随着掺量的增加,收缩率增加不明显,但都较空白组要小;当掺量在20%~30%时,其力学、抗裂性能较好;锂渣掺入混凝土后,细化了混凝土的凝胶孔,提高其密实度;且在混凝土中形成了一定量的AFt,改善了其抗裂、力学性能。     

对多功能雷达的DQN认知干扰决策方法

基于Q-Learning的认知干扰决策方法随着多功能雷达(multifunctional radar, MFR)可执行的任务越来越多,决策效率明显下降。对此,提出了一种对MFR的深度Q神经网络(deep Q network, DQN)干扰决策方法。首先,分析MFR信号特点并构建干扰库,以此为基础研究干扰决策方法。其次,通过对DQN原理的简要阐述,提出了干扰决策方法及其决策流程。最后,对该决策方法进行了仿真试验并通过对比DQN和Q-Learning的决策性能,验证了所提方法的必要性。为提高决策的实时性和准确率,对DQN算法进行了改进,在此基础上,结合先验知识进一步提高了决策效率。仿真试验表明:该决策方法能够较好地自主学习实际战场中的干扰效果,对可执行多种雷达任务的MFR完成干扰决策。     

高中美术教学设计刍议

高中美术教育过程中，要注意学生的审美能力、审美情趣的培养.美是一种体验，只要你用眼去看，用心去想，用手去体验，美在我们的生活中，在我们的视线中，无处不在.因此，美术教育设计是全面发展学生能力的重要组成部分，它对美术专业个性的陶冶，甚至对国民教育的发展，都将起到巨大的推动作用.我们要正确引导学生对自己和他人作品的正确评价，从而获得对美的体验和感受.     

基于LR-IV模型的滑坡敏感性评价

滑坡敏感性评价是滑坡防治中的重要一环.针对信息量模型(Ⅳ)中各影响因子等权以及逻辑回归模型(LR)中因子难以量化的问题,将逻辑回归模型(LR)与信息量模型(Ⅳ)进行耦合,构建LR-Ⅳ模型,并将逻辑回归模型及信息量模型作为对照,以湖北省为例,进行了滑坡敏感性评价.选取工程岩组、地震烈度、水系距离、构造线距离、地貌、降雨面、坡度等七个因子,结合GIS的栅格分析方法,计算各区域滑坡敏感性指数,得到湖北省滑坡敏感性区划图.将历史滑坡数据随机分为70%的训练数据与30%的验证数据,通过受试者工作特征曲线来比较各个模型之间的性能.在成功率上,LR-Ⅳ模型(91.3%)与逻辑回归模型(91.5%)、信息量模型(90.3%)相差不大,都具有极高的成功率,但在预测率上,LR-Ⅳ模型(75.7%)远胜于逻辑回归模型(65.8%),略强于信息量模型(74.9%).研究结果表明,LR-Ⅳ模型表现优异,可用于滑坡敏感性评价.