革命历史题材剧对相关红色旅游景点网络关注度的影响研究——以《觉醒年代》为例

革命历史题材剧在促进大众情感认知和文化认同、激发旅游需求、增强红色旅游景点吸引力等方面发挥着重要作用.该文以重大革命历史题材剧《觉醒年代》为例,以2020—2021年相关红色旅游景点百度指数为数据基础,采用赫芬达尔指数、空间自相关、回归分析等方法探讨革命历史题材剧对其相关红色景点网络关注度时空特征的影响.研究发现：1)《觉醒时代》播出后,相关红色景点网络关注度与播出前同期水平相比显著增加,且非知名景点的增长幅度大于知名景点;年内均衡程度变动较小,年内分布趋势呈现倒“U”型分布;2)《觉醒时代》播出后,相关红色景点网络关注度空间集聚程度提升,冷热点空间格局较为稳定,呈现胡焕庸线分割特征,热点区主要集聚在长江中游城市群及邻近区域;延乔路、龙华烈士陵园、毛泽东故居网络关注度的空间响应较为明显;长江中游城市群网络关注度的提升较为显著;3)《觉醒年代》相关联旅游景点的平均每日互联网关注度与电视剧的受欢迎程度呈正相关.     

基于遗传和蚁群算法融合的聚类新方法

遗传算法具有快速良好的全局搜索能力,而蚁群聚类算法具有良好的分布式并行性和正反馈能力。将两种算法进行融合,充分利用算法各自的优势和特点,能更有效地进行聚类分析。实验证明这种新组合算法在优化能力和时间性能上比常用的聚类算法有比较明显的优势。     

一种求解货物配送问题的改进算法

针对货物配送问题,建立问题的数学模型,提出一种基于禁忌搜索的蚁群算法.并结合超市配送问题,对算法进行测试,测试结果表明,该算法具有收敛速度快、不易陷入局部最优、求解精度高的特点,能够有效地解决超市配送问题.     

高密度电阻率法在红层区地下水勘查中的应用

红层区地下水资源贫乏，地表水资源分布不均及近年污染日趋严重，缺水问题十分突出，严重制约了本地区的经济发展，如何针对红层区水文地质特点，合理选择物探技术方法寻找地下水，是水文地质工作面临的十分重要的任务。本文着重介绍高密度电阻率法在红层区地下水勘查中的应用，结合各装置实例进行比较分析，结果证明了高密度电法应用在红层区地下水勘查中具有较好的实际效果和应用前景。     

论红色资源的社会功能

红色资源是极其宝贵的精神财富。红色资源具有政治引导、文化传承、道德示范、意识形态、教育教学、历史镜鉴等社会功能。     

“红色资源”概念的界定

准确界定红色资源的概念,是构建红色资源学科体系的内在要求,也是促进红色资源开发利用的客观需要。纵观学术界现有对红色资源概念界定的理论成果,主要存在对红色资源的内涵主体认识不统一,对红色资源的时间外延有争议,对红色资源的核心词把握不科学以及没有突出转化在红色资源概念界定中应有的地位等问题。通过分析,可以对红色资源的概念作这样的界定:红色资源是指中国人民在中国共产党领导下,在新民主主义革命到改革开放前创造和形成的,可以为我们今天开发利用,且必须经过转化才能够彰显出其当代价值的革命精神及其载体的总和。     

过渡礼仪视野下的本命年现象解读

本命年作为一种具有"过渡"性质的人生仪礼,由于过渡状态的模糊性以及无法顺利通过此种中间状态可能带来的更为严重后果,给人们带来了忧虑和不安,为此民间衍化出挂红的习俗,意在安抚人们内心的焦虑和恐惧。本命年期间的挂红习俗不仅能为人们提供一种心理安慰,更借助现代商业成为一种审美方式与流行风尚,同时成为亲友联络感情的重要渠道。     

万源市红色资源开发现状与对策研究——以万源保卫战战史陈列馆为例

万源保卫战战史陈列馆保存了红四方面军在万源保卫战期间的珍贵文物,是红色旅游经典景区和开展爱国主义教育的重要基地.针对万源保卫战战史陈列馆在红色资源开发方面存在的问题,分别从强化基础设施建设、提高知名度、注重红色旅游、加强教育开发等方面提出了一些建议,以期能带动整个万源市红色资源的开发.     

接触辉光放电等离子体对水中偶氮染料艳红B的脱色研究

为深入了解接触辉光放电等离子体降解水中有机污染物的机理,用紫外-可见吸收光谱法研究了放电过程中染料结构的变化,考察了pH值、自由基清除剂等实验条件对艳红B脱色的影响.结果表明:加入羟基自由基清除剂可增强艳红B的脱色效果,加入氢自由基清除剂对艳红B的脱色有轻微的阻碍作用.溶液初始pH值在7.0~11.0之间时对脱色影响不大.随着反应的进行,溶液的化学需氧量逐渐升高.紫外-可见吸收光谱分析表明,等离子体产生的活性氢原子对偶氮键的破坏是艳红B脱色的主要原因.     

生鲜食品多阶段动态定价模型及算法

考虑消费者购买行为,建立生鲜食品多阶段动态定价模型,力图使零售价格能够动态地反映生鲜食品的价值波动,采用基于正负反馈机制的改进蚁群算法求解模型。通过不同算例仿真分析,表明该模型优于传统模型;同时将本文算法与其他3种算法进行对比,从收敛性能和运行时间方面证实本文算法更优。