文化线路遗产旅游体验影响因素研究——以丝绸之路为例

通过文献分析法以及访谈法拟定和选取了文化线路遗产旅游体验测评的潜变量和相应的测量变量,并基于陕西,甘肃两地丝绸之路世界遗址点景区的游客调研数据对丝绸之路文化线路遗产旅游体验评价维度进行验证性因子分析,构建了丝绸之路旅游体验影响因素的二阶五因素结构模型。结果显示:影响丝绸之路文化线路遗产旅游体验的因素并非是由资源主导,而是综合因素共同导向;遗产地旅游设施服务水平、遗产资源品质、遗产解说、活动参与感知以及遗产地环境氛围均显著影响旅游者体验质量,且以旅游设施服务能力的影响程度最大。     

拥抱危难 感受真情——从童话《花背小乌龟》说起

儿童文学是快乐的文学。但稚嫩柔弱的孩子要想通过儿童文学之门，变为堂堂正正的硬汉，也得在拥抱危难、感受不幸之时一步步走向成熟。     

音乐欣赏本体性质探究

音乐欣赏的本体性质是音乐美学领域中重要很难回答的问题。音乐欣赏通过听觉来审美，在创造过程中，完成感性与理性的相互结合与统一。从音乐材料，结构环节和功能作用三方面断定，材料是物质和精神的统一性，结合是约定的感性材料与理性材料的结合、音乐欣赏有其独特的功能和广泛的联系，是一门介于社会科学与自然科学之间的交叉学科。     

Jane Eyre,a Plain but Spectacular semi-autobiographic Portrait of Charlotte Bronte

Maybe life itself is a endured suffering. This is a story about a special and unreserved woman who has been exposed to a hostile environment but continuously and fearlessly struggling for her ideal life. It is interpreted as a symbol of the independent spirit.Through Jane Eyre,Charlotte Bronte realized her own dream and life pursuit.There she was the master of her own fate.     

影响篮球裁判员执裁水平的主要因素分析

根据篮球运动竞赛的特点,采用文献资料法、观察统计法、专家访谈等方法从裁判员执裁经验、裁判员心理素质、裁判员对规则和裁判法的掌握等方面进行分析探讨,旨在找出影响篮球裁判员执裁水平的因素,以明确优秀篮球裁判员能力发展的要求。     

机械专业教学改革初探

为适应新时期特区建设的发展要求 ,培养合格人才 ,机械专业必须深化教学改革。本文结合我校办学实践 ,提出实施机械专业改革的指导思想、教学体系及其落实措施。     

红色旅游发展模式探讨

美国、法国、德国等发达国家将历史传统教育置于亲身参与背景下,收到了很好的效果,积累了丰富的经验,提供了很好的借鉴。以革命纪念地、纪念物为载体的“红色旅游”是爱国主义教育、历史教育的重要组成部分,注重参与、体验的构建,“寓教于乐”,很可能是目前红色旅游的一个具有很大潜力的发展模式。     

如何引导学生学习操作系统的一些体会

操作系统是最庞大的系统软件,其本身又具有高度的技术性,因而就给这门最重要的专业基础课的教学带来非常大的困难与困惑.笔者依据多年的教学经验,介绍了如何从理论、市场和就业等方面引导学生学习操作系统,以及学生为何要掌握DOS、WIN系列和UNIX家族.     

永不消失的白螺号——访藏学大师东噶·洛桑赤列先生

东噶·洛桑赤列教授是享誉国际国内的藏学家，国家级专家，曾担任中国藏学研究中心副总干事和西藏社会科学院名誉院长等行政职务，先后任中央民族大学藏学院、西藏大学文学院教授。在他长期的坎坷人生经历中，由一名农奴成为著名的藏传佛教活佛，由一名俄让巴密宗师转变为接受马克思主义的教授，成为著述等身的大师级学者。先后经历过新旧社会的变革，新旧文化的熏陶，他的学术思想在无数磨砺中闪闪发光，他的天资在特殊的文化环境中释放出无穷的能量，他的人品、治学精神，在学术领域永无止境的追求探索的精神和他留下的20多部学术著作，已经成为中华民族一笔宝贵的文化遗产。文章根据1984年冬至1997年2月之阍陆续采访的记录（手稿），主要对东噶·洛桑赤列先生的人生历程、研究成果、学术观点、治学精神等方面的内容进行了摘编。     

具有优先级的深度确定性策略梯度算法在自动驾驶中的应用

深度确定性策略梯度(deep deterministic policy gradient,DDPG)算法在自动驾驶领域中应用广泛,但DDPG算法因采用均匀采样而导致低效率策略比例较高、训练效率低、收敛速度慢等.提出了基于优先级的深度确定性策略梯度(priority-based DDPD,P-DDPG)算法,通过优先级采样代替均匀采样来提升采样利用率、改善探索策略和提高神经网络训练效率,并且提出新的奖励函数作为评价标准.最后,在开源赛车模拟(The Open Racing Car Simulator,TORCS)平台上对P-DDPG算法的性能进行了测试,结果表明相对于DDPG算法,P-DDPG算法的累积奖励在25回合之后就有明显提升而DDPG在100回合之后训练效果才逐渐显现,提升约4倍.P-DDPG算法不仅训练效率提升且收敛速度加快.