基于深度学习的城市酒店双因素体验特征及其差异机制分析

当前“双循环”新发展格局下,酒店业迎来发展新机遇。本研究选取夫子庙（历史人文街区）和新街口（城市商业中心）2个环境差异明显的地区作为案例地,以携程旅行网上12家酒店文本作为数据来源,建构CNN-BiLSTM-ATT相结合的深度学习模型,探究游客酒店双因素体验特征,并对其差异机制进行分析。结果表明：(1) CNN-BiLSTM-ATT相结合的深度学习方法为酒店体验研究提供了一个系统的理论框架,可以深入挖掘游客酒店体验特征及其差异机制;(2)不同环境差异下的游客酒店双因素体验具有较大差异。游客夫子庙酒店激励体验涉及区位地标、餐饮体验等要素;游客新街口酒店激励体验涉及娱乐体验、酒店氛围等要素。游客夫子庙酒店保健体验涉及停车设施、客房面积等要素;游客新街口酒店保健体验涉及电梯设施、停车设施等要素;(3)游客酒店双因素体验机制存在差异。游客酒店激励体验多与区位地标、娱乐体验等外部要素有关,保健体验多与客房面积、客房隔音等内部要素有关。本研究拓展了深度学习在游客体验研究中的应用,为酒店韧性建设与高质量发展提供参考。     

天津奥运气象服务及星级酒店气象服务效益调查评估分析

天津作为2008年北京奥运会协办城市之一,承担着奥运火炬接力天津境内传递、奥运会开闭幕式庆典和足球赛事活动天气气候条件分析和滚动气候预测等具体奥运气象服务。针对奥组委天津奥运办指定有奥运接待任务的11家星级酒店行业,以德尔菲法（专家评估法）对星级酒店行业进行了专项调查评估。结果表明,星级酒店行业是气象服务较敏感行业,对天津奥运气象服务表示满意,满意度达90．9％。同时,对敏感时段气象服务宣传和气候预测服务需求度较高,表明气象服务在星级酒店行业有较大的拓展空间。     

广交会对星级酒店房价影响的时空分异研究——以第117和118届广交会为例

基于艺龙网酒店房价数据和问卷调查数据,运用数理统计方法以及反距离权重插值法,研究第117和118届广交会举办前后广州市主城区699家星级酒店客房价格变动的时空分异特征。研究表明：① 广交会举办一、二、三期形成3个谷峰,休会期形成谷底,总体呈现“三升三降”态势,展会期间酒店星级越高,房价的涨幅越大。② 广交会举办期间不同星级酒店房价热点区不同;酒店房价空间分布呈圈层式结构,以琶洲馆为中心呈现明显的距离衰减规律。③ 酒店房价影响因素主要包括与会者需求、酒店类型、城市交通与展馆距离、商圈及生态环境、区域发展战略与方针政策等。④ 酒店房价可以作为测度大型展会对城市影响的重要指标。     

海滨蜜月的八处心动圣地

第一处:马尔代夫古丽都岛度假村古丽都岛度假村位于马尔代夫拉薇雅微环礁,以丰富的鱼类而闻名的地域。古丽都岛度假村周围是彩虹色的珊瑚礁,绿松石色的水和白色沙滩。这里的平房和别墅都装有定制的地板和家具,还有露天浴场和天然的木材墙壁,让游客完全享受异国情调。蜜月客人抵达后,酒店会特意用     

2010年第一次厅党组理论学习中心组（扩大）集中学习——国土资源廉政建设的集体思考

以学习的名义，不再入住省会长沙各种星级酒店，改变过往会议发言的单一形式，5月10日至12日，省国土资源厅2010第一次厅党组理论学习中心组（扩大）集中学习在厅机关一间会议室低调进行。     

黄老犟事

(一等奖)黄老又犟了,黄老的犟可是出了名的。黄老是单位的专家,他毕业于中国地质大学地质专业,是改革开放后的首批大学毕业生,今年59岁,即将退休。黄老背有点驼,戴了副老花镜,性格开朗,他爱讲笑话,他讲的笑话如天上的繁星一样多,是同事们眼中的"活宝"。听熟悉黄老的同事讲,黄老年轻时凭借着良好的技术功底,很快在地质领域如鱼得水,成了有名的领军人物,经常作为专家参与项目论证评审工作,黄老确实是个做专家的材料,他在项目会上发     

迷途鹦鹉“说”出住址找回家

日本神奈川县相模原市一只迷途的雄性虎皮鹦鹉因准确说出了住址,于3天后重返女主人身边。据照看鹦鹉的相模原北警署介绍,鹦鹉于4月29日早晨飞离主人家,在附近酒店内落在了一名住客的肩上。警方接到消     

监镜头

最近．一家名为Remistudio的俄罗斯建筑公司设计了一座具有未来派色彩的五星级漂浮酒店——。方舟”。在设计上，建筑师为宾客打造了一个可以自给自足的绿色环境。酒店的外形犹如蜗牛壳，能够抵御巨大的海浪和其他自然灾害。建筑师表示，方舟酒店之所以采用拱形设计是为了均匀分散重量．     

旧貌换新颜--洛杉矶The Standard大酒店

许多搁置数十年的公寓楼，公共机构和商务大楼的翻修带来了洛杉矶市中心建设的高潮。这座酒店也是在这样的背景下修建成的。它的前身是始建于1956年的Superior Oll公司总部。     

山岳型酒店能源强度与碳排放特征研究

以黄山西海饭店为山岳型景区案例酒店,采用能源消费账户法与碳足迹法对样本数据进行深入分析,系统地研究了案例酒店近5 a来的能耗与碳排放情况。结果表明,水电是案例酒店的主要能耗,其中,用电能耗在酒店总能耗中占比最高,平均为98%左右;用水占比最小,只有总能耗的1%左右。案例酒店能源消耗总量每年约500 t标准煤,年均碳排放量约为3 695.5 tCO₂,呈现逐年增加趋势。2014?2018年,水电能源消耗最大的部门不是客房部和餐饮部等酒店主营部门,而是园林绿化、公用等酒店辅助部门,用水量达到用水总量的39%~58%,用电量达到用电总量的59.41%~66.68%。酒店年平均能源强度约为0.06 t标准煤/万元,每晚游客人均能耗约0.001 t标准煤。案例酒店碳排放量为217.17~257.84 kgCO₂/m²,年均碳排放量为236.79 kgCO₂/m²。案例酒店年碳排放量与能耗强度呈正相关,且随着酒店能耗强度的上升,碳排放总量也随之增加。