新媒体视域下漫画针灸的设计与应用研究

新媒体时代为中医药文化的传播提供了新的机遇。漫画针灸以漫画的表达手法,以图文的形式来阐释中医针灸的理论精髓,展示针灸学的深刻内涵,符合新媒体时代中医针灸文化传播的需求。漫画针灸微信公众平台“九针之漫”在已筛选的知识点的基础上进行漫画故事创造,以真实医案为设计出发点,实现了传播形式的趣味性与通俗性,保障了传播内容的科学性与实用性,增强了传播平台的互动性与教育性。     

新媒体时代下气象科普素材库的建立与应用

文章利用Adobe Photoshop、Adobe Premiere、EDIUS软件,按照气象可视化产品不同的表现形式,制作各类相关文字、图片、视频等科普素材,建立了通辽市新媒体气象科普素材库。利用MicrosoftVisualStudio2017作为编程语言,建立了素材存储与查询系统,将气象科普素材按照气象术语、预警信息、灾害性天气、气象大数据分析、气象与生活、节日节气等进行分类,形成能够适应新媒体传播特征的常用基本素材库,提高了制作气象科普产品的质量和速度,实现了对素材的高效管理。     

气象影视产品在新媒体运营中的新举措探究

随着网络技术的发展与普及,信息传递与交流的方式也有了质的飞跃。当前以新媒体为代表的新的媒介方式,转变了以往的媒介格局,有效地拓展了信息传播途径。新媒体的发展,给气象影视产品的发展带来了更多的机遇与挑战。本文以此为基础,从气象影视产品的社会价值入手,围绕新媒体时代下,气象影视产品的开发与创新性运营方式展开论述,融合理论与实践,探索适合于当前信息时代发展下气象影视产品新思路,促进气象影视产品的可持续发展。     

地震灾害背景下地铁运营安全风险模糊综合评价研究

地震灾害具有明显的突发性和破坏性特征,对于地铁工程而言极易带来事故甚至灾害的风险,在地震灾害背景下地铁运营期的风险评估与管控问题越来越受到学术界的关注。此文以某地震频发城市地铁线为研究对象,在地铁运营期安全风险管理理论基础上进行地铁运营事故分析,采用模糊评价法开展了地铁运营期的安全风险评价研究,并对地铁运营安全风险管理提出对策。研究揭示了地铁运营期存在的安全风险类型及其影响因素,并提出了运营期安全隐患的改进意见,提高地铁运营期的安全风险管理水平,为地震背景下地铁运营安全风险管理提供指导借鉴。     

用规范管理提高城市土地市场化运营水平

绥化市土地储备整理中心自2002年成立以来采取有效措施,严格规范管理,不断加快城市土地市场化运营步伐,为地方经济发展做出了突出贡献。     

汇聚传播力 织密“一张网”——浅谈全媒体时代下浙江省自然资源系统新媒体矩阵建设

<正>一、调研背景中国互联网络信息中心发布的第47次《中国互联网络发展状况统计报告》显示,截至2020年12月,中国网民规模达9.89亿,其中网络视频用户规模达9.27亿,占网民整体的93.7%。手机已经成为中国人对外建立信息联系的"第一通道"。面对传播渠道向移动端的拓展,新媒体平台越来越成为主要的宣传阵地,特别是短视频平台,既能吸引流量,又能转变传统新闻严肃的叙事风格。2018年12月,国务院办公厅发布的《关于推进政务新媒体健康有序发展的意见》指出,     

运营高铁线路平面控制网复测更新指标研究

基于现有的运营高铁线路平面控制网(route hori-zontal control network,CPⅡ)复测成果更新的双限差法,针对坐标较差与相邻点坐标差之差的相对精度超限严重不匹配的情况,提出改进多限差综合分析判定法进行CPⅡ网复测成果的更新综合分析.结合秩亏自由网平差及尺度变化参数对改进多限差综合分析判定法再...     

移动三维激光扫描技术在盾构隧道收敛监测中的应用

盾构隧道收敛监测是地铁运营检测的重要监测部分。针对收敛尺、全站仪、断面仪和巴塞特收敛系统、站式扫描仪等传统监测设备和监测方法的缺陷,本文提出一种基于移动三维激光扫描的新型收敛监测方法。移动三维激光扫描技术是利用二维断面扫描仪结合移动轨道车、惯性导航定位及编码器等多种传感器协同作业,通过人工推行扫描的方式全面获取隧道结构点云数据。结合自动化点云处理软件对管片断面收敛进行分析,实现地铁隧道收敛的快速全面监测,弥补了传统收敛监测效率低、断面监测不完善的缺点。工程应用实例结果表明,该方法不仅可以实现隧道收敛快速、高效监测,而且获取的海量点云数据可进一步深度挖掘,为地铁隧道的安全监测提供基础数据,保障地铁安全运行。     

爱上阅读爱上科学

以地震科普工作为立足点,通过对科普的内涵以及如何开展好科普工作的方式方法进行分析研究,表明地震科普工作必须建立在牢固的群众基础之上,拥有健全的法治保障以及充分发挥新媒体发展的信息化优势,才能保证其健康长远的发展。     

基于深度强化学习的电动出租车运营优化

作为公共交通的重要组成部分,电动出租车对电动车推广具有重要的示范意义。相较于燃油出租车,电动出租车需要耗费更多充电时间,降低了出租车司机的使用意愿,全面推广面临较大阻力。强化学习方法方兴未艾,适用于出租车运营的顺序决策过程。基于强化学习,本文构建双深度Q学习网络(double deep Q-learning network,DDQN)模型模拟电动出租车的运行。根据出租车的实时状态选择并执行最优载客、充电、空驶和等待等动作,通过训练得到全局最优的电动出租车运营策略,实现电动出租车运营智能优化。利用美国纽约市曼哈顿岛的出租车出行数据进行试验。结果表明:相较于简单的电动出租车运营模式,DDQN优化策略最高将充电等待时长降低70%,拒载率降低53%,司机的载客收入提高7%。相对于电池容量,充电速率和车辆总数对出租车运营收入影响更大,当充电速率达到120 kW时,电动出租车达到最佳的运营表现,政府在推广电动出租车的过程中应当建设更多高速率的充电站以提升电动出租车的运营表现。