到到网发起首次世界文化和自然遗产保护调查

到到网联合多家媒体发起“世界文化和自然遗产保护”大调查,旨在提高公众对世界遗产保护的关注度。TripAdvisor创始人承诺捐款150万美元支持联合国教科文组织的相关工作。调查发现近九成用户热衷于参与遗产保护。

  近日,全球最大在线旅游社区TripAdvisor的中国官方网站——到到网联合时尚旅游、优酷、凤凰网、腾讯科技等多家媒体,共同发起中国首次“世界文化和自然遗产保护”大调查(http://www.daodao.com/WorldHeritage),正式启动为期两年的TripAdvisor全球世界遗产保护活动在中国地区的推广。

  “世界遗产保护项目——TripAdvisor世界遗产保护活动”是TripAdvisor携手联合国教科文组织(UNESCO)共同发起的,以到到网为主导的中国地区世界遗产保护是该项目的重要组成部分。

  在巴黎UNESCO和Tripadvisor合作活动启动仪式上,TripAdvisor创始人兼CEO Stephen Kaufer先生承诺在未来的两年中将捐款150万美元,用于支持UNESCO世界遗产保护活动,捐款将帮助UNESCO完成监控890个世界自然和文化遗产保存状况的工作,同时,世界遗产中心将为1972年世界遗产公约批准的国家提供技术和管理支持,帮助他们将公约付诸实施。

  全球2500万名用户助力世界遗产保护活动,中国网友可登陆到到网参与调查

  作为此次活动的中国区启动项目,到到网将通过对中国旅游者开展关于世界文化和自然遗产的调查活动,帮助更多的中国网友和旅行者了解世界和中国的文化和自然遗产,倡议和呼吁为保护世界特别是中国的世界文化和自然遗产而出谋献策。网民只要登录到到网( http://www.daodao.com )即可参加本次世界文化和自然遗产保护活动调查问卷。

  将近九成被调查者热衷保护世界文化遗产

  在此之前,TripAdvisor对2500多名TripAdvisor用户做了调查,了解旅行者对世界遗产景点的认知情况。调查结果显示,87%的TripAdvisor用户去过世界遗产景点;88%的用户非常或者有些关心这些历史、文化和自然景点,并且愿意帮助保护;60%以上的TripAdvisor用户更关心他们国家之外的景点。但是,结果也显示,目前大概只有五分之一(21%)的用户参与到支持和保护世界遗产中来,而70%的用户认为如果他们知道的信息更多的话,将会提供更多的帮助。

  借助TripAdvisor 2500万用户的力量,本次活动引发了热爱环保和旅游网友的广泛关注,“凭借TripAdvisor这个很棒的旅游社区,我们可以一起提高保护世界遗产的意识,并且获得用户对这些景点的反馈。”UNESCO世界遗产中心负责人Francesco Bandarin说,“这能帮助我们了解景点的问题,并为去世界遗产的旅行者提供如何融入景点和周围社区的有用信息,我们很期待和TripAdvisor在这次活动中的合作。”

  TripAdvisor创始人Stephen Kaufer先生也表示,“这是一个为期两年的活动,TripAdvisor将通过每月使用并在网站上分享旅游信息的2500万用户帮助大众提高对世界遗产的认知度,并保护世界遗产。”

  同时,他还表示:“旅行者对世界遗产的在线评论将帮助UNESCO监控世界遗产景点的情况,并将实地游客的宝贵经验回馈给管理景点和当地社区,此次合作标志着世界最大的在线旅游社区和世界遗产保护者的成功合作。”

  到到网总经理吴皓表示:“保护世界文化和自然遗产是每一个热爱旅游的网民的共同心愿,到到网将通过提供给中国的旅游者和网友关于世界遗产的资讯和其他旅行者的反馈,帮助他们加深对世界遗产的认识,并和所有网民一起来讨论如何保护世界遗产,特别是保护在中国的世界遗产。

  中国的世界遗产资源是全人类的骄傲,更是中华民族的自豪,呼吁广大网友们参与到此次世界文化和自然遗产保护调查中来,提供一条建议,增添一分保护。保护世界遗产,今天从你开始。

【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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