昆明龙都国际疗养中心：把自己放逐在森林中

作为云南省对外的窗口．以昆明命名的昆明饭店在自身设施完善和服务质量提高上都达到同行业一流水平，不断提高、完善．既具有传统饭店服务内容．又具有现代时尚之美．成为目前昆明市最好的四星级饭店之一．素有“云南皇家酒店”美誉。     

发挥记者在重大突发事件报道中的突击作用

5月21日至6月4日,黑龙江省嫩江县嘎拉山、松岭区砍都河和内蒙古自治区牙克石市免渡河林区因雷击相继发生3起特大森林火灾。这3起火灾火线长、火势猛,蔓延十分迅速,对大兴安岭原始林区形成三面合围之势。灾情发生后,党中央、国务院、中央军委高度重视,先后调集、投入军警民33000多人和大批灭火装备。在这样一个重大突发性事件面前,作为国家和军队重要新闻媒体的《解放军报》,反应迅速,策划及时,报道力度大,宣传效果好,受到参战部队领导和一线扑火官兵的称赞。作为军报的记者,参与这次重大突发性事件宣传报道责无旁贷。火情出现后,我们记者站…     

再谈新闻真实性——新闻的整体真实与局部真实

新闻的整体与局部就像森林与树木．森林是由一棵一棵树木组成的．新闻整体也是由一个一个局部构成的。因此．要防止新闻片面性，确保新闻真实性，我们在采写新闻报道时必须把整体与局部联系起来看。     

大空间建筑早期火灾智能探测报警技术

随着我国经济建设的飞速发展，大空间建筑迅速增多，火灾监控形势日益严峻。近年来，全国大空间建筑如家俱城、大型仓库、大型商场、工业车间等场所火灾频繁，财产损失和人员伤亡极为严重。如1997年11月17日，新疆喀什工业品贸易中心大楼火灾，造成15人死亡，21人受伤，直接财产损失400万元；     

森林之魅——祭胡康河上的白骨

森林:没有人知道我,我站在世界的一方。我的容量大如海,随微风起舞,张开绿色肥大的叶子,我的牙齿。没有人看见我笑,我笑而无声,我又自己倒下来,长久的腐烂,仍旧是滋养了自己的内心。从山坡到河谷,从河谷到群山,仙子早已死去,人也不再来,那幽深的小径埋在榛莽下,我出自原始,重把     

民国城市火灾与南京警察应对机制(1945—1948)

抗战胜利以后,当时的首都南京城市人口、房屋数量迅猛增加,与此同时火灾事故亦呈现高发的趋势。面对火患,有着民国"警政楷模"之称的南京警察在火灾预防和救援方面积极作为,建立了一整套应对机制。但是,由于抗战后政府对消防事业财力投入有限、制度执行不力,致使警民消防力量不足,南京的防火救灾形势未能得到根本性改观。     

徐州连云港地区城镇绿化策略研究

在对徐连地区气候、植物区系、森林植被研究的基础上，从生态学角度提出该地区城镇绿化策略：（1）立足于落叶阔叶树种；（2）积极引种耐寒绿阔叶树种；（3）根据生境特点合理布局树种。     

教育生态学视角下森林旅游与康养专业群的优化调整——以黑龙江生态工程职业学院为例

在“健康中国”和全球疫情的时代背景下,森林旅游与康养产业链日益受到公众的关注,而高职森林旅游与康养专业群作为培育康养技术技能人才的摇篮,也引起行业专家、教育学者的广泛重视,新兴专业群未来发展可期。但目前仍存在着一些亟待解决的问题,如专业群结构同质化、人才培养目标定位模糊、课程建设取向错位等。从教育生态学视角,结合黑龙江生态工程职业学院教学实践,对森林旅游与康养专业群优化调整、布局及相关专业人才培养模式进行研究,实现专业群的“协同发展效应”,以期为专业群高质量发展提供积极有益的经验。     

基于BIM的建筑消防管理研究

文章以建筑信息模型(BIM)为核心,提出一种建筑消防管理方法。分析建筑火灾发生因素,建立火灾风险评估指标体系。通过AHP法计算每个指标的权重值,并设计风险评估方法,明确当前建筑火灾风险级别。以工业基础类标准为媒介,建立基于BIM的建筑内部三维信息模型,从三维层面获取建筑内部几何信息和非几何信息。从消防设计、消防预案和智能消防系统三方面入手,依托于BIM模型制定有效的消防管理方案。实例分析结果表明：所提消防管理方法应用后,面对模拟火灾场景人员疏散完成时间最长为183 s,最短仅为137 s。     

基于机器学习的老人活动识别方法实验研究

全球人口老龄化的日益严重使得如何更好地提供养老服务变得越来越重要。新一代信息技术的快速发展为智慧养老研究提供了良好的技术基础,基于机器学习的老人活动识别成为智慧养老的一项重要研究。文章使用决策树、随机森林、XGBoost和朴素贝叶斯四种机器学习算法,以采集老人居家活动传感器数据为对象,分别使用传感器触发状态、传感器触发数、传感器与活动距离加权的三种特征提取方法对老人的居家数据进行识别研究。实验结果表明,随机森林在三种特征提取方法上达到了最好的活动识别效果,识别准确率分别为93.1%、93.6%和94.6%。在三种特征提取方法中,文章提出的活动距离加权提取方法在四种机器学习算法上识别准确率均相对较高,分别达到了65.9%、87.2%、83.9%和94.6%。