共情叙事视阈下新主流电影融入思想政治教育的实践策略

在媒介大融合的背景和产业格局下,新主流电影成为主旋律电影一种全新的表达类型。新主流电影通过共情叙事这一特殊的认知交流和艺术呈现方式,诠释了社会主义核心价值观的深刻内涵,在弘扬主流文化价值、展现社会时代发展面貌等方面有着自身独特的优势。本文在分析新主流电影共情叙事的建构策略之上,指出新主流电影具有构筑文化认同、塑造核心价值观、强化爱国主义精神等思政教育价值,并可以通过创新传播方式、课程体系和教学方法等策略来提升高校思政教育的教学效果。

2020—2021年齐齐哈尔市公共场所空气中苯系物监测结果分析

目的:通过齐齐哈尔市2年内展开重点公共场所空气中苯系物的污染监测工作,分析齐齐哈尔市公共场所空气中苯系物监测结果,为强化公共场所卫生质量管理和防控疾病提供依据和技术的支撑。方法:随机选取2020—2021年齐齐哈尔市26家(19家宾馆、7家理发店)和30家公共场所(19家宾馆、7家理发店、4家美容院)作为监测对象,根据《室内空气质量标准》进行现场采样。采用二次热解析—毛细管气相色谱法检测,准确计算室内空气中苯系物各组分浓度。结果:2020年抽取的66份空气样品,苯、甲苯、乙苯、间/对二甲苯和邻二甲苯检出率分别为9.0%、10.6%、10.6%、60.6%和30.3%;2021年抽取的75份空气样品,6种组分的检出率分别为6.6%、6.6%、13.3%、69.3%和28.0%。结论:齐齐哈尔市重点公共场所,2年内空气中苯系物都未检出超标样品,但总体检出率比较高。其中部分宾馆、理发店中苯系物检出率较高,尤其二甲苯含量比较高,美容院中苯系物检出率偏低,应加强防护手段,改善公共场所空气质量。

运用分析式评分量规提升学生英语读后续写水平的行动研究

本文实施了一项运用分析式评分量规促进高中生英语读后续写水平提升的行动研究。研究结果表明,读后续写分析式评分量规的运用有助于教师为学生提供更为精准的写作反馈,培养学生习作的自评能力,并逐步提高学生英语读后续写水平。本研究建议教师开发分析式评分量规,细化评分标准,培养学生读后续写自评能力;利用分析式评分量规,采用多元评价,提升学生读后续写水平。

乡村振兴背景下四川省色达县少数民族特色村寨旅游业发展研究

国家高度重视少数民族特色村寨保护和发展工作,其在促进少数民族的发展效益方面发挥着重要作用。少数民族特色村寨旅游作为乡村旅游的一种形式,既能满足游客对一般优美自然风光的观赏需求,又能让游客体验东道主社会的“异文化”。党的十九大报告提出“坚决打赢脱贫攻坚战”和“实施乡村振兴战略”,这有利于促进少数民族特色村寨旅游业的发展,助推精准脱贫和乡村振兴战略的实施。文章以民族文化特色突出的色达县为调查点,基于乡村振兴的理论视角,通过调查问卷、深度访谈等调查方法,结合文献资料的查找,分析了四川省色达县少数民族特色村寨旅游的发展现状及其发展优势,探析当地少数民族特色村寨旅游开发中存在的问题,并结合实际提出建设性对策,以供参考。

2021—2022年齐齐哈尔市4类公共场所室内空气中苯系物监测分析

目的通过开展4类公共场所空气中苯系物的污染监测工作,了解齐齐哈尔市重点公共场所室内空气卫生基本现状。方法2021—2022年采用随机抽样方法选取齐齐哈尔市116家重点公共场所的246个采样点作为监测对象,采集246份空气样品开展室内空气中苯系物(苯、甲苯和二甲苯)监测调查。采用二次热解析-气相色谱法进行实验室检测,结合问卷调查结果,采用SPSS 22.0软件进行数据分析,率的比较采用χ2检验,以P<0.05为差异有统计学意义。结果2021—2022年齐齐哈尔市对4类公共场所开展的室内空气中苯系物监测总体合格率为98.78%(243/246),有3份样品检出超标(超标率为1.22%)。3种苯系物监测合格率分别为:苯98.78%(243/246)、甲苯100.00%(246/246)和二甲苯100.00%(246/246),合格率的差异有统计学意义(χ~2=6.024,P=0.049)。4类公共场所苯系物的监测合格率分别为:宾馆(酒店)98.48%(65/66)、理发店100.00%(27/27)、健身房100.00%(9/9)、美容店100.00%(14/14),合格率的差异无统计学意义(χ~2=0.764,P=0.858)。3种苯系物的检出率为:苯30.49%、甲苯56.50%和二甲苯85.77%,呈现出二甲苯污染最重、甲苯次之、苯较轻的状况。4类公共场所室内苯系物检出率分别为:宾馆(酒店)98.48%、理发店88.89%、健身房100.00%和美容店78.57%。健身房中苯系物污染最重,其次是宾馆(酒店),再次是理发店、美容店。结论2021—2022年齐齐哈尔市4类公共场所室内苯系物广泛存在,普遍都有检出,存在健康风险,需继续开展此项监测工作。

基于行为模式识别的网约车安防研究与实现

基于行为模式识别,研究并实现了一套网约车安防系统。利用Haar特征检测和深度学习网络,完成驾驶员身份验证;通过自主建立的侵害行为检测数据集训练支持向量机分类器,实现车内侵害行为实时监测;通过非特定人语音识别技术,实时监测车内语音信息,当关键词被触发时及时发出警情信息。系统以Xilinx公司的PYNQ-Z2开发板为核心,外接摄像头、麦克风、蓝牙模块和声光报警模块,不仅可以在车内实现声光报警,还可以通过乘客的移动终端完成自动联网报警,为实时高效地维护司乘人员安全提供了可能。