高等旅游院校双语课程教学体系设计初探——以《饭店管理》课程为例

有效的双语课程教学体系设计是实现高等旅游院校双语教学目标的载体。本文以《饭店管理》课程为例,从双语课程的选择、课程衔接、学期和学时、教材、教学模式、课堂教学设计、教学方法等7个方面探讨了双语课程教学体系设计的相关问题。     

灾后北川小寨子沟休闲旅游开发研究

休闲是人类的一种生活状态,休闲旅游是人们经历了"赶场"式的观光旅游之后的一种理性回归。休闲旅游以其休闲性、文化性、体验性的特点成为旅游市场上的新宠。本文分析了小寨子沟旅游发展现状及震后小寨子沟休闲旅游开发的可行性,并提出了灾后旅游开发的对策。     

基于市场需求的旅游高职人才培养模式研究

我国旅游高职人才培养滞后行业需求,＂供需错位＂现象突出.＂2＋1＂模式彻底打破了旅游高职＂由学校办学校＂的传统模式,让旅游企业参与学校育人过程,完全按照行业标准打造合格＂产品＂,实现了人才培养与旅游行业人才需求之间的＂无缝对接＂,实现了企业、学校、教师、学生多方共赢,具有高职特色、适应旅游市场需求的旅游专业人才培养模式.     

宁波旅游高等教育改革构想

宁波旅游高等教育起步较晚,在短时间里实现了规模扩张,存在诸多问题,例如整体实力弱,院校定位不科学,学科、师资、课程、教材建设全面落后,学生实践管理混乱,办学模式陈旧,国际合作缺乏等。针对这些问题,本文从政府和院校的视角出发,提出相应的改革构想。     

新农村建设背景下韶山红色旅游发展研究

社会主义新农村建设是一项长期而又艰巨的任务,许多革命老区在建设新农村过程中都以红色资源的优势走上了红色旅游的发展道路。韶山旅游经过30多年的发展,已经探索出具有伟人文化特色的红色旅游发展道路,但是仍存在一些亟待解决的问题。本文运用SWOT分析法,论述韶山红色旅游发展的优势与机遇、劣势与威胁,结合社会主义新农村建设的时代大背景,在实践调研了解韶山旅游真实现状的基础上,构建韶山在新农村建设背景下如何实现红色旅游可持续发展的策略框架,为韶山红色旅游的发展和韶山新农村建设提供参考依据。     

地方饮食文化资源及其开发

地方饮食文化资源是我国悠久饮食文化和丰富旅游资源的重要组成部分,也是当前各地发展饮食业、旅游产业的重要依托。信阳拥有丰富的饮食文化资源,但开发得并不充分,存在诸多问题。开发信阳饮食文化资源的主要策略有：加强对饮食文化资源开发的领导和扶植;大力推进信阳菜发展,弘扬信阳饮食文化;继续举办信阳茶文化节,加快茶文化旅游开发步伐;积极拓展饮食文化资源旅游开发的空间等。     

长山群岛“陆—岛”联动旅游发展模式与策略

在大连面临国际化与旅游产业全面升级及2008年长山群岛正式全面对外开放的新契机下,探讨了长山群岛旅游发展的机遇与模式。从世界群岛旅游发展的经验来看,长山群岛应该依托腹地大连,采取"陆—岛"联动的复合型旅游发展模式,着力发展高端休闲度假旅游,构建"一主三副四片"的旅游空间格局,不断丰富旅游产品体系,成为大连发展海洋旅游的新标杆。     

基于.NET的旅游电子商务系统的设计与实现

对目前河南省的旅游资源及旅游业的现状进行了分析和研究,在此基础上设计并开发了一个基于B/S结构模式的旅游电子商务系统.系统主要包括游客子系统和旅游服务提供商子系统两大功能模块,并集成旅游相关行业的信息,满足了游客和旅游管理者两类不同用户的需求,为打算在河南省境内出游的游客提供了一个方便快捷的旅游商务系统.     

河南省花卉产业发展现状及对策分析

摘 要 河南省是我国重要的粮食主产省,也是我国重要的花卉传统生产区域之一。在保障粮食生产目标 顺利实现的同时,利用特色资源发展特色农业,是促进农民增收的有效途径。该文在分析河南省花卉产业 发展的基础、存在的问题、面临的发展机遇后,提出了河南省花卉产业发展的若干对策:升级花卉产业结 构,发展特色花卉细分品种系列;优化花卉产业布局,发挥产业集聚效应;延伸花卉产业链;发挥南北过 渡带的地缘优势;创新花卉产业组织模式等。     

基于改进的花授粉算法的虚拟机分配策略

构造绿色云数据中心的两个主要目标是低能量消耗与物理资源利用效率的充分利用,为此需要采用虚拟机分配策略来完成优化。本文提出了基于改进花授粉算法的虚拟机分配策略（Flower pollination algorithm based virtual machine allocation, FPA-VMA）。FPA-VMA中一朵花或一个配子就对应于虚拟机映射到物理主机分配优化问题中的一个解;并且描述了云数据中心云客户端的资源请求模型和多维物理资源的能量消耗模型。FPA-VMA在花授粉的动态切换概率阶段的策略可以平衡全局最优解搜索和局部最优解搜索之间的切换,同时改善资源分配的全局收敛能力。真实的虚拟机数据的访问测试结果标明：FPA-VMA比常见的虚拟机分配优化策略有更低的能量消耗和更高的物理资源利用效率。