Nghiên cứu sức hấp dẫn của một số loại hình văn hóa phi vật thể ở Huế đối với khách du lịch

Xứ Huế là mảnh đất được thiên nhiên ưu ái cho sự giàu có về tiềm năng du lịch , đặc biệt là tiềm năng cho phát triể n loạ i hì nh du lị ch văn hoá . Bản thân trong lòng Huế có đến 2 di sả n văn hoá thế giơi ,môt là di sả n văn hoá vậ t thể - Quần thể di tích cố đô Huế, mô ̣ t là di sả n văn hoá phi vậ t thể - Nhã nhạc cung đình Huế. Trong đó, Nhã nhạc cung đình và những di sả n văn hoá phi vậ t th ể chính là “phầ n hồ n” của Huế, là tất cả những gì tạo nên một xứ Huế quyến rũ , mô ̣ ng mơ, sâu lắ ng và trư ̃ tì nh. Đó là niề m tư ̣hào cho đất nước nói chung, xứ Huế nói riêng và là lợi thế cho ngà nh du lị ch.


Title: Nghiên cứu sức hấp dẫn của một số loại hình văn hóa phi vật thể ở Huế đối với khách du lịch
Authors: Phan, Hạnh Thục
Keywords: Du lịch
Du lịch văn hóa
Huế
Văn hóa phi vật thể
Issue Date: 2007
Publisher: Đại học Quốc gia Hà Nội
Citation: 111 tr.
URI: http://repository.vnu.edu.vn/handle/VNU_123/16529
Appears in Collections:Luận văn - Luận án (LIC)

Nhận xét

Đăng nhận xét

Bài đăng phổ biến từ blog này

Ảnh hưởng của Phật giáo đến lối sống của người Việt Nam hiện nay

Title:  Ảnh hưởng của Phật giáo đến lối sống của người Việt Nam hiện nay Other Titles:  The impacts of Buddhism on the Vietnamese’s today way of life Authors:  Nguyễn, Thị Hằng Keywords:  Triết học;Phật giáo;Tôn giáo;Người Việt Nam Issue Date:  2015 Publisher:  Đại học Quốc gia Hà Nội Citation:  121 tr. URI:  http://repository.vnu.edu.vn/handle/VNU_123/8956 Appears in Collections: Luận văn - Luận án (LIC)
Đọc thêm

Biomass estimation of Sonneratia caseolaris (l.) Engler at a coastal area of Hai Phong city (Vietnam) using ALOS-2 PALSAR imagery and GIS-based multi-layer perceptron neural networks

Hình ảnh
This study tested the use of machine learning techniques for the estimation of above-ground biomass (AGB) of Sonneratia caseolaris in a coastal area of Hai Phong city, Vietnam. We employed a GIS database and multi-layer perceptron neural networks (MLPNN) to build and verify an AGB model, drawing upon data from a survey of 1508 mangrove trees in 18 sampling plots and ALOS-2 PALSAR imagery. We assessed the model’s performance using root-mean-square error, mean absolute error, coefficient of determination (R2), and leave-one-out cross-validation. We also compared the model’s usability with four machine learning techniques: support vector regression, radial basis function neural networks, Gaussian process, and random forest. The MLPNN model performed well and outperformed the machine learning techniques. The MLPNN model-estimated AGB ranged between 2.78 and 298.95 Mg ha−1 (average = 55.8 Mg ha−1); below-ground biomass ranged between 4.06 and 436.47 Mg ha−1 (average = 81.47 M...
Đọc thêm