融合灯光强度和斑块空间分布特征的贫困区域识别模型构建——以山西省为例

贫困区域识别对于国家实施精准扶贫方略具有重要作用。基于山西省2013~2017年NPP-VIIRS夜间灯光数据,提取灯光总强度、平均灯光强度、灯光斑块面积、最大斑块灯光强度、灯光斑块聚集度等参数,应用方差分析方法检验贫困县与非贫困县的参数差异;以2013年NPP-VIIRS数据构建贫困区域识别模型,并应用于2014~2017年的贫困县识别。结果表明：模型的综合识别准确率为71.43%~77.31%,贫困县识别精度较高,为79.31%~86.21%,非贫困县识别精度为59.02%~73.77%。除了灯光强度参数,模型中包含灯光斑块空间分布特征参数能够提高总体精度。进一步分析贫困概率与GDP关系、不同类型县的贫困概率年际变化,可以认为：夜间灯光数据能够用于贫困区域识别和退出评估,融合灯光强度与灯光斑块空间分布特征有助于提高贫困区域识别精度。     

基于XGBOOST-DNN的中期电力负荷预测

精准的负荷预测是电力工作者重要的工作之一,而负荷预测以预测周期的不同,一般可以划分为短期电力负荷预测与中长期电力负荷预测.其中中长期电力负荷预测相较短期电力负荷预测而言,该领域缺乏大量前沿工作者的探索.因此本文提出一种可应用于中期电力负荷预测领域且基于XGBoost-DNN的算法.该算法将树模型和深度神经网络相结合,并将短期电力负荷预测引入到了中期电力负荷预测的工作中,基于树模型自身特点,将数据特征加工成高阶的交叉特征,同时结合原有数据利用深度神经网络可学习到丰富的特征信息.这里是以2017全球能源预测竞赛的数据进行算法分析,其中实验表明,在中期电力负荷预测领域,该方法提出的XGBoost-DNN模型相较于DNN,LSTM而言,其具备更加精准的准确性.     

基于组合logistic回归模型的高校贫困生认定研究

当前高校贫困生认定工作基本上以人工为主要审核方式,存在着认定不准确、不公平等问题,为此本文提出了一种利用因子分析降维的组合logistic回归算法贫困生预测模型。首先,通过高校中心数据库获取学生在校消费的数据,通过数据预处理提取需要的特征数据。然后,对提取的特征数据采用主成分的因子分析实现数据降维,得到相互独立的因子。最后,基于logistic回归算法进行判别与分类。实验结果表明,该算法模型具有一定的准确性,相比较其他模型预测准确率更高,为高校精准扶贫工作提供了重要依据,在一定程度上保证了扶贫工作的公平性。     

融合评分与评论的深度评分预测模型

近年来，基于评论推荐模型的出现有效缓解了传统推荐算法存在的数据稀疏性问题.该类模型主要利用文本中丰富的语义信息更好地捕捉用户的偏好特征以及物品的属性特征，以补充更多的相关信息，提高推荐性能.文本特征的提取往往存在语义信息提取不精准的问题，导致推荐效果不理想.本文提出了融合评分与评论的深度评分预测模型(Deep Model combining Rating and Review, DMRR).一方面，该模型融合了评分数据与评论信息，利用评分矩阵引入物品可推荐度与用户偏好程度，使评论文本特征得到增强.另一方面，该模型有效结合了CNN与GRU进行文本信息特征提取，考虑了文本之间密切的依赖关系，以克服传统文本特征提取方法忽略上下文关系的不足.在Amazon上的4个子数据集和Yelp数据集的实验结果表明，该方法与已有的相关算法相比较，均有效地提高了评分预测准确性.     

基于夜间灯光数据的六盘山连片特困区贫困空间分异特征分析

针对当前精准扶贫过程中,传统数据统计口径、计算方法、空间尺度不统一的问题,以六盘山连片特困区为例,借助灰色关联模型、DMSP-OLS与NPP-VIIRS夜间灯光数据,构建综合贫困指数(IPI)、区域灯光指数(ALID、ALIN),比对选取最优指数模型,生成基于栅格的连片特困区综合贫困指数(MPI),从而精准地识别山区贫困。结果表明:灯光与贫困模拟模型中NPP-VIIRS数据构建的ALIN指数优于ALID指数,其灯光与贫困的决定系数R2超过0.88,平均相对误差小于3.49%;连片特困区贫困空间化中识别出36个极贫困、21个高度贫困,高度贫困率高达73.08%,表明六盘山贫困面积广、贫困程度深且呈现集中态势。     

基于夜间灯光数据的陕西省县域相对贫困水平时空差异分析

2020年中国消除了绝对贫困,但相对贫困还继续存在且长期存在,研究相对贫困对于巩固拓展脱贫攻坚成果和有效衔接乡村振兴具有重要意义。针对已有贫困研究中仍存在的贫困分类研究、动态研究等方面不足,从相对贫困角度入手,选取陕西省107个区县为研究对象,以2011—2020年为研究时段,基于夜间灯光数据、NDVI数据和社会经济统计数据,构建以夜间灯光指数为自变量的多维贫困指数估算模型来量化识别相对贫困县域,并综合运用锡尔指数、空间局部自相关等分析方法,对量化识别出的县域相对贫困水平时空动态差异进行研究。研究结果表明：①基于夜间灯光数据可以有效进行多维贫困指数估算且估算精度达84.62%,利用多维贫困指数均值序列的前50%作为区域相对贫困划分标准,适用于描述区域相对贫困水平,有利于探索建立解决相对贫困的长效机制。②时间上,从2011年到2020年陕西省相对贫困县个数总体下降,省内各市区间相对贫困水平的区域间差异增大直接导致了贫困县两极分化程度增强。③空间上,陕西省相对贫困县域呈现“陕南贫困程度深范围广,关中渭河沿岸次之,陕北无定河沿岸以北零星分布”的格局。     

"大数据+云计算+微服务"在福建省精准扶贫中的应用

如何解决全国精准扶贫和精准脱贫问题,确保扶贫对象精准、项目安排精准、资金使用精准,成为中央亟需解决的重要问题.福建省财政厅利用大数据、云计算、微服务等前沿先进技术在全国率先研究开发福建省扶贫（惠民）资金在线监管系统,实现对扶贫（惠民）资金的全流程精准监控,确保资金精准发放.本文对该系统的体系架构、关键技术应用、实现效果及建设经验等进行了详述.该系统建设经验可为国家建设其他领域运用大数据、云计算、微服务等技术提供参考和借鉴.     

模拟情境下经济决策及财富关联可视分析

针对经济学领域中采用实验经济学方法产生的大规模高维动态数据,在与实验经济学专家密切合作的基础上,提出模拟情境下真实努力任务实验数据可视分析方法.设计决策过程信息图以全面呈现实验过程中参与者的总体决策分布和个体行为特征;设计自适应决策分类图、财富时序变化特征图、总体决策桑基图等方法直观地呈现实验参与者的决策过程表现与财富结果的关联关系.集成上述可视化设计与数据挖掘算法模型,开发面向真实努力任务实验数据的可视分析系统,帮助领域专家探索式地发掘参与者决策行为特征以及财富变化关键因素,为专家探索和分析贫困产生及贫困循环恶化的内在机制提供依据.大量基于真实数据的案例分析和专家反馈信息进一步验证了该方法和系统工具的有效性和实用性.     

基于低秩评分的非监督特征选择算法

为将数据的全局结构信息引入特征选择中,提升特征评分机制的有效性,提出一种基于低秩评分的非监督特征选择算法。利用“干净”字典约束的低秩表示模型,获得权值矩阵,该权值矩阵能够揭示数据全局结构信息,具有一定的鉴别能力,将其引入拉普拉斯评分机制,构建低秩评分机制,用于数据的特征选择。在不同的数据库上进行聚类和分类实验,实验结果表明,同传统的特征选择算法相比,该算法的性能更优。     

基于特征选择的无线传感器网络路由标识算法

针对无线传感器网络具有节点数量大、分布范围广、以数据为中心进行路由等特点,提出了一种基于特征选择的路由标识算法。该算法首先通过汇节点向传感器节点发送“询问”数据包,收到数据包的各个节点检查自身特征是否与“询问”内容相符,然后发送一个“答复”信息到网络,完成路由的标识。仿真结果证明该算法可以解决传统路由协议中的冗余信息和广播风暴,在生成、接收信息上具有更好的稳定性,并能够有限地减少能耗。     

云南省县域多维贫困测度及时空演进分析

本文利用“Alkire—Foster方法”分别从经济收入、生活条件、教育、医疗社会保障四个维度11个指标对云南省县域进行多维贫困测度,同时利用GIS空间分析方法对多维贫困的时空演进进行分析。研究结果发现:随着时间的演进,云南省的多维贫困状况得到一定程度的改善,脱贫效果显著;在空间分布格局上,县域之间脱贫速度差异随着时间的推进而增大的趋势;研究结果表明,经济收入和医疗社会保障维度的是致贫的主要因素,在反贫困政策制定中,将扶贫的重心放在经济收入和医疗社会保障方面,且更应关注脱贫过程中脱贫速度滞后的县域。     

基于大数据的电子商务精准扶贫平台设计与实现

精确扶贫一直以来都是党和政府十分重要的一项基础性的民生工作,尤其是在我国电子商务技术模式日益成熟的大背景下,将大数据、电子商务与精准扶贫有机结合起来,可以进一步扩宽农产品的销售通路,在实施模块化生产的同时也可以大幅降低营销风险。因此,本次研究专门设计了一套基于大数据的电子商务精准扶贫平台,旨在进一步提高大数据资源的利用效率,充分发挥电子商务在精准扶贫工作中的作用。     

Contributions and challenges in the struggle to end poverty: the case of Kiva

ABSTRACT

This study discusses the American microfinance nonprofit organization, Kiva Microfunds, its organizational development and the impact of its approach to microfinance on the microfinance industry generally. The paper sees Kiva’s particular contribution to the field of microfinance as drawing on internet technologies to bring microfinance to a global user base. As it grew, it maintained is leadership in the niche it created, but it also faces many challenges. We conduct a SWOT-inspired analysis in which we specifically focus on what have been some of the key factors that have led to Kiva’s success and what may be areas of vulnerability that threaten its position of strength, particularly the high interest rates it charges, and the emergence of competitors that may be more effective than Kiva in their shared mission to alleviate poverty. We briefly examine some literature that challenges the received view on the overall value of microfinance and consider some implications for Kiva and conclude by noting that in the current market, Kiva will need to draw on its corporate history of innovation if it hopes to maintain its position of leadership in the face of new organizations like Acumen Fund and One Acre Fund that take different routes to the same goal of reducing poverty.     

现代教育技术在农村职业教育中的运用路径探索

农村职业教育一直是党和国家高度关注的话题，国家“三通两平台”项目建设的普及，为农村职业教育的开展提供了设备和平台，也为现代教育技术手段的开展打下了基础。文章根据目前农村职业教育出现的问题，提出政府需要将“政策法规双落实”，相关职业教育人员要“理论实践双结合”，开创产学研一体化办学模式，改革职业教育人才评价体系，旨在以现代教育技术为基础，开辟出一条新的农村职业教育发展的教育教学路径。以达到“城乡双发展”“企农双营利”“学校、社会双认可”，实现“科技强村”“人才兴村”“产业建村”的目标，助力精准脱贫。     

基于偏序集的数据清洗规则链自动生成方法

针对数据清洗中规则间逻辑冲突频发和出错率高的问题,提出一种基于偏序集的规则链自动生成方法。通过分层组合的数据清洗框架自顶向下对规则进行分类处理,采用偏序集和哈斯图自动生成每个层级的逻辑正确和一致的规则链,并设计出对应的生成算法和自动清洗算法。以扶贫领域数据为例进行实验,结果表明该方法使数据清洗效率有一定提升,清洗结果出错率明显降低,检验了方法的科学性和有效性。     

Poverty alleviation through government‐led e‐commerce development in rural China: An activity theory perspective

This paper uses activity theoretic analyses to investigate the role of governments in developing rural e‐commerce ecosystems and the effects of such ecosystems on poverty alleviation. On the basis of a case study of Longnan, one of the poorest regions in China, this paper reports and analyses the various actions taken by local governments in nurturing, supporting, and regulating the development of a local rural e‐commerce ecosystem and using this ecosystem to transform poverty alleviation. Our study articulates a model of poverty alleviation through e‐commerce. By documenting and theorizing the mechanisms underlying rural e‐commerce development and poverty alleviation through e‐commerce as well as governments' role in developing and sustaining them, this paper contributes to establishing a “theory of the solution” to the grand challenge of poverty alleviation both in China and globally.     

基于双层特征的彝语数据情感自动标注方法

现有的情感自动标注方法大多仅从声学层或语言层提取单一识别特征，而彝语受分支方言多、复杂性高等因素的影响，对其使用单层情感特征进行自动标注的正确率较低。利用彝语情感词缀丰富等特点，提出一种双层特征融合方法，分别从声学层和语言层提取情感特征，采用生成序列和按需加入单元的方法完成特征序列对齐，最后通过相应的特征融合和自动标注算法来实现情感自动标注过程。以某扶贫日志数据库中的彝语语音和文本数据为样本，分别采用三种不同分类器进行对比实验。结果表明分类器对自动标注结果影响不明显，而双层特征融合后的自动标注正确率明显提高，正确率从声学层的48.1%和语言层的34.4%提高到双层融合的64.2%。     

Zimbabwe's Drought Relief Programme in the 1990s: A Re‐Assessment Using Nationwide Household Survey Data

Zimbabwe's Drought Relief Programme was hailed in the 1980s and 1990s as an effective response to a food crisis in a poor country. International observers in particular credited the Programme with preventing famine and protecting livelihoods. Even before the current political turmoil and the ensuing politicisation of Drought Relief that have afflicted Zimbabwe since 2000, Zimbabwean authors were more sceptical about the effectiveness of Drought Relief. Both sides in the debate, however, failed to substantiate their arguments with national household survey data on who got what kind of assistance from Drought Relief, but rather relied on administrative data, qualitative interviews or sub‐national surveys. Drawing its inspiration from WHO's minimum evaluation procedure, this article uses data from four nationwide household surveys in 1992–1993 and 1995–1996 and various definitions of poverty to ask whether Drought Relief provided poor people with relevant, timely and adequate assistance in the 1990s. The analysis suggests that Drought Relief was effective in supporting drought‐affected smallholders during the 1990s. Drought Relief generally had a slight pro‐poor bias. Unfortunately, Drought Relief since 2000 has a very different character.