7、农村和地区社区的支持网络:信息通信技术项目的成败之道

农村和地区社区的支持网络:信息通信技术项目的成败之道

在当今数字化时代,信息和通信技术(ICT)项目在农村和地区社区的发展中扮演着至关重要的角色。然而,这些项目的成功并非仅仅取决于技术的实施和初始的指导培训,还需要考虑到诸多因素,尤其是支持网络的作用。

信息系统失败的原因

从项目管理的角度来看,信息系统失败的原因有很多。一些常见的管理问题包括:
- 高层管理对项目缺乏承诺
- 未能获得用户的承诺
- 对需求的误解
- 用户参与不足
- 项目人员缺乏必要的知识和技能
- 需求不稳定

近年来,人们开始关注学习型组织在项目培育中的作用。同时,一些研究者认识到技术并非社会中立的,因此开始考虑信息系统实施的社会背景对其成败的影响。联合国开发计划署(UNDP)评估办公室确定了六个对ICT发展倡议有重大影响的通用挑战,包括意识、政治、访问、相关性和有意义的使用、可持续性以及协调。

Heeks(2002)试图对发展中国家信息系统的实施进行建模,以识别失败的可能性,包括他所说的“可持续性失败”。他认为“设计与实际的差异”是导致系统失败的重要因素,并建议允许“应急即兴创作”的系统,即能够适应设计变更和满足当地需求的系统,更有可能成功并具有可持续性。但这种方法的成功依赖于当地具备适应和成功实施系统所需的技能和资源。

创新扩散与网络分析

Rogers(2003)将创新定义为“个人或其他采用单位认为是新的想法、实践或对象”,并描述了创新的五个属性:相对优势、兼容性、复杂性、可试用性和可观察性。这些属性的感知方式决定了创新的适应速度和采用程度。

社会网络分析为创新扩

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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