全球IT报告|中国“最勤奋”

世界经济论坛发布的报告显示,中国网民在互联网上的发言频度位居全球第一,超过巴西和印度,澳大利亚、新西兰等国的发言频度最低。报告还指出,互联网普及率较低的国家网民发言频度相对较高,这可能与互联网本土化内容少有关。
总部位于纽约的“世界经济论坛”12日发布的《2010-2011全球信息技术(IT)报告》指出,调查显示,就网民每日或每周在互联网上发言频度而言,中国网民在全球是最勤奋的。


报告称,在回答是否每日或每周都会在互联网上发言的问题时,45%的中国受调网民都选择肯定的回答,这个比例位居全球之首,紧跟其后的是巴西网民为35%,印度网民以32%位列第三。

报告指出,事实上这三个发展中大国网民在互联网上的多产率一直以来位居前列,相比较而言,最低产的网民来自澳大利亚、新西兰,仅7%的受调网民称每日或每周都会在互联网上发言。另外同样低产的还有,英国网民仅8%,美国和加拿大网民皆仅12%。

报告发现,互联网普及率相对较低的国家,网民的发言频度相对较高,另外,互联网本土化内容少也是造成一些国家网民发言较多的原因之一。

另外报告也指出,中国等一些新兴经济体更快拥抱Web 2.0,让这些国家的网民更容易在网上发言,而那些发达国家,由于强大的主流媒体内容覆盖广泛,并且依旧固执于落后的Web 1.0,都削弱了网民发言的需求和兴趣。

在这份全球IT报告推出的一项全球网络竞争力的排名中,排名前五的分别是:瑞典、新加坡、芬兰、瑞士、美国。中国大陆在榜单中位列36位,中国台湾排位第6,香港位列12。
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【数据融合】【状态估计】基于KF、UKF、EKF、PF、FKF、DKF卡尔曼滤波KF、无迹卡尔曼滤波UKF、拓展卡尔曼滤波数据融合研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕状态估计与数据融合技术展开,重点研究了基于卡尔曼滤波(KF)、无迹卡尔曼滤波(UKF)、扩展卡尔曼滤波(EKF)、粒子滤波(PF)、固定增益卡尔曼滤波(FKF)和分布式卡尔曼滤波(DKF)等多种滤波算法的理论与Matlab代码实现,涵盖其在非线性系统、多源数据融合及动态环境下的应用。文中结合具体案例如四旋翼飞行器控制、水下机器人建模等,展示了各类滤波方法在状态估计中的性能对比与优化策略,并提供了完整的仿真代码支持。此外,还涉及信号处理、路径规划、故障诊断等相关交叉领域的综合应用。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事自动化、机器人、导航与控制系统开发的工程技术人员。; 使用场景及目标:①深入理解各类卡尔曼滤波及其变种的基本原理与适用条件;②掌握在实际系统中进行状态估计与数据融合的建模与仿真方法;③为科研项目、论文复现或工程开发提供可运行的Matlab代码参考与技术支撑; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码逐项运行与调试,对照算法流程理解每一步的数学推导与实现细节,同时可拓展至其他非线性估计问题中进行对比实验,以提升对滤波算法选型与参数调优的实战能力。
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