46、赋能贫困社区:ICT助力脱贫之路

赋能贫困社区:ICT助力脱贫之路

1. ICT对贫困社区的重要性

在农村地区,底层贫困人群(Base of the Pyramid,BOP)面临着诸多发展困境,而信息通信技术(ICT)为解决这些问题带来了新的希望。移动电话不仅提高了农村BOP人群获取服务的可承受性,还为通过互联网向他们提供服务搭建了新平台。

然而,农村地区缺乏ICT服务对BOP人群来说是一个重大阻碍。这使得农村居民与市场和更广泛的信息资源脱节,加剧了农村的孤立和贫困。实际上,ICT是满足BOP人群诸多需求的通用手段,但贫困人群不仅缺乏ICT接入,还缺少适合他们需求的ICT产品、服务和应用,这限制了他们获取小额信贷、学习机会、农业推广、市场信息和汇款转账等非ICT需求的能力。

为了更好地发挥ICT的作用,需要创新新的ICT工具,将其应用于不同的社会经济环境和问题中,并创建相关的数字内容以满足社会需求。同时,寻求可持续的解决方案,以扩大这些应用的规模和传播范围也至关重要。

2. 服务底层市场的策略

服务发展中国家贫困人群这一潜在巨大市场的新兴商业策略,为开发和应用ICT以促进发展和减贫提供了许多借鉴。这些策略包括:
- 产品和服务适配 :调整或重新发明产品和服务,使BOP人群能够获取或使这些服务价格合理且适合他们的需求。例如,通过预付费卡和格莱珉电话等计划,无线设备在贫困人群中得到了广泛传播;e - Choupal等电信中心让农民能够查询价格并提高利润。
- 本地化价值创造 :通过特许经营和代理策略,建立当地供应商或供应商的生态系统,或者将社区视为客户,实现本地化价值创造。

内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合Koopman算子理论与递归神经网络(RNN)的数据驱动建模方法,旨在对非线性纳米定位系统进行有效线性化建模,并实现高精度的模型预测控制(MPC)。该方法利用Koopman算子将非线性系统映射到高维线性空间,通过递归神经网络学习系统的动态演化规律,构建可解释性强、计算效率高的线性化模型,进而提升预测控制在复杂不确定性环境下的鲁棒性与跟踪精度。文中给出了完整的Matlab代码实现,涵盖数据预处理、网络训练、模型验证与MPC控制器设计等环节,具有较强的基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及自动化、精密仪器、机器人等方向的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决高精度纳米定位系统中非线性动态响应带来的控制难题;②实现复杂机电系统的数据驱动建模与预测控制一体化设计;③为非线性系统控制提供一种可替代传统机理建模的有效工具。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析实现流程,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN网络结构设计与MPC控制器耦合机制,同时可通过替换实际系统数据进行迁移验证,深化对数据驱动控制方法的理解与应用能力。
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