6、自下而上的通用服务:新泽西州卡姆登市电话普及情况研究

自下而上的通用服务:新泽西州卡姆登市电话普及情况研究

1. 研究背景与动机

在新信息基础设施发展的背景下,通用服务概念有了新的内涵。以往通用接入主要针对电话、教育和电力等基本设施,如今正拓展到尚处于经济起步阶段的信息和电信服务。然而,围绕国家信息基础设施(NII)的政治宣传远超现实。在美国,支持语音电话服务的物理基础设施已存在约80年,但基本电话服务仍未完全普及,约6%的美国家庭(约560万户,1480万人)没有电话服务,且这些无电话家庭集中在特定人口群体和地理区域。目前,针对无电话家庭的社会科学研究较少,准确了解影响电信接入的经济因素和接入与否的行为后果,对制定促进通用服务的政策至关重要。

2. 研究概况

本研究于1994年末作为贝尔大西洋公司咨询研究的一部分,在新泽西州卡姆登市进行。该市电话普及率为80%,远低于全国平均水平(94%)。研究采用民族志方法和计算机地图,即“自下而上”的通用服务研究方法,对卡姆登市的家庭进行广泛访谈,获得了关于无电话现象的独特见解。研究数据支持以下观点:
- 过去25年,通用服务政策关注本地接入价格,但卡姆登的数据表明,多数边缘用户是因使用相关成本而非接入价格被挤出网络。
- 通用服务通常被视为农村问题且补贴多针对老年人,但数据显示,内城和农村都存在电话普及率低的情况,问题与年轻人、流动人口和少数族裔有关。
- 人们担心低收入和少数族裔地区在向新NII过渡时会面临“电子红线”,但卡姆登数据显示,像卡姆登这样的少数族裔、低收入城市地区大量消费电话公司的先进“智能网络”功能和有线电视公司的高级服务,更需担心穷人因接触NII先进功能而购买无力承担的服务。
- 人们普遍认为电话服务比有线电视服务更有价值,但研究

深度学习作为人工智能的关键分支,依托多层神经网络架构对高维数据进行模式识别与函数逼近,广泛应用于连续变量预测任务。在Python编程环境中,得益于TensorFlow、PyTorch等框架的成熟生态,研究者能够高效构建面向回归分析的神经网络模型。本资源库聚焦于通过循环神经网络及其优化变体解决时序预测问题,特别针对传统RNN在长程依赖建模中的梯度异常现象,引入具有门控机制的长短期记忆网络(LSTM)以增强序列建模能力。 实践案例涵盖从数据预处理到模型评估的全流程:首先对原始时序数据进行标准化处理与滑动窗口分割,随后构建包含嵌入层、双向LSTM层及全连接层的网络结构。在模型训练阶段,采用自适应矩估计优化器配合早停策略,通过损失函数曲线监测过拟合现象。性能评估不仅关注均方根误差等量化指标,还通过预测值与真实值的轨迹可视化进行定性分析。 资源包内部分为三个核心模块:其一是经过清洗的金融时序数据集,包含标准化后的股价波动记录;其二是模块化编程实现的模型构建、训练与验证流程;其三是基于Matplotlib实现的动态结果展示系统。所有代码均遵循面向对象设计原则,提供完整的类型注解与异常处理机制。 该实践项目揭示了深度神经网络在非线性回归任务中的优势:通过多层非线性变换,模型能够捕获数据中的高阶相互作用,而Dropout层与正则化技术的运用则保障了泛化能力。值得注意的是,当处理高频时序数据时,需特别注意序列平稳性检验与季节性分解等预处理步骤,这对预测精度具有决定性影响。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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