28、农业综合企业中的节俭数字创新:新兴概念解析

农业综合企业中的节俭数字创新:新兴概念解析

1. 创新困境与节俭创新的解决方案

在农业综合企业活动中,创新往往需要大量的资金投入,这可能超出农业企业组织或农民的财务能力。因此,尽管有创新的需求,但在某些情况下,创新变得非常困难。在这种情况下,节俭创新可能是一种以较低成本实现创新效益的最佳解决方案。

不同国家在数字创新的使用、发展及其影响方面存在差异,这使得节俭创新在发展中国家数字创新的采用和利用中具有积极的推动作用。大多数相关研究表明,节俭创新能够让个人或群体以较少的资源实现更多的成果。它处于技术、制度和社会创新的交叉点,能够解决社会问题并创造社会价值。

2. 节俭数字创新的定义与内涵

要定义农业综合企业中的节俭数字创新(FDIN),需要先明确构成这一概念的两个要素:节俭创新和数字创新。数字创新需要获取数字技术才能实现,它能够刺激社会和经济需求,推动可持续发展目标的实现。目前,数字创新主要源于西方国家,发展中国家大多处于创新生态系统的边缘,主要作为采用者,与数字创新的发展背景脱节。在这种情况下,节俭创新能够根据具体情况,帮助选择和采用合适水平的数字创新。

节俭创新试图在创新的效益和产生或定义创新的条件之间实现平衡。有观点提出了节俭创新的三方面途径:
- 商业创新 :利用技术整合不同资源,使企业家和社会创新者能够为底层人群提供解决方案,保障他们的福祉和生活质量。
- 制度创新 :对现有方法进行变革,形成政治、法律和技术方面的新观念。

节俭数字创新是数字创新与制度和社会创新的叠加,可视为数字创新的社会化过程。这种创新的成功关键在于其应用和

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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