16、国家农村生计使命数字化倡议:实现穷人可持续社会经济包容的途径

国家农村生计使命数字化倡议:实现穷人可持续社会经济包容的途径

1. 引言

贫困是全球所有发展中经济体实现可持续社会经济和包容性增长的障碍。早期的扶贫计划重点关注新经济改革(自由化、私有化和全球化)和千年发展目标,但增长对许多群体,特别是表列种姓(SCs)、表列部落(STs)和少数群体等,在贫困、营养不良、死亡率和就业等多个维度上的包容性不足。

生计包括生活所需的能力、资产(包括物质和社会资源)以及活动。国家农村生计使命(NRLM),2015 年更名为德恩达亚尔·安蒂约达亚计划 - 国家农村生计使命(DAY - NRLM),其关键影响指标是提高家庭收入和使家庭能够过上安全有尊严的生活。

自 助 组(SHGs)在印度农村减贫中发挥着重要作用。它是一种基于群体自助的模式,广泛用于消除贫困、农村发展和妇女赋权。

印度不同时期贫困线以下人口数量有所变化。根据不同委员会报告,2009 - 2010 年至 2011 - 2012 年期间,贫困线以下人口数量和占比有所波动。在奥里萨邦,超过 83%的人口居住在农村地区,贫困问题较为突出。

2. 文献综述
  • 贫困的地域差异 :贫困的形式和标准在不同地理环境,特别是农村和城市地区,可能表现不同。
  • 可持续生计的定义 :当生计能够应对和从压力与冲击中恢复,同时在现在和未来保持或增强其能力和资产,且不破坏自然资源基础时,它就是可持续的。
  • 生计策略 :是理解和缓解贫困的更动态方法,农村经济由于其脆弱性和对农业的高度依赖,有时
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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