66、电子政务需求获取与发展分析

电子政务需求获取与发展分析

1. 电子政务问题考量

电子政务可用于提供政治透明度,其成功应用可通过提高生活水平、推动知识社会发展和促进世界和平来衡量。然而,由于 5M(人员、机器、资金、方法、管理)管理不善,电子政务发展可能会受到影响。以泰国为例,由于管理不善和腐败,一半的国家预算被浪费。工作指标不佳的政府机构是腐败的温床。与产品开发相比,知识开发更为重要,因为它可用于解决这一严峻问题。

电子政务项目的问题分析可集中在 5M 框架上:

1.1 人员(Man)

政府、企业和公民应参与电子政务项目。各政府机构战略的一致性有助于构建良好的电子政务。但政府官员经常轮换,导致电子政务发展的负责人也频繁更换。IT 人员短缺问题可通过外包概念解决。

1.2 机器(Machine)

机器是电子政务发展的资源,必须在政府机构之间共享,如硬件、网络、软件和信息等。然而,许多政府机构并未充分利用这些资源。

1.3 资金(Money)

一些电子政务项目在未真正了解需求的情况下就启动,虚假的期望往往导致承诺无法兑现。此外,接受规格不佳的电子政务项目会对国家造成损害。

1.4 方法(Methodology)

方法涉及电子政务发展的正确活动。需要确定标准流程、可交付成果和文档,以实现简洁的开发。

1.5 管理(Management)

管理涉及政治问题。应改革官僚体制,以支持高效政府。应开展协作工作,取代个人工作。必须对每个私人利益进行特别监督,同时还需找到优秀的领导。

5M 可作为电子政务项目

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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