27、保障残疾儿童受教育权:俄罗斯的经验与挑战

保障残疾儿童受教育权:俄罗斯的经验与挑战

1. 背景与重要性

在过去十年,国际社会加大了保护和实现人权的力度,这源于民主理想的推进,其中人的价值尤为重要。对人权的积极推动促使了众多人权机构的建立,国际法在协调各国做法方面发挥了关键作用。保护残疾人的人权是国际人权保护体系的重要组成部分,社会对待残疾人的态度从忽视、排斥转变为接纳。

教育对于个人的成长和发展至关重要,是实现个人潜力的必要过程。国际社会将“确保包容和公平的优质教育,促进所有人的终身学习机会”列为2030年可持续发展目标之一。缺乏教育会使消除贫困、歧视以及提高经济发展和医疗水平的努力付诸东流,因此,确保儿童尤其是残疾儿童的受教育权是关键问题。

2. 研究方法

为了研究保障所有人不受歧视地接受教育的相关问题,采用了多种科学研究方法,包括分析、综合、概括、建模等一般方法,以及比较 - 法律方法、统计方法和法律解释方法。这些方法有助于全面认识这一问题,挖掘智能技术在释放个人潜力方面的作用。

3. 俄罗斯的实践成果

3.1 国际条约履行

俄罗斯是1989年《儿童权利公约》的缔约国,该公约规定缔约国要确保儿童受教育的权利,还提出身心残疾儿童应享有充实而体面的生活。2012年,俄罗斯批准了2006年的《残疾人权利公约》。为履行相关义务,俄罗斯根据联合国条约机构的结论性意见和联合国人权理事会的建议,实施了改善残疾儿童受教育状况的政策,引入了新的教学方法和先进技术。

3.2 教育数据统计

  • 2021年,俄罗斯登记的不同残疾分类的人数达10,844,254人。
  • 2016
【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分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪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效率,为后续的电能治理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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