5、知识社会中古巴的技术社会应用

古巴技术社会应用探析

知识社会中古巴的技术社会应用

1. 全球信息通信技术的南北差距

在当今社会,互联网是获取支撑知识社会信息的主要工具。信息通信技术(ICT)的全球传播为知识社会的出现创造了新条件,但南北差距十分明显。北美和欧洲人口不到世界的六分之一,却拥有三分之一的互联网用户和超过四分之三的互联网基础设施。互联网反映了南北国家之间的经济和社会不平等,以及富裕国家,尤其是讲英语的国家(特别是美国)在文化和语言上的霸权,他们借此控制文化生产。

2. 古巴的人力资源知识与教育体系

古巴自1961年开展扫盲运动以来,就将人力资源的知识和培训作为发展的核心,把创新和知识视为社会正义目标的关键部分。以下是古巴在这方面的具体情况:
- 人才与科研投入 :在超过1100万人口中,有超过100万大学毕业生。拥有200多个研究中心和115个大型技术研究中心,将1%的国内生产总值投入到科技发展中,每10000名居民中有15名科学家和工程师。2010年,国际电信联盟将古巴在使用信息通信技术的技能方面排在世界第四,仅次于芬兰、希腊和韩国。
- 教育体系 :实行普遍免费的教育制度,不受地理或身体限制,包括九年义务教育。在信息通信技术方面,从低年级开始进行计算机教学,并建立了覆盖全国所有城市的600多个青年计算机与电子俱乐部网络。
- 青年计算机与电子俱乐部 :每年有超过20万学生从这些俱乐部毕业,学习与计算机科学相关的各种课程。608个俱乐部每周7天、共82小时提供服务,拥有9000多台计算机。俱乐部开设了各种课堂项目,涵盖免费和专有平台,采用面对面、混合式和远程学习等多种方式。

【EI复现】基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略研究(Python代码实现)内容概要:本文围绕“基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略”展开研究,重点利用深度Q网络(DQN)等深度强化学习算法对微能源网中的能量调度进行建模与优化,旨在应对可再生能源出力波动、负荷变化及运行成本等问题。文中结合Python代码实现,构建了包含光伏、储能、负荷等元素的微能源网模型,通过强化学习智能体动态决策能量分配策略,实现经济性、稳定性和能效的多重优化目标,并可能与其他优化算法进行对比分析以验证有效性。研究属于电力系统与人工智能交叉领域,具有较强的工程应用背景和学术参考价值。; 适合人群:具备一定Python编程基础和机器学习基础知识,从事电力系统、能源互联网、智能优化等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何将深度强化学习应用于微能源网的能量管理;②掌握DQN等算法在实际能源系统调度中的建模与实现方法;③为相关课题研究或项目开发提供代码参考和技术思路。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码进行实践操作,理解环境建模、状态空间、动作空间及奖励函数的设计逻辑,同时可扩展学习其他强化学习算法在能源系统中的应用
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