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2020年通过数据集成和人工智能绘制贫困地图:亚太地区关键指标补充 - 亚洲开发银行(英文版)(45页).pdf

上传人: Me****y 编号:20484 2020-10-06 55页 7.96MB

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本文主要探讨了使用大数据和人工智能技术,特别是卫星图像和神经网络,来估计贫困的方法。文章首先介绍了使用传统数据源估计贫困的方法,包括收入和支出调查以及生活标准调查。然后,文章讨论了使用大数据,特别是地理空间数据和移动电话数据,来增强发展统计数据的潜力。文章重点介绍了使用卫星图像预测贫困的方法,包括两种主要方法:一种是建立结构模型,使用地理空间数据和其他可以从卫星图像中派生的信息作为协变量;另一种是使用神经网络和深度机器学习算法,如卷积神经网络(CNN)。文章还详细介绍了如何使用神经网络开发算法,包括输入层、隐藏层和输出层。最后,文章讨论了国家统计办公室在利用大数据方面面临的挑战,包括获取非传统数据、技术要求、数据隐私和生态系统等。
利用卫星图像如何预测贫困? 神经网络在算法开发中如何应用? 非传统数据源如何增强发展统计?
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