文化贫困

摘要： 本文以媒介依赖理论为根柢,以农民依赖的媒介为实践平台,以农民的依赖行为与文化贫困内在联系的剖析为助推器,提出促进图书馆文化精准扶贫发展的主要路径:绘制农民精准画像、探析心理能动机理、深耕文化内容建设、打造模仿化媒介引导人、构建协同帮扶机制格局等,以期为相关精准扶贫服务研究与实践提供借鉴。

摘要： 推进乡村文化振兴作为乡村振兴的重要组成部分,在我国实行乡村振兴战略的背景下,成为现阶段"三农"工作的重中之重.为切实探索农家书屋助力乡村文化脱贫、实现文化振兴的新路径,在对福建省部分区域进行田野调查的基础上,深入剖析了导致文化贫困的主、客观因素,包括物质条件缺失、文化服务匮乏、思想抵触、学习能力不足、社会规范束缚等,并以此为切入点,进而指出新时代农家书屋应从管理方式、基础设施建设、藏书规模、资金支持、政府重视、服务组织等方面学习全国示范书屋的成功经验,找准在文化扶贫中的角色定位,协助打赢脱贫攻坚战.

摘要： 文化扶贫有助于贫困人口能力和观念上脱贫,有效发挥内源驱动功能,促进贫困地区可持续发展.辽宁丹东市浆果专业合作社实践表明,文化在扶贫过程中具有激发农民脱贫积极性、培养新型职业农民、促进传统文化可持续发展的作用,展现突出的造血功能.本文分析研究该合作社成功经验,结合文化扶贫要素,针对当前文化扶贫建设薄弱的现状,提出建议,以期为脱贫攻坚工作助力.

摘要： “贫困”与“文化”之间有着千丝万缕的联系.贫困问题及其发展必然会导致文化的贫困;反之,文化的贫困和贫困文化也会加剧贫困、反道德等各种社会问题.这要求我们必须具有从文化和伦理视域审视贫困问题的理论意识与学术自觉.本文在对贫困问题、文化贫困、贫困文化与贫困阶层这四者之间相对应的作用关系作出考察后,提出了消除文化贫困和贫困文化对贫困阶层影响的基本策略:大力发展贫困地区的经济为消除贫困文化奠定物质基础;科学推进贫困地区的教育、科学与文化事业为消除贫困文化提供保障;有效促进社会融合为消除贫困文化重塑人文环境;注重发挥民间组织的志愿服务功能为消除贫困文化起助推作用.

摘要： 党的十九大报告指出,要注重扶贫同扶志、扶智相结合,激发贫困人口内生动力.通过梳理知网上扶志扶智研究文献,对扶志扶智中精神扶贫、教育扶贫、文化扶贫及人力资本扶贫等相关研究范式进行综述,并阐述扶志扶智未来的研究重点,以期为我国进一步脱贫攻坚、决胜小康提供理论参考.

摘要： 文化扶贫的逻辑前提应当是"文化贫困"现象的普遍存在.推进文化精准扶贫的首要任务是对文化贫困户的精准识别,但文化贫困是一个模糊的概念,无法单纯依靠经济收入水平来界定.本研究利用模糊综合评价法,从地区、学历层次、收入水平、年龄层次等4个人口统计特征着手进行定量研究,发现中部地区更易产生文化贫困,低学历、低收入的老年农村居民是较为典型的文化贫困人口.根据以上研究结论,本文提出了文化精准扶贫的改进策略.

摘要： 打工经济大规模兴起前,由于农业生产资料和非农就业机会区域分布不均,出现区域性农民连片贫困.当前打工经济兴起,全国形成开放的劳动力市场,打工收入超过农业收入成为农民的主要收入来源.区域就业机会和农业资源对农户收入影响弱化,个体主客观因素导致农民未能进入市场就业,以及区域性的基础设施和文化因素导致少数民族未积极参与市场就业成为当前农民致贫的主要原因.在农民致贫原因变化下,扶贫方式滞后和形式主义使得当前基层干部的扶贫存在正义缺失现象,少数民族地区缺乏长远文化考虑的短期经济扶贫使得贫困户形成资源依赖陷阱.

摘要： 本文指示贫困地区和贫困人口的贫困表现在物质的贫困,而这物质贫困的背后正隐含着人的贫困,即文化贫困,只有在文化贫困及其所引发的贫困文化消失之时,才是贫困地区和贫困人口迈开大步,轻装前进,摆脱贫困之日.

摘要： 本发明涉及精准扶贫技术领域，具体涉及一种精准识别贫困户的系统及识别方法，系统包括后端和前端，后端包括数据上传模块、数据清洗校验模块、数据预处理模块、数据比对模块；前端包括数据上传管理模块、数据监控管理模块、数据比对结果管理模块、报表管理模块、数据分析模块；通过本发明提供的精准识别贫困户的系统及识别方法，通过将相关部门的贫困户数据导入系统并进行比对，本发明建立了全方位、全口径、自动化数据比对机制，可以精准识别贫困户的财产拥有情况，进而精准识别贫困户，同时还可以分析贫困户的分布情况、可疑贫困户的特征和被否决的贫困户特征，为“精准扶贫、精准脱贫”的管理与决策提供数据支撑。

摘要： 本发明公开了一种基于SVM的贫困生辅助认定方法，包括以下步骤：采集学生数据，并对学生数据进行预处理；对预处理学生数据提取特征，通过随机森林对特征重要性进行排名；在满足Mercer条件下，构造混合核函数，并植入SVM中；使用遗传算法对混合核函数参数进行寻优，得到最优混合核函数参数；将最优混合核函数参数代入SVM，并对学生数据进行训练，得到分类器模型；将需要认定的学生数据输入分类器模型，输出分类结果；本发明采用遗传算法对基于SVM混合核函数参数进行寻优，用适应度作为评价依据，通过随机重组重要基因，让群体中的个体不断进化，获取最优解，减少全局搜索时间，提高了分类器的推广泛化能力，并降低成本。

摘要： 为了构建新型的城市贫困评估方法，本发明公开一种基于街景图片及机器学习的城市内部贫困空间测度方法，包括以下步骤：根据人口普查数据构建多重剥夺指数IMD；在地图信息数据库中获取目标区域的街景图像数据；通过图像分割技术，将目标区域的街景图像数据分割为若干块街景图像数据；基于若干块街景图像数据，结合主成分分析法，得到主因子，将主因子定义为街景因子；将多重剥夺指数IMD和街景因子作为机器学习算法的输入变量，得到城市贫困分数。根据城市贫困分数对城市的贫困程度进行评估。本发明还公开了基于上述方法的一种基于街景图片及机器学习的城市内部贫困空间测度系统。本发明不仅推进城市贫困研究精细化，而且丰富城市贫困度量指标的维度。

摘要： 本发明涉及基于在校行为数据多维分析的贫困生资助推荐方法，与现有技术相比解决了难以实现待资助贫困生精准推荐的缺陷。本发明包括以下步骤：历史行为数据的获取；历史行为数据的特征提取；推荐模型的训练；待分析行为数据的获取；待分析行为数据的特征提取；推荐结果的获得。本发明基于学生产生的在校数据，通过提取多个维度的特征，利用这些特征建立分类模型，借助分类模型准确判断学生的贫困情况并作出决策。

摘要： 本发明提供一种贫困分析方法和贫困分析系统。所述方法包括：基于分析对象的分析角度，分别获取相应的贫困数据和影响贫困的指标数据；基于所述贫困数据得到多个贫困等级；基于所述指标数据得到多个指标等级；生成所述分析对象的贫困分析集合，所述贫困分析集合的每个元素由一个贫困等级和至少一个指标等级组成；以及基于所述贫困分析集合生成强关联规则集。本发明实施例的贫困分析方法基于大数据的数据挖掘引入到贫困的定量分析中，构建贫困分析集合，利用关联算法分析贫困率与影响贫困的指标之间的关联关系，并输出强关联规则集，从而为加深对贫困的认知、寻找贫困的原因提供了一种新的思路。

摘要： 本发明属于高校学生贫困生资助领域，具体涉及一种基于多维度评价的高校贫困生认证方法及其系统，该方法包括：获取待认定学生的信息；将获取的信息输入到学生贫困生认证预测模型中，得到贫困认证结果；根据贫困认证结果对待认证的学生进行分类，完成贫困生认定；本发明对待认定的人员的信息采集更全面，不仅对申请者的个人消费情况、学习态度情况、日常行为情况、勤工俭学情况、助学贷款申请情况进行采集，还对申请者的家庭基本情况进行采集，使贫困资助系统更加数据更加精确，贫困评估更加全面。

摘要： 本发明公开了一种城市多维相对贫困衡量指标平台，包括构建数据矩阵包括贫困维度数量k、剥夺指标数量N、家庭贫困程度z、多维贫困发生率H、平均剥夺率A、指标贡献度V和多维贫困指数MPI等综合性微观和宏观的相对贫困指标体系。本发明通过构建了多维相对贫困指标体系、搭建出多维相对贫困指数及其各维度指标的测度、设计了识别、评估系统、并提出了长效帮扶机制构建多中心帮扶网络，目前我国对相对贫困的界定、衡量等没有统一并且符合国情的标准，该成果有助于政府部门通过系统智能化筛选出相对贫困家庭，并且通过识别和评估，找出致困之因，并通过长效帮扶机制，和多中心帮扶之网，来有效的解决相对贫困问题。

摘要： 本发明属于高校学生贫困生资助领域，具体涉及一种基于用户消费数据的高校贫困生识别方法，该方法包括：获取学生用户的消费信息；对消费信息进行预处理，将预处理后的消费信息输入到SVM分类模型中进行分类，得到分类结果；对分类结果进行聚类分析，得到每个分类结果的评级；将该学生用户的所有分类评级结果进行融合，得到贫困程度综合评级；根据最终的贫困程度综合评级结果判断该学生用户是否为贫困生；本发明通过校园卡储蓄、消费以及餐饮消费占比三种数据信息对学生用户进行贫困生认定，使得认定结果更精确；本发明采用改进的SVM分类模型对输入数据进行分类处理，使得分类的结果更准确。

摘要： 本发明涉及人工智能技术领域，公开了基于消费大数据的城市相对贫困空间测度方法和系统，包括：根据全国人口普查数据构建目标区域的综合贫困指数；采集消费类型数据，计算得到人均消费水平分布特征指标；采集POI数据，计算得到消费设施分布特征指标；将所述人均消费水平分布特征指标和所述消费设施分布特征指标作为自变量、将所述综合贫困指数作为参考变量，输入训练好的城市贫困评估模型，计算得到城市贫困分数；根据所述城市贫困分数对城市相对贫困程度进行评估，得到城市相对贫困评估结果。本发明能够有效弥补现有的测算维度的不足，实现了城市相对贫困空间的精准识别和动态监测，提高了城市相对贫困空间测度的准确性和可实施性。

摘要： 本发明公开了一种贫困发生率模型的训练方法及装置，用以提供一贫困发生率预测模型，从而能够通过该模型实现快速且精准地识别贫困地区。方法包括：获取构建完成的贫困发生率预测模型；获取与贫困发生率相关的多项第一预设数据；在第一预设数据中随机选取第一预设比例的数据为训练集，并随机选取第二预设比例的数据为测试集；通过训练集对贫困发生率预测模型的权重参数进行调整；根据测试集对调整权重参数之后的贫困率预测模型的整体误差进行验证；在贫困预测模型的整体误差小于第一预设误差阈值的情况下，确定预测模型训练完成。采用本申请所提供的方法，能够训练一预测模型，通过预测模型实现快速且精准地识别贫困地区。