贫困程度

摘要： 朝阳曾是全省贫困程度最深、脱贫难度最大的地区。脱贫攻坚期间,朝阳市坚持党建引领,为历史性地解决绝对贫困问题注入了强劲动力。自转战推进乡村振兴以来,朝阳市按照党中央及省委的部署要求,发挥优势,总结经验,压责任、配班子、打基础、强产业,切实用高质量党建推动乡村全面振兴。

摘要： 永新县地处赣西边陲,位于井冈山下,素有吴头楚尾之称,是江西通往湖南之要衢,是全国著名的将军大县、全国书法之乡、中国绿色名县,也是“三湾改编”所在地,辖25个乡镇场、238个行政村,国土面积2195平方公里。由于地处偏远、受自然条件限制和发展底子薄弱等诸多原因,该县经济社会发展不足,经济基础差、贫困人口多、贫困程度深、人民生活水平较低。2014年,全县经济总量还不到100亿,财政收入不到10亿,全县人口53万,其中农业人口43万,其中建档立卡贫困户有11787户44876人,“十三五”贫困村多达106个,贫困发生率高达9.98%,农民人均纯收入只有6667元,交通、水利、电力等各项基础设施建设滞后。

摘要： 镇雄县是云南省第一人口大县,2016年年底镇雄县总人口162.2万,其中包括10.3万户贫困户、42.9万贫困人口,是云南省贫困面最大、贫困程度最深、贫困人口最多的县。该县因病致贫、因病返贫率高达22%以上,每年有近10万群众需县外看病就医,健康扶贫成为镇雄县打赢脱贫攻坚战的当务之急。2017年7月,农工党中央主席陈竺专程赴云南省昭通市镇雄县考察调研后强调:“要急镇雄之所急、想镇雄之所想。”之后,陈竺主席亲自协调、推动四川大学华西医院对口帮扶镇雄县人民医院。

摘要： 从拉萨出发,沿拉林公路一路驱车东下,雅鲁藏布江在窗边浮现,路边的植被从高寒草甸逐渐过渡为针叶森林,勾勒出一幅动人的山水画卷。这里是西藏自治区林芝市,因气候温暖湿润,森林植被茂盛,风景秀美如画,被赋予"西藏江南"的美誉。与美丽风景不同的是,曾经的"西藏江南",基础设施薄弱,几年前中国最后一条通县公路一一墨脱公路才贯通;这里贫困程度较深,几年前察隅县、墨脱县贫困发生率分别达到24.74%、24.47%。

摘要： 地处武陵山脉腹地的湘西土家族苗族自治州是湖南唯一的少数民族自治州,是湖南贫困程度最深、扶贫任务最重的地区之一。一代又一代的扶贫人在这里打响扶贫攻坚战役,为湘西的富裕出谋划策。在湘西众多扶贫人员中,出了一位“扶贫司令”,那就是彭楚政。他接连奋战在湘西脱贫战役的五大战场——建房、引水、建校、扶贫帮困和扶贫开发,使7万乡亲告别了“山顶洞人”般的生活,31万人解决了饮水困难,5.3万名儿童走进了学堂,20万少数民族同胞摆脱了贫困。

摘要： 8月的楚雄州元谋县,午后阳光正烈。作为一个素有“果蔬之乡”称谓的农业大县,放眼望去,城郊周围的土地上,一个大棚接着一个大棚,由于热量充足,在大棚里种植黄瓜,亩产量能达到10余吨。这些大棚一头连着村民的“钱袋子”,一头连着村民的“菜篮子”。大棚经济为当地村民带来不菲的收益,也提供了大量的就业岗位,种植、疏果、采摘、包装……这些岗位上的从业人员,像城里的职工一样,按时上下班,月底领工资,已经从农民转化成产业工人。从农民转变成产业工人,他们改变的不仅仅是身份。在元谋县元马镇百果村委会安置点的路两旁,一幢幢黄白相间的民居错落有致,平坦宽阔的水泥路四通八达,有的楼底下还停放着小轿车。由元谋县姜驿乡、江边乡等地搬迁而来的934户村民就生活在这里,在全村3497人中,傈僳族人口占到97.2%。傈僳族作为云南省11个“直过民族”之一,他们原来的居住环境极其恶劣,也是贫困程度最深的人群。自脱贫攻坚战打响之后,傈僳族群众一步跨千年,与各族人民一道,同步迈入小康社会。

摘要： 宿迁市是江苏省最年轻的地级市,也曾是全省贫困面最广、贫困程度最深、脱贫难度最大的市。宿迁市委市政府始终把脱贫攻坚作为发展的首要政治任务和头等民生大事,聚焦产业提质增效、健全兜底保障体系、加快缩小区域差距,脱贫攻坚取得重大进展,城乡经济社会面貌焕然一新。

摘要： 贫困是人类社会的顽疾,是全世界面临的共同挑战。中国的贫困规模之大、贫困分布之广、贫困程度之深世所罕见,贫困治理难度超乎想象。100年来,中国共产党团结带领人民以坚定不移、顽强不屈的信念和意志与贫困作斗争,在解决困扰中华民族几千年的绝对贫困问题上取得了伟大历史性成就,完成了这项对中华民族、对人类社会都具有重大意义的伟业。

摘要： 云南省怒江州是全国“三区三州”深度贫困地区之一,贫困面大、贫困程度深,一直是习近平总书记最牵挂、最关心的地方。总书记先后就怒江脱贫工作作出多次指示批示,特别是一次会见、两次回信、一次听取工作汇报,为打赢怒江深度贫困脱贫攻坚战指明了方向、提供了根本遵循。

摘要： “看天一条缝,看地一道沟,过江靠溜索,种地像攀岩”,是云南省怒江州的真实写照。这是全国深度贫困地区“三区三州”之一,贫困面大、贫困程度深。2020年11月,随着云南省人民政府宣布泸水市、福贡县摘帽,怒江州最后两个贫困县退出贫困序列。

摘要： 贫困问题是制约经济发展和影响社会稳定的重大障碍性因素之一.金融在一个国家经济领域中发挥出越来越重要的作用.贫困程度减缓与金融发展水平之间是否存在关系?国内外学者尚未取得一致性的结论.因此本文采用贵州省黔西南州7重点贫困县2017年的数据,利用主成分分析法、聚类分析法和熵值法,实证分析贫困县的贫困程度和金融发展水平两者的关系.实证结果表明,贫困程度与金融发展具有相关性即金融集聚水平越高,贫困程度越低;金融集聚水平越低,贫困程度越高.故正确认识金融集聚水平对贫困程度减缓的作用,有利于促进贵州省通过金融改革减少直至消除贫困,并为相关政策的制定提供重要的参考依据.

摘要： 为了能够更加准确地瞄准贫困人口，本文试图构建一套简单有效、为社会各界普遍认同的贫困评价指标体系和测算方法，从而能够在收入维度之外，从多个维度更加精确统计广大贫困人口对包括收入、教育、卫生等方面的现实需求。

摘要： 本文首先针对江西省赣南中央苏区13个样本县的贫困人口现状进行分析,然后从自然因素、经济因素和社会因素等3方面构建了反贫困测度指标体系,测算出2010年赣南中央苏区反贫困程度PPI为江西省73％,处于较贫困程度.同时也测度各个赣南中央苏区各县的反贫困程度PPI从高到低依次为:信丰县84.08,崇义县79.92,瑞金市79.54,黎川县78.14,兴国县74.63,广昌县73.08,于都县72.39,石城县71.12,会昌县71.06,安远县68.85,寻乌县66.64,宁都县65.92,上犹县65.49.最后,结合反贫困测度指标体系中存在差距较大的基础交通、农民收入水平、产业结构、社会发展基础等方面提出了政策讨论.

摘要： 新中国成立以来,经过长期的扶贫开发,革命老区的生产、生活水平有了较大幅度的提高,但在全国而言,仍处于比较贫穷落后的地位,革命老区到底有多"穷"?"穷"的原因又是什么?本文利用大样本的微观调查数据对革命老区的9省19县的贫困广度、深度、强度进行了测算和比较,比较了农村不同人群组之间贫困程度的差异.本文的结论是:革命老区的贫困发生率远高于全国平均水平,且省际差异较为明显，收入分配的不平等程度较高,贫困人口与非贫困人口的差距是不平等的主要原因,在农村的不同人群组的比较中,革命老区的贫困程度可能存在生命周期的变化,教育对于减贫的边际效用是递增的.

摘要： 本发明提供有：询问生成部(21)，可生成要求饮酒中的使用者进行答复的询问；输出部(11)，对使用者可提出询问；输入部(11)，可接收来自使用者的答复的输入操作；及运算部(22)，根据答复可判断使用者的醉酒程度。

摘要： 痴呆症介护负担程度判断装置(100)具备：获得部(110)，针对属于n个领域的某一个的、与被实验者的行动模式有关的多个提问的每一个，获得回答；分数算出部(111)，根据获得部(110)获得的回答，按照每个领域算出与被实验者的行动模式有关的被数值化的分数；距离算出部(112)，在将示出各领域的分数的数轴作为坐标轴的n维空间，算出由分数算出部(111)算出的每一领域的分数所表示的坐标、与定点坐标的欧几里得距离；判断部(113)，根据距离算出部(112)算出欧几里得距离，判断对被实验者进行介护时的痴呆症介护负担程度；以及输出部(114)，输出由判断部(113)判断的痴呆症介护负担程度。

摘要： 本发明涉及用于定量地评估生物节律的紊乱程度的装置。该用于生物节律的紊乱程度计算装置（10）包括：生理参数时间序列数据获取单元（101），用于获取根据测试对象的生物医学信号计算出的生理参数的时间序列数据；计算时间段确定单元（111），用于确定计算时间段，所述计算时间段是大致为根据正常生物医学信号计算出的正常生理参数时间序列数据改变的时间段的一半的时间长度；计算单元（115），用于计算所述计算时间段期间根据检查时的生物医学信号计算出的检查时生理参数时间序列数据和正常生理参数时间序列数据之间的相移量；以及紊乱程度确定单元（117），用于基于所述相移量确定对所述测试对象的检查时的生物节律的紊乱程度。

摘要： 本发明提供了一种评估尼古丁成瘾程度或评估待测药物对于尼古丁成瘾程度的影响的方法，其包括S1)提供含有尼古丁的水溶液作为试验动物的唯一水源，饲养并记录试验动物舔吸含尼古丁的水溶液的次数，当试验动物舔吸含尼古丁的水溶液的次数稳定时，获得尼古丁成瘾的试验动物模型；S2)替换水源为不含尼古丁的水溶液，获得产生尼古丁戒断的试验动物模型；S3)通过评估产生尼古丁戒断的试验动物舔吸水源的次数或频率评估评估尼古丁成瘾程度，或者通过给予的试验动物待测药物后，其舔吸水源的次数或频率评估待测药物对于尼古丁成瘾程度的影响。本发明动物模型制备方法非常简单，无需外科手续，且能够量化评估试验动物的成瘾和戒断程度。

摘要： 本发明涉及一种基于机器学习的学生贫困程度预测方法，通过获取学生相关渠道的数据，将数据进行解析并计算出学生贫困的各种特征值，对缺失数值进行填补，并对数据进行标准化，映射到固定区间，后按照快速聚类算法，采用欧氏距离将数据聚集为多类，并计算每类对评价贫困程度的重要程度。对分类后每组数据组成的矩阵按照相关性分块，最终根据分块后的矩阵计算贫困综合得分，所述综合得分可以在贫困生资助时的资助金额决策时用以参考，其中分数越高说明越贫困，越需要资助。本发明还提出了若干方案用以快速发现异常的贫困生，和从数据中筛选贫困生致贫原因。

摘要： 本发明公开了一种人工智能模型训练方法、贫困程度信息识别方法、计算机装置和存储介质，人工智能模型训练方法包括获取多个神经网络、特征数据和标签值，执行多轮训练测试过程，直至满足终止条件，确定样本权重集合及各神经网络分别相应的权重，以各神经网络按照相应的权重组合成人工智能模型等步骤。本发明具有识别学生数据所属于的贫困程度信息的能力，通过根据前一次序的神经网络的训练结果来调整后一次序的神经网络训练所用的特征数据的权重集合，能够使得在前次序的神经网络的训练结果能够传递到在后次序的神经网络的训练过程中，最终获得的人工智能模型具有强分类性能。本发明广泛应用于计算机技术领域。

摘要： 本发明涉及一种区域贫困程度分级图的生成方法及装置，包括：获取研究区内各行政村贫困发生率和不同类型的贫困要素数据；对研究区进行空间网格化处理，计算空间网格中每个单元格的贫困发生率和不同类型的贫困要素空间网格数据；根据每个单元格的贫困发生率和贫困要素空间网格数据，计算不同类型的贫困要素对贫困发生的影响力指数；根据影响力指数计算不同类型的贫困要素权重；根据不同类型的贫困要素空间网格数据及对应的贫困要素权重，计算每个单元格的贫困指数，进而生成区域贫困程度分级图。本发明考虑了影响贫困的不同类型的贫困要素以及不同类型贫困要素对贫困影响的权重情况，提高了研究区域内不同地区的贫困程度的识别准确性。

摘要： 一种区域的贫困程度确定方法、电子装置和存储介质，可根据待分析贫困区域的数据进行贫困区域画像得到第一贫困区域画像；对该画像进行数据异常筛查和异常恢复处理得到第二贫困区域画像；对第二贫困区域画像降维得到第三贫困区域画像；利用随机森林模型分析第三贫困区域画像，得到各待分析贫困区域的贫困等级的第一分类结果，将该结果作为新的画像维度加、入第三贫困区域画像得到第四贫困区域画像，通过GRU模型分析第四贫困区域画像，得到各待分析贫困区域的贫困等级的第二分类结果，上述降维处理降低了计算机的数据处理量和资源占用量，而画像的异常筛查和异常恢复处理，结合随机森林模型和GRU模型的组合，有效提升了贫困程度的分析准确度。

摘要： 本发明涉及一种基于机器学习的学生贫困程度预测方法，通过获取学生相关渠道的数据，将数据进行解析并计算出学生贫困的各种特征值，对缺失数值进行填补，并对数据进行标准化，映射到固定区间，后按照快速聚类算法，采用欧氏距离将数据聚集为多类，并计算每类对评价贫困程度的重要程度。对分类后每组数据组成的矩阵按照相关性分块，最终根据分块后的矩阵计算贫困综合得分，所述综合得分可以在贫困生资助时的资助金额决策时用以参考，其中分数越高说明越贫困，越需要资助。本发明还提出了若干方案用以快速发现异常的贫困生，和从数据中筛选贫困生致贫原因。

摘要： 本发明涉及一种基于拓扑扩张网络模型的学生贫困程度预测方法，属于数据分析技术领域，步骤包括：获取样本消费特征数据，构建消费特征集合；构建由节点和链接组成的拓扑扩张网络模型，使用节点和链接的参数信息对网络进行编码；利用消费特征集合对构建的拓扑扩张网络模型进行训练，获得最优拓扑扩张网络模型；与现有技术相比，该方法可以自行探索链接的使用个数，忽略没用的链接，改变网络的结构，使最终构成的神经网络比较小，从而提高了运行效率；此外，在参数学习过程中，该方法能够在全局搜索最优解，得到精准率最高的预测模型。该方法可适用于困难生困难程度的定量认定，为困难生的精准资助提供可靠解决建议。