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2015年,「聯合國永續發展目標方案」設定要在2030年前消滅貧窮。但目前為止,在地經濟調查十分稀少,比較貧窮的國家由於缺乏資源來收集精確的資料,調查結新竹市香山區手冊換贈品果有時很不可靠。
美國史丹福大學地球系統科學系助新北市萬里區媽媽手冊贈品教授柏克說:「不收集資料,怎麼曉得是不是已經消滅貧窮?就像設定減重目標卻沒有磅秤來知道是否有進展。」
從外太空看回來,地球上夜裡比較明亮的地方往往是開發度最高南投縣南投市幼兒美語的地方。赤貧地帶照明度就低一點。
世界銀行先前用「夜間燈光」地圖測量非洲各地區所得不平等的情況。柏克團隊藉此研發一種比現有一切方法更能觀察╱預測貧窮的機器學習運算(machine learning)。
團隊將三種數據輸入電腦:夜間照明度數據、日間高解析影像及實地調查數據。後者包含兩項:家戶消費支出,與汽車、電視機等家戶資產財富。
高雄市前金區新生兒贈品接著,以「移轉學習法」訓練機器運算:先結合夜燈與日間影像。電腦於是繪製道路、都市、水道、農地分布,然後尋找關係:有房有高雄市仁武區幼兒美語老師車之處燈光多於荒涼之地。
其次,電腦消化實地調查數據,與這些關係對照覆核,而得知汽車較多之花蓮縣豐濱鄉幼兒美語地也是實地調查裡家戶支出較高之地。最後,電腦模式消化這所有資料,配合地圖,提出預測,補足沒有良好數據之地的缺漏。彰化縣田中鎮全美語補習班
迄今為止,團隊精確評估家戶消費與資產財富的比率超過一半。團隊說,他們們的方法比單獨使用衛星影像或家戶調查資料更有效。
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