地球卫星图像能助人们更好识别与预测贫穷区域
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据外媒报道，科研人员最近找到了一种能够精准预测贫穷现象的新方法。该方法通过对卫星图像的分析以及配合机器学习技术展开。这种成像技术能让救援组织更容易地知道哪里是需要他们提供资助的以及如何提供资助，另外它还能协助政府制定出更好的发展政策。我们知道，在夜晚的时候，灯亮得更多的地方其富裕、发展程度就越高。于是，科研人员开始利用这种方法分析各个地方的贫穷现象。
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不过这种“夜灯”分析法无法给出富裕地区跟贫穷地区的具体差距。为此，来自斯坦福大学的科学家们优化了这套分析方法，他们将夜晚光亮的照片、白天的照片以及实际调查数据一同输入到电脑中，然后通过一套算法预测出富裕地区或贫穷地区。这种方法的相关研究曝光已在日前发表在《科学》期刊上。
实际上想要知道发展中地区的贫穷程度非常困难，最好的办法就誓静舟察它们的经济数据，像通过家庭调查收集到的家庭财富与资产。然而据研究报告联合作者Neal Jean披露，由于这样的调查成本太高，所以在平常的研究中，这方面的数据较难获取，所以他们才开发了这样一套算法，希望借此来帮助援助机构解决这方面的问题。
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据外媒报道，科研人员最近找到了一种能够精准预测贫穷现象的新方法。该方法通过对卫星图像的分析以及配合机器学习技术展开。这种成像技术能让救援组织更容易地知道哪里是需要他们提供资助的以及如何提供资助，另外它还能协助政府制定出更好的发展政策。我们知道，在夜晚的时候，灯亮得更多的地方其富裕、发展程度就越高。于是，科研人员开始利用这种方法分析各个地方的贫穷现象。
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不过这种“夜灯”分析法无法给出富裕地区跟贫穷地区的具体差距。为此，来自斯坦福大学的科学家们优化了这套分析方法，他们将夜晚光亮的照片、白天的照片以及实际调查数据一同输入到电脑中，然后通过一套算法预测出富裕地区或贫穷地区。这种方法的相关研究曝光已在日前发表在《科学》期刊上。
实际上想要知道发展中地区的贫穷程度非常困难，最好的办法就誓静舟察它们的经济数据，像通过家庭调查收集到的家庭财富与资产。然而据研究报告联合作者Neal Jean披露，由于这样的调查成本太高，所以在平常的研究中，这方面的数据较难获取，所以他们才开发了这样一套算法，希望借此来帮助援助机构解决这方面的问题。
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