重点贫困村

摘要： 重点贫困村25个,贫困发生率高达38.96%,是全国农村贫困率的6.84倍,对于完成灾后重建的玉树市来说,脱贫攻坚任务显得愈加任重道远。五年来,玉树市以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导,在中央和省、州统一部署下,把加强党对脱贫攻坚工作的领导作为推动发展、助力脱贫的“主引擎”。现全市贫困人口生产生活条件明显改善,特色优势产业得以培育壮大,基层治理能力大幅提升,群众精神面貌焕然一新,脱贫攻坚取得决定性胜利,总体呈现“三个历史性、四个标志性、五个趋势性”变化。

摘要： “人的一生不长,就这一辈子。我愿为田褚村的发展贡献一辈子。”这是山东省济南市南部山区柳埠街道田褚村第一书记岳彩君写在扶贫日记扉页的一句话。田褚村是省级重点贫困村。

摘要： 2017年7月,组织上派我去泉水村担任驻村“第一书记”。那时的泉水村,是名副其实的空壳村,也是广水市51个重点贫困村之一。一年到头村里干部的工资还打着白条,工作几乎都是应付式。上任之初我便暗下决心,一定要把这里发展起来。我来到村的第一件事,就是走村串户拉家常,了解村里的情况。

摘要： 这是一个令人痛心的数字,截至2020年底,1800余人牺牲在脱贫攻坚一线。中国工商银行湖南永顺支行派驻高坪乡那丘村扶贫干部文启富便是其中之一。2020年8月15日13时30分,在奔赴扶贫点解决贫困户饮水问题途中,文启富所乘车辆发生车祸,不幸遇难,因公去世,享年57岁。湘西自治州是习近平总书记"精准扶贫"重要论述的首倡地,也是湖南唯一少数民族自治州和脱贫攻坚主战场。那丘村位于湖南省永顺县高坪乡西南部,是国家级重点贫困村。在助力脱贫攻坚的道路上.

摘要： 永兴村是利辛县90个重点贫困村之一。2014年,全村建档立卡贫困户231户579人,贫困发生率14.68%。为摆脱贫困的帽子,实现致富梦,多年来永兴村以建设扶贫产业园为依托,积极开展土地流转,大力发展产业扶贫,带动贫困户务工。截至目前,永兴村已经实现了全部脱贫,贫困发生率下降为0,2020年村集体收人达到119万元,奏响了振奋人心的永兴协奏曲。土地活,产业兴初春季节,万物复苏,走进利辛县永兴镇永兴村,处处都是生机勃勃的场景。郁郁葱葱的蔬菜大棚,开着小黄花的蒲公英,刚刚栽种的金银花秧苗,让这个地处偏僻的村庄充满了活力。

摘要： 一、穷则思变,组建合作社单县浮岗镇小王庄村农户336户,人口1496人,耕地面积1098亩,人均不足8分地,拥有党员31名,村两委班子成员5名。全村拥有建档立卡贫困户96户,贫困率为28.6%,涉及贫困人口300人,占村总人口的20.05%。村民常年以种植小麦、玉米为主,村集体经济一直找不到发展“焦点”,导致群众收入低,是省重点贫困村、经济发展落后村。

摘要： 江西省吉水县八都镇东坊村,是省"十三五"重点贫困村,34岁的刘旸4是省教育厅驻该村扶贫工作队队长兼第一书记。2019年底,东坊村33户贫困户实现了全部脱贫,户均增收上万元。2018年,刘旸4被授予江西省"五一劳动奖章";2019年,刘旸4获得江西省脱贫攻坚贡献奖;2021年,刘旸4被评为"全国脱贫攻坚先进个人"。

摘要： 走进成武县白浮图镇安陈庄村,村口"山东省美丽乡村示范村"的牌子十分醒目;进入村内,大街小巷道路平坦干净,黄色的墙体上粉刷着精美的宣传画。谁又能想到,几年前,这个村子还是一个环境脏乱差,基础设施、经济条件落后的省级重点贫困村。党建引领,村庄旧貌换新颜道路坑坑洼洼、高低不平,污水遍地,村里还有不少废弃宅基地、残墙断壁,村"两委"在废弃的农户院落临时办公,更没有固定的村民议事场所……说起村子以前的面貌,很多村民感叹。

摘要： “金寨山水秀,大湾村换新虽装;山高水长千万里,迎来百花香……”走进大湾村,就会听到一首由村民作词、作曲的村歌《情怀大湾》,这首歌唱出了脱贫致富后的大湾村新面貌。曾是安徽省金寨县71个重点贫困村之一的大湾村,在村党总支的带领下,干部群众齐心奋力摆脱贫困,一跃成为全县脱贫攻坚的示范样本。2021年,大湾村党总支被授予“全国先进基层党组织”称号,大湾村荣获“全国脱贫攻坚楷模”称号。

摘要： 近年来,商洛市委老干部局自从对口包扶丹凤县竹林关镇中厂村脱贫攻坚工作以来,采取得力措施,倾全系统之力抓好包扶工作,取得了显著的成绩,连续三年被商洛市委、市政府评为包扶工作先进单位,得到各级领导的认可,受到了中厂村群众的一致好评。中厂村位于丹凤县竹林关镇东南7公里处石槽沟中段,由原来的中厂和月凤两个村合并而成,山大沟深、地少贫瘠、基础设施薄弱、自然条件恶劣,属丹凤县重点贫困村之一。

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。