封面图片:美国航空航天局地球观测站(NASA Earth Observatory)
封面故事
利用机器学习评估供电对民生的影响
在世界上许多地区,缺乏经济受影响数据阻碍了对公共政策的制定和评估。在本期《自然》中,Marshall Burke和同事展示了卫星图像和机器学习的结合能如何填补这一数据空缺。研究团队主要研究了乌干达电网的扩张。利用卫星图像和当地关于家庭财富的调查数据,团队训练了一个神经网络,该网络能预测全国家庭受到的经济影响,包括那些近期接入电网的家庭。研究结果肯定了乡村接入电力和资产财富之间存在正因果关系。
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