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珠宝企业审计风险研究 ——以东方金钰为例

珠宝企业审计风险研究 ——以东方金钰为例

作者：张梦珂集美大学

学位级别：硕士

随着国民经济的迅速发展,我国社会主义经济制度得到了完善,伴随着资本市场的不断扩张,各行各业都迅速成长发展,然而随之而来的问题也日渐增多。面对市场竞争压力和行业发展需求,部分企业通过一些非合规的手段编造虚假的财务信息,这种恶... 详细信息

随着国民经济的迅速发展,我国社会主义经济制度得到了完善,伴随着资本市场的不断扩张,各行各业都迅速成长发展,然而随之而来的问题也日渐增多。面对市场竞争压力和行业发展需求,部分企业通过一些非合规的手段编造虚假的财务信息,这种恶劣行径对行业的发展以及经济市场的稳定会造成一定的负面影响,同时也会给审计工作带来风险,因此,对于经济市场中的财务审计工作需要重点关注。消费升级使我国珠宝行业迎来了发展,面对新的挑战,少数企业通过财务造假的手段谋取利益,以求达到扩大规模、抢占市场资源的目的,破坏了经济市场的稳定性。面对此种现状,对于珠宝企业审计风险的识别与防范显得十分重要,这将有效的降低审计失败类似情况的发生,同时有助于资本市场构建一个更加健康有序的市场环境。论文以现代风险导向审计理论、委托代理理论、信息不对称理论为理论基础,选取东方金钰公司为代表展开研究,同时结合珠宝行业的发展以及现状对东方金钰审计失败案例进行剖析。根据审计风险模型,论文从财务报表层次重大错报风险、认定层次重大错报风险和检查风险三个方向对审计风险进行具体分析和评估,根据分析研究得出东方金钰的主要审计风险点在于珠宝行业竞争激烈、东方金钰企业内部控制系统失效、企业可持续经营能力弱、隐瞒关联方交易信息以及审计人员专业胜任能力和职业道德水平有待提高等方面。结合东方金钰的具体情况进一步研究,对影响审计风险的关键因素提出针对性的对策和建议,例如关注行业市场环境、充分了解企业内部控制情况、关注企业可持续经营能力、有效识别关联方交易情况以及提高审计人员专业水平和职业道德水平等。论文通过东方金钰审计失败案例对珠宝企业审计风险进行研究,以图丰富该领域的研究内容。东方金钰作为珠宝行业的龙头企业,通过对其审计风险的研究去分析识别出主要审计风险影响因素并提出防范建议,有助于增强审计人员风险意识,提高审计质量,为注册会计师审计珠宝企业提供借鉴和参考。

关键词：审计风险审计失败珠宝企业东方金钰

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考虑车辆绕行的低碳校车路径优化模型

东南大学学报（自然科学版） 2024年第1期54卷 192-199页

作者：赵星储文豪任刚申珂孙金鑫河海大学土木与交通学院南京210098 东南大学交通学院南京211189

为了合理规划校车路径以降低碳排放,建立以考虑行驶距离和载重的碳排放最小化为优化目标,及以车辆绕行和容量为约束的低碳校车路径优化模型(GCSBRPTW).针对绕行问题,引入绕行因子并转化为单侧时间窗约束;设计了一种基于Lin-Kernighan he... 详细信息

为了合理规划校车路径以降低碳排放,建立以考虑行驶距离和载重的碳排放最小化为优化目标,及以车辆绕行和容量为约束的低碳校车路径优化模型(GCSBRPTW).针对绕行问题,引入绕行因子并转化为单侧时间窗约束;设计了一种基于Lin-Kernighan heuristic(LKH)算法和莱维飞行算子的改进蚁群算法(LKH-Levy-ACO)对模型进行求解,其中LKH算法和莱维算子分别用于提高算法寻优效率和全局搜索能力.最后利用泰兴市工业园区班车线路规划实例求解,展开绕行因子取值对比、GCSBRPTW与传统校车路径模型对比、LKH-Levy-ACO与传统蚁群算法等4种算法对比实验.结果显示,绕行因子取值越小,最优解越差,GCSBRPTW比传统校车路径模型降低了约0.70%的碳排放,且LKH-Levy-ACO算法比传统蚁群算法降低了6.19%的碳排放,证明了模型的实用性和算法的有效性.

关键词：交通工程校车路径问题碳排放改进蚁群算法 LKH算法莱维飞行

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基于深度学习的半直接法SLAM研究

基于深度学习的半直接法SLAM研究

作者：张珂珂盐城工学院

学位级别：硕士

视觉同步定位与地图构建(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)是机器人自我定位与构建地图的关键技术。目前,工业界和学术界都对视觉SLAM产生越来越多的兴趣,也提出了较为行之有效的方法。为保证视觉SLAM的定位准确性,需要针... 详细信息

视觉同步定位与地图构建(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)是机器人自我定位与构建地图的关键技术。目前,工业界和学术界都对视觉SLAM产生越来越多的兴趣,也提出了较为行之有效的方法。为保证视觉SLAM的定位准确性,需要针对不同情形实现有效的位姿估计。然而,在低纹理环境中,从图像中难以提取足够的特征,因此无法获得准确位姿估计。同时,在动态环境下,运动物体会对位姿估计进行干扰,从而导致定位误差增大。针对上述问题,本文使用深度学习与传统视觉SLAM相结合的方式来解决,主要工作内容如下:(1)针对在低纹理环境中视觉SLAM无法从视觉传感器传来的图片中获取足够的特征进行定位的问题,设计一种基于O-Super Point特征提取的半直接法SLAM。首先,提出了一种使用轻型网络Ghost Net与EAC注意力机制改进的Super Point特征点提取方法;然后,利用融合深度残差与光度残差的直接法进行位姿估计;其次,使用O-Super Point对关键帧进行特征提取;最后,使用特征点约束对后端的局部/全局地图中关键帧位姿与路标点进行优化。实验结果表明,本文的O-Super Point方法的特征点重复率有明显提升,重复率分别超过ORB、SIFT、Super Point 39.1～62.2%、5.9～9.9%、1.9～7.9%。同时,本文视觉SLAM方法在大多数纹理丰富的环境下轨迹精度优于ORB-SLAM3系统,在低纹理环境下依然可以稳定定位,而ORB-SLAM3由于没有足够特征点定位失败。在实景实验中,本文算法可以从低纹理环境中提取足够的特征点进行定位。(2)为解决动态特征点影响视觉SLAM系统运行精度的问题,设计了融合YOLOv8-seg与自适应LK光流检测来剔除动态点的方法。首先,对彩色图片使用YOLOv8-seg进行实例分割;然后,将分割出物体分为静止物体与待确定动态物体;最后,利用自适应LK光流检测待确定动态物体。实验对比了计算耗时和定位精度两个方面。与DS-SLAM相比,在高动态场景下本章视觉SLAM系统在定位精度上提升了36%～46.5%,在低动态场景下定位精度相差不大,但是在处理单帧图像平均消耗的时间比DS-SLAM多了73%;与Dyna SLAM相比,在定位精度上相差不大,但是在处理单帧图像平均消耗的时间上快了153%。在实景实验中,本文算法可以在动态环境中识别并剔除动态物体,提高系统定位的精度。

关键词：视觉SLAM 深度学习 O-SuperPoint YOLOv8-seg LK光流

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珊瑚共生体碳代谢特征研究进展

生态学报 2024年第9期44卷 3561-3574页

作者：秦雨珂程珂珂杨波郑惠娜蔡中华肖宝华周进清华大学深圳国际研究生院深圳518131 广东海洋大学深圳研究院深圳518120

珊瑚礁作为一种典型的海洋生态系统,具有巨大的固碳和储碳潜力。然而,目前对于珊瑚礁的净碳能力(碳释放与碳吸收)仍存在争议,主要归因于珊瑚共生体碳代谢的多样性和复杂性。珊瑚礁在生物钙化、呼吸过程中向大气释放二氧化碳(CO_(2));但... 详细信息

珊瑚礁作为一种典型的海洋生态系统,具有巨大的固碳和储碳潜力。然而,目前对于珊瑚礁的净碳能力(碳释放与碳吸收)仍存在争议,主要归因于珊瑚共生体碳代谢的多样性和复杂性。珊瑚礁在生物钙化、呼吸过程中向大气释放二氧化碳(CO_(2));但在生物合成和沉积过程中却可以将碳进行固定与埋藏;为此,珊瑚礁的碳源碳汇身份还有待明确。现有部分研究表明,共生体通过碳代谢可以促进珊瑚礁吸收大气中的CO_(2)。此外,珊瑚礁和海岸带蓝碳生态系统通常表现出很强的连通性,珊瑚共生体碳代谢能有效提高海岸带盐沼植被、海草床、海洋浮游植物等生物的碳汇功能。为了加深对珊瑚礁碳源-碳汇功能的理解,综述了珊瑚共生体的碳代谢特征,梳理了共生体中碳的关键生态过程(有机碳的迁移、无机碳的转化、两者的赋存状态),总结了细菌-虫黄藻-病毒在共生体碳代谢中的作用,评述了珊瑚礁碳源-碳汇特征及影响因子。旨在阐明珊瑚共生体碳代谢的关键过程,并基于此寻求有效的珊瑚礁碳增汇技术,形成以碳增量为主的珊瑚保护与修复技术,提升珊瑚礁在蓝碳生态系统中的贡献。

关键词：珊瑚礁碳代谢细菌-虫黄藻-病毒珊瑚礁碳增汇技术

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基于改进ADC法的侦察无人机作战效能评估

电光与控制 2024年第4期31卷 121-127页

作者：刘登攀寇昆湖王超鹿珂珂海军航空大学山东烟台264000

针对侦察无人机系统作战效能评估问题,提出一种改进ADC评估模型。基于侦察无人机系统的作战任务及作战过程,构建出侦察无人机作战效能指标体系;在传统ADC法的基础上综合考虑作战人员保障因素和战场环境因素,结合层次分析法和模糊综合评... 详细信息

针对侦察无人机系统作战效能评估问题,提出一种改进ADC评估模型。基于侦察无人机系统的作战任务及作战过程,构建出侦察无人机作战效能指标体系;在传统ADC法的基础上综合考虑作战人员保障因素和战场环境因素,结合层次分析法和模糊综合评判法对侦察无人机系统的作战效能进行评估。最后通过算例验证了该模型的可行性和有效性,评估结果显示,改进后的ADC法使得侦察无人机作战效能评估更加贴近实战。

关键词：侦察无人机改进ADC法作战效能评估

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仿人表情机器人的下颌机构设计与运动

上海交通大学学报 2024年第8期58卷 1231-1239页

作者：赵威袁绍珂李忆楠费燕琼上海交通大学机器人研究所

针对目前仿人表情机器人口部运动模式单一的问题，基于人类下颌的解剖学运动机理，设计了一种新颖的多自由度仿生下颌机构。建立了仿生下颌机构的逆向运动学模型，分析了其运动模式，实现了仿生下颌机构在空间中的多自由度运动。对多自... 详细信息

针对目前仿人表情机器人口部运动模式单一的问题，基于人类下颌的解剖学运动机理，设计了一种新颖的多自由度仿生下颌机构。建立了仿生下颌机构的逆向运动学模型，分析了其运动模式，实现了仿生下颌机构在空间中的多自由度运动。对多自由度仿生下颌机构进行了多刚体仿真，并通过实验验证了其可行性。仿真和实验结果表明，基于逆向运动学模型，该机构可以模拟人类下颌的张合、前推、偏移3种基本运动模式，以及咀嚼、咬唇等口部复杂运动模式，弥补了现有仿人表情机器人口部运动模式受限的问题。

关键词：仿生下颌仿生机器人表情机器人机构设计逆运动学分析

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基于掩码建模的点云补全算法研究

基于掩码建模的点云补全算法研究

作者：李雨珂重庆理工大学

学位级别：硕士

点云数据是三维数据表达方式的一种,拥有简单、易处理等优势。点云数据通常通过三维扫描设备进行捕捉,但由于设备视角限制以及物体自身遮挡等原因,扫描得到的点云容易出现残缺现象。为解决此问题,研究者提出了点云补全任务,即通过对缺... 详细信息

点云数据是三维数据表达方式的一种,拥有简单、易处理等优势。点云数据通常通过三维扫描设备进行捕捉,但由于设备视角限制以及物体自身遮挡等原因,扫描得到的点云容易出现残缺现象。为解决此问题,研究者提出了点云补全任务,即通过对缺失点云进行学习,预测生成完整点云。目前在点云补全研究领域主要面临两大难题,一是如何修正预测缺失点云的轮廓扭曲问题,二是如何获取精细化的点云局部细节问题。本文研究基于深度学习的方法来创新性地解决上述问题。由于针对点云补全任务的数据集较少,通常对点云公共数据集进行预处理操作,即随机掩码一部分点云模拟缺失情况,通过获得的缺失与完整点云对帮助网络模型学习与训练。本文主要研究内容如下:(1)针对预测缺失点云的轮廓扭曲问题,本文提出了一种结合偏移注意力融合与种子生成的点云补全网络。本文算法提出结合偏移注意力的特征提取模块,有效加强了模型对点云局部特征和全局特征的提取能力。然后利用提出的融合模块结合多尺度与多维度特征,提高点云数据的特征表示能力。本文算法提出将种子生成结构与分层的特征金字塔相结合的缺失点云生成器模块。这种架构能够保证预测的缺失点云的整体形状完整和清晰。在Shape Net-Part和Model Net10数据集上进行实验,对比结果证明了本文算法能够生成更加精确和完整的点云轮廓。特别是在面对小数据集时,本文算法具有更好的泛化性。(2)针对预测缺失点云的局部细节问题,本文提出了一种基于偏移点云增强注意力的逐级精细化点云补全算法。本文算法提出特征点增强融合模块,融合输出一个点云整体描述符。这种方式能够更好地提取点云数据和多视角图像间的特征。为生成更高精度的细节点云,本文算法提出逐级细化点云的生成模块,从粗至细逐步恢复完整点云。该模块将点云整体描述符作为基础形状,利用交叉注意力与选择性增强注意力输出逐级多模态特征,最后结合跨分辨率聚合的方式生成精细的局部细节。在PCN、Shape Net-55/34和KITTI数据集上进行实验,对比结果证明了本文算法能够生成更精细的细节特征。通过对本文算法中提出的特征增强注意力模块进行扩展实验,进一步证明了模块的有效性和泛化性。

关键词：点云补全深度学习注意力机制种子生成点云细化

我国社会保险经办服务体系的发展成就与转型升级

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行政管理改革 2024年第3期3卷 4-15页

作者：郑秉文毛颖珂中国社会科学院大学政府管理学院中国社会科学院世界社保研究中心

在对我国社会保险经办服务体系30年来的发展历程和取得的成就回顾与总结基础上,对经办服务体系存在的问题及其成因进行梳理:当前各级社会保险经办机构超编现象十分普遍;专业技术人员比例逐年下降;经办费用投入难以满足数字化转型的需求... 详细信息

在对我国社会保险经办服务体系30年来的发展历程和取得的成就回顾与总结基础上,对经办服务体系存在的问题及其成因进行梳理:当前各级社会保险经办机构超编现象十分普遍;专业技术人员比例逐年下降;经办费用投入难以满足数字化转型的需求。鉴于此,提出加快社会保险经办服务体系高质量发展的改革思路:全国社会保险经办系统实行人员编制动态调整机制;全面提高人力资本水平;全面推进数字化转型;社会保险经办投入列入社会保险基金成本。

关键词：社会保险经办服务体系人员编制人力资本数字化转型经办费用

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《衡方碑》艺术风格研究

《衡方碑》艺术风格研究

作者：范淑珂曲阜师范大学

学位级别：硕士