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在国库会计分析管理中应用VBA技术

财会月刊 2012年第35期 88-91页

作者：章为国章东迎中国人民银行连云港市中心支行江苏运联信息股份有限公司

国库预算收入报表由于级次多、分成关系复杂、财政体制差异化等原因,始终是人工报表审核校验的一个难题。使用VBA技术开发的国库预算报表审核工具有效解决了这一问题。本文介绍了VBA技术在会计分析和管理应用中的设计理念。

关键词： VBA程序会计分析财务管理

当前会计电子档案管理存在问题及其综合利用途径

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金融纵横 2012年第11期 62-65页

作者：章为国章东迎人民银行连云港市中心支行江苏运联信息股份有限公司

随着计算机和网络技术的飞速发展,信息技术在会计电算化方面得到广泛应用,会计档案管理已进入数码时代。但伴随计算机和会计电算化系统的升级,会计电子档案的管理却并未得到应有的重视,许多电子文件因无法使用而成为垃圾,造成极大浪费... 详细信息

随着计算机和网络技术的飞速发展,信息技术在会计电算化方面得到广泛应用,会计档案管理已进入数码时代。但伴随计算机和会计电算化系统的升级,会计电子档案的管理却并未得到应有的重视,许多电子文件因无法使用而成为垃圾,造成极大浪费。本文在剖析当前会计电子档案管理存在问题的基础上,提出会计电子档案管理的基本思路,并就网间互联业务的无纸化和数据集中前景下电子档案管理提出建设性意见。

关键词：会计会计电算化档案管理

基于横摇衰减数据的横摇阻尼估算方法对比研究

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船舶力学 2024年第3期28卷 328-340页

作者：章东王文涛卜淑霞刘伟中国船舶科学研究中心江苏无锡214082 水动力学重点实验室江苏无锡214082

基于自由横摇衰减曲线估算船舶横摇阻尼是一种常用工程手段,由于衰减曲线估算阻尼的方法众多,导致阻尼估算结果存在差异。为实现获取高精度阻尼预报方法的目的,本文首先对近年来出现的基于衰减曲线估算横摇阻尼的方法原理进行详细分析,... 详细信息

基于自由横摇衰减曲线估算船舶横摇阻尼是一种常用工程手段,由于衰减曲线估算阻尼的方法众多,导致阻尼估算结果存在差异。为实现获取高精度阻尼预报方法的目的,本文首先对近年来出现的基于衰减曲线估算横摇阻尼的方法原理进行详细分析,扩展其适用范围,按照原理将方法分为基于分段线性假设与基于参数识别两类。其次利用标准模型(DTC)的横摇数据,验证并比较不同方法的特点,分析阻尼系数估算的误差来源。结果表明,横摇阻尼估算精度与使用的方法强相关,推荐物理意义明确、误差来源少、对测量噪声与误差不敏感的Froude能量法作为初步阻尼评估方法,若能找到足够精确的阻尼模型,则可进一步使用具有内在的噪声抑制机制、不需要预估阻尼系数初值、存在唯一解的Prony-SS方法以提高识别精度。

关键词：横摇阻尼估算横摇衰减曲线消灭曲线法阻尼模型

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秀丽隐杆线虫对声表面波刺激的行为响应

声学学报 2024年第3期49卷 431-439页

作者：谢林洲龙天洋郭霞生章东南京大学声学研究所南京210093

利用频率为8.8 MHz的声表面波,刺激位于压电基底上琼脂表面秀丽隐杆线虫,研究其对超声作用的行为响应。具体地,分析了超声刺激后线虫的转向和后退行为与声表面波辐照时长、基底振动幅度及脉冲重复频率的关系,发现线虫对高频声表面波脉... 详细信息

利用频率为8.8 MHz的声表面波,刺激位于压电基底上琼脂表面秀丽隐杆线虫,研究其对超声作用的行为响应。具体地,分析了超声刺激后线虫的转向和后退行为与声表面波辐照时长、基底振动幅度及脉冲重复频率的关系,发现线虫对高频声表面波脉冲刺激的响应与此前低频体波刺激所得规律一致,即类似于可感知脉冲重复频率的带通滤波器。通过比较温度感知缺陷突变体线虫与野生型线虫的行为,明确了机械振动在诱发线虫响应中占据主导地位,而超声热效应并非主要因素。在此基础上,尝试通过信号时-空分布的调节改变声场形态,研究线虫在声场中的趋避性,进而实现对线虫转向行为的初步干预。

关键词：超声神经调控声表面波行为响应声场趋避性

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钾同位素示踪地表过程:进展与挑战

矿物岩石地球化学通报 2024年第3期43卷 666-673页

作者：冯琦金章东贺茂勇中国科学院地球环境研究所黄土与第四纪地质国家重点实验室西安710061 中国科学院大学北京100049

地表化学风化过程影响着不同时间尺度大气CO_(2)浓度和全球气候变化,因此有效示踪地表风化是表生过程研究的重要科学问题之一。钾(K)元素无化合价变化,主要赋存于硅酸盐岩中,在表生地质过程中其同位素通常会发生显著分馏,因此K同位素体... 详细信息

地表化学风化过程影响着不同时间尺度大气CO_(2)浓度和全球气候变化,因此有效示踪地表风化是表生过程研究的重要科学问题之一。钾(K)元素无化合价变化,主要赋存于硅酸盐岩中,在表生地质过程中其同位素通常会发生显著分馏,因此K同位素体系具有示踪地表过程的巨大潜力。然而,K同位素研究尚在起步阶段,其分馏机制及其控制因素等尚不清楚。本文从K的分布、主要储库的K同位素组成,以及K同位素在风化过程中的分馏行为等方面,系统总结了K同位素示踪地表过程的主要研究进展,提出了大小流域相结合、多同位素体系联用,并量化人类活动对K同位素分馏产生的影响,以此来减少K同位素示踪地表过程的不确定性的建议。

关键词：钾同位素地表过程大陆风化地球化学示踪

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频域分割的复合超声热应变成像

声学学报 2024年第1期49卷 155-162页

作者：马鸿飞尹楚豪屠娟郭霞生章东南京大学声学研究所近代声学教育部重点实验室南京210093

在超声热应变成像(TSI)中,二维TSI图像中加热区域即感兴趣区域(ROI)的后方(远离声源方向)由于热声棱镜效应、互相关函数峰值误判等可能出现较强的噪声,影响对热区的识别。为对TSI图像降噪并优化ROI的选取,提出一种频域分割的复合超声热... 详细信息

在超声热应变成像(TSI)中,二维TSI图像中加热区域即感兴趣区域(ROI)的后方(远离声源方向)由于热声棱镜效应、互相关函数峰值误判等可能出现较强的噪声,影响对热区的识别。为对TSI图像降噪并优化ROI的选取,提出一种频域分割的复合超声热应变成像方法。首先,对加热过程中超声成像得到的射频数据进行频段划分,将划分后每个频段的数据视作一次独立成像的结果。其次,利用不同频段数据分别进行TSI计算,所得ROI的形态及其中的热应变分布有很好的一致性,而噪声分布差异较大。基于此对ROI与噪声区域进行区分,通过多频段TSI的复合实现降噪。最后,对降噪后的TSI图像,借助径向梯度指标实现ROI的识别。基于数值仿真和离体猪脂肪加热实验,对所建立的方法进行了验证,仿真中ROI热应变成像的对比度提升了1.7 dB,实验中提升了13.6 dB。

关键词：超声测温热应变成像图像降噪热区识别

FE-SELDnet:特征表达能力增强的声音事件定位与检测网络

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北京航空航天大学学报 2024年

作者：章东平符珍涛王杼涛林丽莉魏明杭州爱华智能科技有限公司中国计量大学信息与工程学院浙江工商大学信息与电子工程学院

近年来，对于声音事件的检测与定位应用于越来越多的工业场景与生活场景。最近的研究发现传统深度学习模型存在难以捕捉输入特征图长上下文特征关联以及通道和空间重要特征信息等问题，使得声音事件定位和检测错误率高，效果不理想。本... 详细信息

近年来，对于声音事件的检测与定位应用于越来越多的工业场景与生活场景。最近的研究发现传统深度学习模型存在难以捕捉输入特征图长上下文特征关联以及通道和空间重要特征信息等问题，使得声音事件定位和检测错误率高，效果不理想。本文基于声学场景分类和声音事件检测挑战赛中的基线模型SELDnet，提出了一种基于增强特征表达能力的声音事件定位与检测网络（Feature Enhanced SELDnet，FE-SELDnet）。提出采用组归一化和SiLU激活函数来解决函数无法反向传播，导致神经元死亡的问题；提出引入卷积块注意力模块(Convolutional Block Attention Module， CBAM)来捕捉声学特征中通道与空间两个维度的重要特征，抑制不必要的特征，加强网络对特征信息的敏感性和准确性，提高信息流动；提出引入Transformer模块来捕获更长的语音上下文特征关联，并结合局部特征，提升模型在声音事件检测与定位任务中的精确性和鲁棒性。在TUT Sound Events数据集上的实验结果表明，所提出的FE-SELDnet与原基线网络性能相比有较大的提升，错误率（error rate，ER）从0.45降低到0.326，SED score与DOA score分别从0.45和0.32降至0.26和0.25，F1得分提高到79.4%，本文的算法具有更高的优越性。

关键词：声音事件定位与检测特征表达增强注意力机制深度学习组归一化

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在国库会计分析管理中应用VBA技术

财会月刊（下） 2012年第12期 88-91页

作者：章为国章东迎中国人民银行连云港市中心支行江苏连云港222002 江苏运联信息股份有限公司南京210046

关键词： VBA程序会计分析财务管理

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基于多通道耦合的时空增强异常行为检测

北京航空航天大学学报 2024年

作者：章东平潘鑫马道滨米红妹林丽莉中国计量大学信息与工程学院浙江工商大学信息与电子工程学院

基于深度学习的监控视频异常行为检测已成为当前研究的热点。然而，由于人群运动和外部环境的复杂性和多变性，检测异常行为面临着巨大的挑战。当前的异常异常行为识别模型在特征提取方面存在局限性，并且对动态时间特征关注不足。为了... 详细信息

基于深度学习的监控视频异常行为检测已成为当前研究的热点。然而，由于人群运动和外部环境的复杂性和多变性，检测异常行为面临着巨大的挑战。当前的异常异常行为识别模型在特征提取方面存在局限性，并且对动态时间特征关注不足。为了解决这些问题，提出了一种基于多通道耦合的时空增强异常检测方法。基于SlowFast网络，分别引入了多通道耦合的时间增强模块和空间增强模块，从而提取更具判别性的静态和动态特征信息。在三个基准数据集（Violent Flow、Hockey Fight和Real-life Violence Situations）上进行了大量实验，结果表明所提出的异常行为识别方法的预测准确率分别达到了95.3%、97.3%和94%，从而验证了该方法的有效性。

关键词： SlowFast 时空增强异常行为检测