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乡村振兴下基于的村级财务共享机器人研究——以重庆市FJ县为例

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会计之友 2024年 1-9页

作者：程平黄靖川王骥菱重庆理工大学云会计大数据智能研究所重庆理工大学会计学院

乡村振兴战略的积极推进带来了国家对乡村振兴项目资金的大量投入，这凸显了及时且准确的会计核算对国家监控乡村振兴进展和评估绩效的重要性。在此背景下，机器人流程自动化（RPA）技术以其自动化处理重复性任务和固定流程的能力，成... 详细信息

乡村振兴战略的积极推进带来了国家对乡村振兴项目资金的大量投入，这凸显了及时且准确的会计核算对国家监控乡村振兴进展和评估绩效的重要性。在此背景下，机器人流程自动化（RPA）技术以其自动化处理重复性任务和固定流程的能力，成为提升村级财务会计核算效率的创新解决方案。文章选取FJ县为研究对象，首先对其村级财务会计核算的现状和存在的问题进行了深入分析，其次基于RPA技术构建了一个面向会计核算的村级财务共享机器人模型，最后详细介绍了其运作机制。研究进一步探讨了机器人的开发部署、应用价值、对组织人员的影响，以及实施过程中需要关注的数据安全和风险管理问题。通过机器人的应用，旨在实现会计核算的高效性和准确性，为乡村振兴提供坚实的数据支持。

关键词：乡村振兴村级财务会计核算 RPA 财务共享机器人

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基于AIGC的数智化内部审计研究

财务与会计 2024年第5期 54-57页

作者：程平邓天雨重庆理工大学会计学院云会计大数据智能研究所

将生成式人工智能(AIGC)技术引入企业内部审计业务,能够有效提升审计质量和效率,强化审计效能。本文从业务和技术两个层面出发构建了基于AIGC的数智化内部审计框架,对入IGC在数智化内部审计中审计数据采集、审计数据分析(包括合规性审... 详细信息

将生成式人工智能(AIGC)技术引入企业内部审计业务,能够有效提升审计质量和效率,强化审计效能。本文从业务和技术两个层面出发构建了基于AIGC的数智化内部审计框架,对入IGC在数智化内部审计中审计数据采集、审计数据分析(包括合规性审计和增值性审计)和审计报告生成三个阶段的具体运用进行探析,并针对AIGC在内部审计应用中可能面临的数据安全、数据质量、人机协作三方面挑战提出应对措施。

关键词：人工智能生成内容/生成式人工智能内部审计数智化审计

ChatGPT时代下基于深度自编码网络的企业内部审计智能预警——以往来款项审计为例

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系统工程理论与实践 2024年第1期44卷 316-337页

作者：程平喻畅王健俊重庆理工大学云会计大数据智能研究所重庆400054 浙江吉利汽车有限公司财务中心余姚315400 余姚领克汽车部件有限公司财务部管理会计科余姚315400

以ChatGPT为代表的生成式人工智能技术被誉为第二次信息革命,其强大的数据深入分析能力为企业智能化内部审计提供了新思路.针对现有审计风险预警中传统机器学习泛化能力提升有限以及特征分析维度不足等问题,提出一种基于ChatGPT技术内... 详细信息

以ChatGPT为代表的生成式人工智能技术被誉为第二次信息革命,其强大的数据深入分析能力为企业智能化内部审计提供了新思路.针对现有审计风险预警中传统机器学习泛化能力提升有限以及特征分析维度不足等问题,提出一种基于ChatGPT技术内核的深度自编码网络方法,来对往来款项这一重要会计活动中的风险做出事前判别.首先,根据影响因素从业务匹配、期限结构、减值损失、关联交易、单体统计和文本信息多个角度筛选提取审计特征;随后,考虑到风险样本的不平衡性以及业财指标在经营周期下的前后时变特性,基于无监督和深度学习思想,构建了以添加注意力机制双向长短期记忆(Bi-LSTM)作为神经网络的深度自编码器(DAE)预训练模型,并借鉴多任务学习思想,利用融合模型迁移的集成框架量化审计风险概率以保证预警的稳定性;最后,通过大数据技术采集企业往来业务和财务的真实数据对上述方法进行了多方面对比验证.试验结果表明,该方法有助于不同预警时间窗口下审计特征的高效精准挖掘,相较常用的监督学习和迭代聚类法能显著提升审计风险预警的精度和鲁棒性,同时能识别出导致风险产生的关键因素以快速定位审计疑点,为企业改善内部审计的质量和效率提供智能化决策支持.

关键词：深度自编码器内部审计风险预警应收及应付账款智能审计

基于集成学习与数据驱动的电动汽车动力电池多维度故障预警

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汽车安全与节能学报 2024年第3期15卷 368-378页

作者：王健俊陈豪付元承浙江吉利汽车有限公司余姚315400 重庆理工大学汽车零部件先进制造技术重点实验室重庆400054 重庆理工大学云会计大数据智能研究所重庆400054

针对汽车动力电池风险预测中单一算法在非均衡数据集上性能欠佳,以及分析维度不足等问题,提出一种建立在多维特征之上的数据驱动多模型集成学习方法以实现电池故障预警。根据内外部因素从电池状态、行驶状况、历史信息和时间环境多方面... 详细信息

针对汽车动力电池风险预测中单一算法在非均衡数据集上性能欠佳,以及分析维度不足等问题,提出一种建立在多维特征之上的数据驱动多模型集成学习方法以实现电池故障预警。根据内外部因素从电池状态、行驶状况、历史信息和时间环境多方面提取特征,以还原真实应用场景;通过FilterWrapper法剔除冗余无效信息来进行特征筛选,以提高鲁棒性;在Bayes优化结合网格搜索法完成超参数调优的基础上,构建了以SVM、LightGBM和XGBoost为初级学习器、LR为次级学习器的异质集成Stacking模型。结果表明:考虑了外部特征后的融合模型在评估指标上综合表现最好,其中在中、高等级的故障预警上召回率分别达到了85.81%和88.92%,相较传统仅考虑电池内部特征的单一模型有着更好的预测精度和泛化能力。

关键词：汽车动力电池故障预警 Stacking集成学习多维度特征

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成渝双城经济圈高质量发展质量及协调性研究

重庆理工大学学报（自然科学） 2024年第2期38卷 322-332页

作者：苏理云张彤曾诗懿彭俊杰李湘靖邱冬阳重庆理工大学理学院重庆400054 重庆理工大学时空大数据研究中心重庆400054 重庆理工大学经济金融学院重庆400054

选取2006—2020年成渝双城经济圈16个市作为研究对象,探究人口与经济之间的时空协调性、构建空间面板模型探究各驱动因素对经济发展的影响机制、剖析社会发展质量、城市群结构发展空间分布格局等特征。实证结果表明:(1)人口发展协调指... 详细信息

选取2006—2020年成渝双城经济圈16个市作为研究对象,探究人口与经济之间的时空协调性、构建空间面板模型探究各驱动因素对经济发展的影响机制、剖析社会发展质量、城市群结构发展空间分布格局等特征。实证结果表明:(1)人口发展协调指数整体呈现震荡式分布态势,2020年,城市耦合协调度基本高于0.8;(2)仅有人均GDP、对外开放水平对其经济指数具有明显促进作用;(3)社会发展格局呈现“核心高,中部、东北部低”的空间差异;(4)城市规模质量由2006年极度集中(D=2.05)降至2020年的相对均衡(D=1.08),整体规模表现为以成都和重庆为联系中心的放射状非均衡结构。

关键词：熵值法 CCDM-ESDA模型 SAR模型分形计量模型

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融合多粒度注意力特征的小样本分类模型

计算机应用研究 2024年第7期41卷 2235-2240页

作者：韩岩奇苟光磊李小菲朱东华重庆理工大学计算机科学与工程学院重庆400054 重庆理工大学大数据与人工智能实验室重庆400054

在小样本分类任务中,现有的CNN模型存在特征提取不足、特征单一和小样本数据集类间差异化较弱的问题,导致分类精度较低。针对以上问题,提出一种融合多粒度注意力特征(fusion multi-granular attention feature,FMAF)的小样本分类模型。... 详细信息

在小样本分类任务中,现有的CNN模型存在特征提取不足、特征单一和小样本数据集类间差异化较弱的问题,导致分类精度较低。针对以上问题,提出一种融合多粒度注意力特征(fusion multi-granular attention feature,FMAF)的小样本分类模型。首先,该方法借鉴多粒度思想,重新设计CNN特征提取网络的架构来增强特征多样性;其次,在多粒度特征提取网络后添加自注意力层,提取多粒度图像特征中的关键特征,在多粒度注意力特征的基础上,借助特征融合方法融合多粒度注意力特征信息,突出关键特征,提高特征的表征力;最后,在两个经典的小样本数据集miniImageNet和tieredImageNet上进行了评估。实验结果表明,FMAF方法能有效提升分类的准确度和效率。

关键词：小样本学习多粒度特征融合自注意力机制标签传播

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结合多尺度注意力机制和双向门控循环网络的视频摘要模型

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智能系统学报 2024年第2期19卷 446-454页

作者：闫河刘灵坤黄俊滨张烨段思宇重庆理工大学两江人工智能学院重庆401135

任务中全局注意力在长距离视频序列上注意力值分布的方差较大,生成关键帧的重要性分数偏差较大,且时间序列节点边界值缺乏长程依赖导致的片段语义连贯性较差等问题,通过改进注意力模块,采用分段局部自注意力和全局自注意力机制相结合来... 详细信息

任务中全局注意力在长距离视频序列上注意力值分布的方差较大,生成关键帧的重要性分数偏差较大,且时间序列节点边界值缺乏长程依赖导致的片段语义连贯性较差等问题,通过改进注意力模块,采用分段局部自注意力和全局自注意力机制相结合来获取局部和全局视频序列关键特征,降低注意力值的方差。同时通过并行地引入双向门控循环网络(bidirectional recurrent neural network,BiGRU),二者的输出分别输入到改进的分类回归模块后再将结果进行加性融合,最后利用非极大值抑制(non-maximum suppression,NMS)和核时序分割方法(kernel temporal segmentation,KTS)筛选片段并分割为高质量代表性镜头,通过背包组合优化算法生成最终摘要,从而提出一种结合多尺度注意力机制和双向门控循环网络的视频摘要模型(local and global attentions combine with the BiGRU,LG-RU)。该模型在TvSum和SumMe的标准和增强数据集上进行了对比试验,结果表明该模型取得了更高的F-score,证实了该视频摘要模型保持高准确率的同时可鲁棒地对视频完成摘要。

关键词：视频摘要自注意力机制重要性分数长程依赖计算机视觉双向门控循环神经网络非极大值抑制核时序分割方法

TokenVis:面向以太坊区块链ERC-20智能合约演变模式的可视分析方法

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电子学报 2024年第2期52卷 441-454页

作者：李国政赵琮刘驰陈思明王国仁北京理工大学计算机学院北京100081 复旦大学大数据学院上海200433

区块链技术近年来受到了广泛关注.区块链技术驱动的加密货币市场复杂且不稳定,容易受到政治、经济、社会等各方面因素的影响.现有的研究工作集中于原生加密货币,如比特币和以太坊币.然而,加密货币市场中存在大量基于ERC-20智能合约的代... 详细信息

区块链技术近年来受到了广泛关注.区块链技术驱动的加密货币市场复杂且不稳定,容易受到政治、经济、社会等各方面因素的影响.现有的研究工作集中于原生加密货币,如比特币和以太坊币.然而,加密货币市场中存在大量基于ERC-20智能合约的代币.ERC-20代币占据大量市值,吸引了许多投资者的关注.本文提出了TokenVis可视分析系统,用于辅助用户分析不同ERC-20标准代币的演变模式并提供解释.TokenVis集成了一个不同时间粒度的可视分析框架,提出了针对时间序列的切分排序可视化以及基于时间约束的优化算法构建的新闻分布布局,建立了演变模式与新闻之间的关系进而解释了代币演变模式.本文还介绍了与领域专家合作开展的分析案例,包含不同类型代币的演变模式,验证了TokenVis可视分析系统的有效性与可用性.

关键词：区块链智能合约加密货币可视分析 ERC-20代币

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基于压力传感阵列的方向盘握持状态识别

中国公路学报 2024年第7期37卷 291-302页

作者：郭栋李波石晓辉李明刘子敏李红玖重庆理工大学车辆工程学院重庆400054

自动驾驶是汽车智能化的重要组成部分,完全的自动驾驶是汽车智能化发展的制高点,但当前自动驾驶技术处于人机共驾的阶段,车辆的控制权需要在驾驶人与系统间来回切换,驾驶人仍是“人-车-路-环”的核心。对驾驶人手部握持状态的实时准确... 详细信息

自动驾驶是汽车智能化的重要组成部分,完全的自动驾驶是汽车智能化发展的制高点,但当前自动驾驶技术处于人机共驾的阶段,车辆的控制权需要在驾驶人与系统间来回切换,驾驶人仍是“人-车-路-环”的核心。对驾驶人手部握持状态的实时准确识别是实现车辆控制权安全切换的基础。为此,采用柔性仿生微纳米阵列压力传感器与力反馈方向盘相融合的方法,设计开发出用于驾驶人离手检测(Hands Off Detection,HOD)的智能方向盘系统,利用此系统采集了20名驾驶人在模拟驾驶状态下的握持方向盘压力数据集,并基于此数据集分别建立了方向盘握持位置的逻辑判断识别模型和握持指数识别的L-BP(Logic-Back Propagation)神经网络模型,进一步利用消融试验对L-BP模型的逻辑判断单元与BP(Back Propagation)单元对整体模型表现的贡献度进行量化,将此模型与纯逻辑判断模型、BP神经网络和支持向量机模型进行了对比测试。结果表明:L-BP模型的握持指数识别率为98.90%,比纯逻辑判断模型、BP模型和支持向量机模型的识别率分别提升了34.99%、4.00%与13.60%;握持位置逻辑判断的识别率为99.60%。所设计开发的HOD智能方向盘系统能准确实时地采集握力数据;所提出的识别模型能够准确实现驾驶人握持方向盘的手部位置与握持指数识别,为驾驶人危险驾驶检测、驾驶能力评估研究以及方向盘智能交互设计提供参考。

关键词：汽车工程方向盘握姿识别 L-BP神经网络智能方向盘压力传感器