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1、 [会计]浅析固定资产投资效益审计 摘 要21世纪随着经济的发展，企业面临的挑战越来越大，企业提高经济效益是重中之重。企业提高经济效益的方法很多，开展企业内部投资经济效益审计是一个重要的方面。投资项目成功与否，直接关系到一个企业的 类别：毕业论文 大小：33 KB 日期：2008-10-08 2、 [财务管理]企业集团内部审计问题研究 论文+翻译摘 要随着市场经济的不断增长以及国有企业改制的浪潮，我国企业集团的发展呈现出日新月异的态势，在壮大国民经济、改善经济结构、保持国民经济持续快速稳定增长中具有不可替代的地位和作用。同时， 类别：毕业论文 大小：622 KB 日期：2008-09-15 3、 [财务管理]会计师事务所审计风险探析 翻译+论文摘要在国内外审计丑闻频频出现的今天，业内人士都在哭诉着“面对审计失败，我们这些会计师事务所有很多无奈之处”。审计，被喻为经济警察，维持着经济市场的秩序和主持公正的行业，在经济市场上打滚的人们 类别：毕业论文 大小：496 KB 日期：2008-09-13 4、 [会计]试论审计风险及其防范 摘 要 审计质量是审计工作的生命线，但近年来我国会计信息失真问题严重，加之有些单位、部门“反审计”的手段多种多样，审计环境变得越来越复杂，这些都使得审计风险日趋增大。审计风险已成为国家审计机关，社会 类别：毕业论文 大小：17 KB 日期：2008-09-09 5、 [财务管理]企业内部审计理论与实践问题探讨 摘要体现企业成为法人实体和市场竞争主体、具有独立财产权和责任的新型企业制度客观上需要建立行之有效的内部审计监控。要在日益激烈的市场竞争中占一席之地,企业必须在对外开拓市场的同时,对内强化管理,而充分有 类别：毕业论文 大小：169 KB 日期：2008-07-13 6、 [会计学]浅析审计专业判断及其影响因素 摘 要本文浅析了审计专业判断及其影响因素，分析了审计专业判断研究的重要性并对审计专业判断的过程和内容等进行了综合分析。在本文中，主要讨论以下几个领域的有关研究问题：审计专业判断的重要性、过程和内 类别：毕业论文 大小：114 KB 日期：2008-07-08 7、 试论现代企业制度下的内部审计 前 言现代企业制度是指符合社会化大生产特点,适应市场经济体制需要，体现企业成为独立法人实体和市场竞争主体要求,在国家法律、法规的约束下，企业具有独立财产权和责任的一种企业制度。建立现代企业制度， 类别：毕业论文 大小：15 KB 日期：2008-06-23
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《审计学原理》（李凤鸣）电子书网盘下载免费在线阅读链接: -NJpgylC62EcEx1BgQ 提取码: n9pz书名：审计学原理作者：李凤鸣出版社：复旦大学出版年份：2011-2页数：375内容简介：《博学21世纪高等院校会计专业主干课系列•审计学原理(第5版)》由李凤鸣主编，以国家审计为主线，同时兼顾内部审计与注册会计师审计的基本理论、基本方法与基本知识，着重将最一般的、普遍适用的审计理念传授给学生；近年来国内外审计理论与实践都有了许多全新的内容，如对“审计职业道德与法律责任”的关注、对“风险基础审计”理解的深入、对“企业内部控制”的应用等，这些都在《博学21世纪高等院校会计专业主干课系列•审计学原理(第5版)》中得到了反映。本版以《审计法实施条例》、《企业内部控制基本规范》等最新条例、规范为修订依据，强化了原书“质量高、有特色，能满足不同类型高校本科教学实施需要”(评审语)特色，更加体现出国内外审计的发展变化，体现现代审计法规与准则精神，具有更强的科学性和适用性。适合经济管理类审计、会计专业本科使用，以及审计从业人员自学、培训和资格考试的需要。作者简介：李凤鸣，安徽桐城人，教授、中国注册会计师，先后执教于安徽财经大学、中山大学、南京审计学院。历任安徽财经大学会计系副主任，南京审计学院审计系主任、教务处处长、教学科研副院长、调研员等职；同时兼任过中国内部审计协会常务理事、学术委员会副主任、江苏省审计协会副会长、中国电力内部审计协会顾问及多家公司独立监事、独立董事和财务顾问。1993年被国务院授予“有突出贡献专家”称号，享受终身政府特殊津贴；1996年获江苏省“红杉树”园丁银奖；1999年被评为江苏省优秀学科带头人；2003年被授予“江苏省高等学校教学名师”称号。李凤鸣教授从事审计教育和研究25年，主持了10多项省、部级课题研究工作，撰写学术论文80余篇、各类著作38部，总著述近千万字。他主编了四部省部级和国家级统编教材，先后获得四项省部级及国家级优秀教学成果奖，其中《审计学原理》获得国家级优秀教材二等奖，并被教育部向全国高校推荐使用。他在审计理论与方法研究及内部审计和经济责任审计研究方面，始终处于国内领先地位；在内部控制系统研究方面，填补了国内空白，被誉为“中国内部控制第一人”。他的研究成果不仅得到广泛应用，而且先后获得了省部级以上优秀科研成果奖六项，获得了学术界的认可。
审计学论文范文摘要 独立性是审计的灵魂，执业过程中审计师的超然独立是审计师获得社会公信的基础，也是企业的利益相关者的利益得以保障的前提之一。正是由于审计独立性的重要性，对独立性进行各种形式的干扰也就应运而生。从强调审计师独立性的重要性入手，从主客关方面强调审计师独立性的保障条件，希望能对审计实务具有一定意义的理论指导作用。 [论文关键词] 审计独立性措施 当前经济持续繁荣，许多企业的盈利大幅上升，股市火爆，越来越多的民众投资于股票市场。然而在此时，我们很容易忘记：投资者之所以将钱放入市场，是因为他们对市场的质量与完善具有起码的信任。这种信任不仅是市场的动力，也是市场的基础。要维持这份信任，强大、透明、可信的财务报告系统显得异常重要。而审计是保证财务报告真实可信的最后一道关卡。 我们在关注上市企业的财务报告时，我们会注重企业每一次重大消息的披露。会思考在这些背后所反映的企业业绩和管理层的意图。而目前普遍存在的一种惯于用短期预测看问题的现象却未引起我们足够的关注。并且这种现象还在不断上升。注重短期结果所导致的后果是：大家都去挑战合理行为的边界时，打擦边球。目前，对很多审计师的评判是依据他做了多少非审计业务来，而不是依据他们是否能很好地进行审计。所有的这些都使得审计的独立性受到严峻的考验。
传感器的原理：传感器一般由敏感元件、转换元件、变换电路、辅助电源四部分构成。其中，敏感元件直接接收测量，用于输出被测量有关的物理量信号，敏感元件主要包括热敏、光敏、湿敏、气敏、力敏、声敏、磁敏、色敏、味敏、放射性敏感等十大类；转换元件用于将敏感元件输出的物理量信号转换为电信号；变换电路用于将转换元件输出电信号进行放大、调制等处理；辅助电源用于为系统(主要是敏感元件和转换元件)提供能量。 传感器在手机中的应用：重力传感器，在极品飞车、天天跑酷等游戏中有着近乎完美的体现；加速度传感器，例如手机的摇一摇功能就是对手机的加速度进行感应；光线传感器，例如手机的自动调光功能；距离传感器，例如接电话时手机离开耳朵屏幕变亮，手机贴近耳朵屏幕变黑。手机中的传感器数不胜数，很多功能都是利用传感器来实现的。 除手机外，传感器在日常生活中也有着广泛的应用，常见的如：自动门，通过对人体红外微波的传感来控制其开关状态；烟雾报警器，通过对烟雾浓度的传感来实现报警的目的；电子秤，通过力学传感来测量人或其他物品的重量；水位报警，温度报警、湿度报警等也都利用的是传感器来完成其功能。
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传感器是一种检测装置，能感受到被测量的信息，并能将感受到的信息，按一定规律变换成为电信号或其他所需形式的信息输出，以满足信息的传输、处理、存储、显示、记录和控制等要求。应用1、传感器是获取自然和生产领域中信息的主要途径与手段。2、在现代工业生产尤其是自动化生产过程中，要用各种传感器来监视和控制生产过程中的各个参数，使设备工作在正常状态或最佳状态，并使产品达到最好的质量。3、在基础学科研究中，传感器更具有突出的地位。现代科学技术的发展，进入了许多新领域：例如在宏观上要观察上千光年的茫茫宇宙，微观上要观察小到fm的粒子世界，纵向上要观察长达数十万年的天体演化，短到 s的瞬间反应。扩展资料主要功能常将传感器的功能与人类5大感觉器官相比拟：光敏传感器——视觉声敏传感器——听觉气敏传感器——嗅觉化学传感器——味觉流体传感器——触觉敏感元件的分类：物理类，基于力、热、光、电、磁和声等物理效应。化学类，基于化学反应的原理。生物类，基于酶、抗体、和激素等分子识别功能。参考资料来源：百度百科-传感器
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激光产生的过程如下：1、介质分子在外来能量的激发下跃迁到可以产生受激辐射的能级。2、一些在高能级的介质分子随机跃迁到低能级，并发射出一个光子。3、由于该能级可以产生受激辐射，所以在该光子击中另一个处于该能级的介质分子时，该介质分子产生受激辐射现象。即受入射光子的激发而从该能级跃迁至低能级，同时发射出一个和入射光子一模一样的光子。4、以上过程在谐振腔内进行，谐振腔两端是两块平行放置的反射镜，反射镜间距是受激辐射波长的整数倍。以使得只有完全垂直于两块反射镜的辐射被选择留下。5、被选择方向上的辐射不断增殖形成相干性非常好的激光光束。跃迁到低能级的介质分子在外来能量的激发下重新回到高能级，保证持续提供可激发的介质分子。6、谐振腔的一端放置的反射镜有一定的透射率，通过此端反射镜透射出来的光束就是我们可以使用的激光束。以上是激光发生原理的简述，请参考。至于应用，由于激光是方向性和相干性非常好的光，所以有很多适合激光的应用。如激光切割、激光美容、激光存储等等。
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矩阵分解在协同过滤推荐算法中的应用推荐系统是当下越来越热的一个研究问题，无论在学术界还是在工业界都有很多优秀的人才参与其中。近几年举办的推荐系统比赛更是一次又一次地把推荐系统的研究推向了高潮，比如几年前的Neflix百万大奖赛，KDD CUP 2011的音乐推荐比赛，去年的百度电影推荐竞赛，还有最近的阿里巴巴大数据竞赛。这些比赛对推荐系统的发展都起到了很大的推动作用，使我们有机会接触到真实的工业界数据。我们利用这些数据可以更好地学习掌握推荐系统，这些数据网上很多，大家可以到网上下载。推荐系统在工业领域中取得了巨大的成功，尤其是在电子商务中。很多电子商务网站利用推荐系统来提高销售收入，推荐系统为Amazon网站每年带来30%的销售收入。推荐系统在不同网站上应用的方式不同，这个不是本文的重点，如果感兴趣可以阅读《推荐系统实践》（人民邮电出版社，项亮）第一章内容。下面进入主题。 为了方便介绍，假设推荐系统中有用户集合有6个用户，即U={u1,u2,u3,u4,u5,u6}，项目（物品）集合有7个项目，即V={v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7}，用户对项目的评分结合为R，用户对项目的评分范围是[0, 5]。R具体表示如下： 推荐系统的目标就是预测出符号“？”对应位置的分值。推荐系统基于这样一个假设：用户对项目的打分越高，表明用户越喜欢。因此，预测出用户对未评分项目的评分后，根据分值大小排序，把分值高的项目推荐给用户。怎么预测这些评分呢，方法大体上可以分为基于内容的推荐、协同过滤推荐和混合推荐三类，协同过滤算法进一步划分又可分为基于基于内存的推荐（memory-based）和基于模型的推荐（model-based），本文介绍的矩阵分解算法属于基于模型的推荐。矩阵分解算法的数学理论基础是矩阵的行列变换。在《线性代数》中，我们知道矩阵A进行行变换相当于A左乘一个矩阵，矩阵A进行列变换等价于矩阵A右乘一个矩阵，因此矩阵A可以表示为A=PEQ=PQ（E是标准阵）。 矩阵分解目标就是把用户-项目评分矩阵R分解成用户因子矩阵和项目因子矩阵乘的形式，即R=UV，这里R是n×m， n =6， m =7，U是n×k，V是k×m。直观地表示如下： 高维的用户-项目评分矩阵分解成为两个低维的用户因子矩阵和项目因子矩阵，因此矩阵分解和PCA不同，不是为了降维。用户i对项目j的评分r_ij =innerproduct(u_i, v_j)，更一般的情况是r_ij =f(U_i, V_j)，这里为了介绍方便就是用u_i和v_j内积的形式。下面介绍评估低维矩阵乘积拟合评分矩阵的方法。首先假设，用户对项目的真实评分和预测评分之间的差服从高斯分布，基于这一假设，可推导出目标函数如下： 最后得到矩阵分解的目标函数如下： 从最终得到得目标函数可以直观地理解，预测的分值就是尽量逼近真实的已知评分值。有了目标函数之后，下面就开始谈优化方法了，通常的优化方法分为两种：交叉最小二乘法（alternative least squares）和随机梯度下降法（stochastic gradient descent）。首先介绍交叉最小二乘法，之所以交叉最小二乘法能够应用到这个目标函数主要是因为L对U和V都是凸函数。首先分别对用户因子向量和项目因子向量求偏导，令偏导等于0求驻点，具体解法如下： 上面就是用户因子向量和项目因子向量的更新公式，迭代更新公式即可找到可接受的局部最优解。迭代终止的条件下面会讲到。接下来讲解随机梯度下降法，这个方法应用的最多。大致思想是让变量沿着目标函数负梯度的方向移动，直到移动到极小值点。直观的表示如下： 其实负梯度的负方向，当函数是凸函数时是函数值减小的方向走；当函数是凹函数时是往函数值增大的方向移动。而矩阵分解的目标函数L是凸函数，因此，通过梯度下降法我们能够得到目标函数L的极小值（理想情况是最小值）。 言归正传，通过上面的讲解，我们可以获取梯度下降算法的因子矩阵更新公式，具体如下： （3）和（4）中的γ指的是步长，也即是学习速率，它是一个超参数，需要调参确定。对于梯度见（1）和（2）。下面说下迭代终止的条件。迭代终止的条件有很多种，就目前我了解的主要有1） 设置一个阈值，当L函数值小于阈值时就停止迭代，不常用2） 设置一个阈值，当前后两次函数值变化绝对值小于阈值时，停止迭代3） 设置固定迭代次数另外还有一个问题，当用户-项目评分矩阵R非常稀疏时，就会出现过拟合（overfitting）的问题，过拟合问题的解决方法就是正则化（regularization）。正则化其实就是在目标函数中加上用户因子向量和项目因子向量的二范数，当然也可以加上一范数。至于加上一范数还是二范数要看具体情况，一范数会使很多因子为0，从而减小模型大小，而二范数则不会它只能使因子接近于0，而不能使其为0，关于这个的介绍可参考论文Regression Shrinkage and Selection via the Lasso。引入正则化项后目标函数变为： （5）中λ_1和λ_2是指正则项的权重，这两个值可以取一样，具体取值也需要根据数据集调参得到。优化方法和前面一样，只是梯度公式需要更新一下。矩阵分解算法目前在推荐系统中应用非常广泛，对于使用RMSE作为评价指标的系统尤为明显，因为矩阵分解的目标就是使RMSE取值最小。但矩阵分解有其弱点，就是解释性差，不能很好为推荐结果做出解释。后面会继续介绍矩阵分解算法的扩展性问题，就是如何加入隐反馈信息，加入时间信息等。
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[1]毛纲源 一类特殊分块矩阵为循环矩阵的循环分块矩阵的几个性质[J] 应用数学,1995,(3) [2]游兆永,姜宗乾, 分块矩阵的对角占优性[J] 西安交通大学学报,1984,(3) [3]曹重光 体上分块矩阵群逆的某些结果[J] 黑龙江大学自然科学学报,2001,(3) [4]庄瓦金 非交换主理想整环上分块矩阵的秩[J] 数学研究与评论,1994,(2) [5]曹礼廉,李芳芸,柴跃廷 一种用于MRP的分块矩阵方法[J] 高技术通讯,1997,(7) [6]逄明贤 分块矩阵的Cassini型谱包含域[J] 数学学报,2000,(3) [7]杨月婷 一类分块矩阵的谱包含域[J] 数学研究,1998,(4) [8]何承源 R-循环分块矩阵求逆的快速傅里叶算法[J] 数值计算与计算机应用,2000,(1) [9]马元婧,曹重光 分块矩阵的群逆[J] 哈尔滨师范大学自然科学学报,2005,(4) [10]游兆永，黄廷祝 两类分块矩阵的性质与矩阵正稳定和亚正定判定[J] 工程数学学报,1995,(2)