大数据在会计工作中的应用研究

在会计领域内应用大数据技术,不仅会提高整个会计行业的工作效率,还会使得会计行业越来越科技化、技术化。将大数据技术应用于会计领域需要根据会计行业的各方面情况,采取合适的方法,确保在大数据技术应用背景下,会计领域各项工作能够顺利开展。笔者主要根据大数据在会计行业应用情况和大数据的实际应用情况进行分析,希望能够为会计从业人员提供一些参考。     

噪声加密信号研究

噪声的引入经常使得测量或者传输的数据不准确,并且很多时候很难消除这样的影响,而在通信领域,接收信号表达的信息要有准确性和保密性.对于保密性而言,如何对一个信息加密是尤为关键的.噪声的引入使得信息不准确,这恰好满足了保密性的要求.同时,噪声的随机性对信号产生了影响,如此一来,在对同一种信息加密理论上可以有无穷多种密文,这大大增加了破解的难度.本文采用函数插值拟合以及Fourier逼近、三次样条插值等方法,先对离散信息做预处理,使离散信息的数据点之间的衔接变得光滑.这样的拟合曲线经过DFT后只有低频成分,将有效信息控制在低频带范围内.对随机噪声先用DFT除去有效频带无用信息,而后加入拟合曲线的数据点中.虽然随机信号被除去一部分频带信息,其仍然不可预测,这恰好满足了信息保密性的要求.     

厉兵秣马运筹大数据

IBM、甲骨文、EMC、SAP等国际IT巨头仅这两年就花费超过15亿美元用于收购相关数据管理和分析厂商,使得"大数据"(Big Data)成为继"云计算"之后又一个炙手可热的名词. 就行业而言,IBM、惠普、戴尔这类业界领导者成为大数据时代的主力阵营,拥有从服务器、存储到网络、安全等齐全产品线,依靠原有渠道、资源、品牌等优势抢占市场.而在专攻领域,EMC、Netapp在内IT厂商专注于存储领域,通过扩展创新方案来巩固其在云存储市场上的优势.     

大数据时代背景下创意园区景观发展战略研究

在现今的互联网时代,只要在网络搜索引擎上的每一次输入,在购物网站上的每一笔交易就都是数据.大数据(big data)是由巨型数据集组成,这些数据集规模十分巨大,甚至无法通过目前的主流软件工具在可接受时间下的收集、管理和处理. 哈佛大学的社会教授加里金是这么形容大数据时代的:"这是一场革命,庞大的数据资源使得各个领域开始了量化进程,无论学术界、商界还是政府,所有的领域都已经开始这种进程."     

基于循环经济理念的逆向物流模式研究

资源匮之和环境污染问题使得循环经济越来越受到关注.将循环经济理念应用于逆向物流领域,改善逆向物流模式,优化物流环节,降低资源消耗,将对整个社会起到不可低估的作用.基于此,本文探讨了循环经济理念下的逆向物流模式分类.     

浅析PLC变频器技术的具体应用措施

随着电力电子技术以及工业自动控制枝术的发展,使得交流变频调速系统在工业电机拖动领域得到了广泛应用.另外,由于PLC的功能强大、容易使用、高可靠性,常常被用来作为现场数据的采集和设备的控制.本文在简要分析了PLC系统的特点.据此,对PLC控制系统的整体设计与具体应用进行了探讨.     

基于大数据下的云会计特征及应用分析

随着各行各业中大数据和云计算的使用越来越频繁,会计领域也将大数据与云计算技术进行结合使用,从而出现了云计算这一新兴产物,使得会计信息的搜集、分析、处理等工作变得更加轻松、快捷、高效。基于此,现通过简单介绍大数据和云计算的具体概念以及二者之间的关系,对基于大数据下的云会计特征以及实际运用进行简要分析研究。并对大数据下云会计应用提出了注重保障数据安全;落实相关风险评估;不断完善功能服务;搭建相关计算平台等建议。     

探讨plc、变频器、软启动技术在煤矿上的应用

随着电力电子技术以及自动化控制技术的发展,使得交流变频调速系统,软启动调速系统在工业电机拖动领域得到广泛应用,另外,由于plc功能强大,容易使用,高可靠性,常常被用来作为现场数据的采集和设备的控制,本文简要分析了plc、变频器、软启动系统的技术特点,及在煤矿领域上的典型应用,对plc、变频器控制系统、软启动控制系统进行了探讨.     

施工企业实行会计电算化的探讨

会计电算化不仅改变了会计核算方式、数据储存形式以及数据处理程序,更扩大了会计数据领域,使得会计信息质量得到了很大程度的提高,是会计发展史上的一次重大革命.市场经济环境下的施工企业,面对激烈的市场竞争,同其他企业一样需要通过实行会计电算化来提高财务管理水平.但施工企业独有的行业特点决定了它的特殊性,本文首先分析了施工企业实行会计电算化的必要性,然后指出了施工企业电算化进程中可能出现的问题,并给出了相应的建议.     

中医研究中运用数据挖掘技术初探

几千年的中医学发展,使得中医方剂浩瀚如烟,从这些数据之中获得有价值的新发现至关重要.但是由于这些数据的模糊、数量和高维性等原因使得运用传统的方法对于这些数据的分析和处理难以达到理想的效果.运用数据挖掘技术为解决这些问题提供了有效的方法和手段.     

平台经济领域算法共谋的反垄断法规制

随着计算机技术的迅猛发展,大数据时代来临,算法技术突飞猛进。算法作为平台经济领域一项重要的数字经济技术,为企业带来便利的同时也催生了不正当的市场竞争。算法的使用使得市场的透明化程度提高,企业从中获利巨大。然而在平台经济领域中,算法天然的隐蔽性使得平台企业之间达成算法共谋轻而易举,平台企业的算法共谋可能破坏市场秩序,限制...     

计算机技术在企业经营管理中作用分析

21世纪以来,科学技术发展迅速,计算机领域中的技术也得到了快速发展,并且与其他行业的联系越来越密切。很多行业因为计算机技术的应用迎来了新一轮的更新换代。计算机技术对于社会各个行业的促进作用是不可估量的,同时随着大数据的不断发展,计算机技术也将得到更深入的发展,在我国社会经济发展中计算机技术也将更加广泛地进行推广,与经济不断结合必将推进经济的进一步发展。如今,我国更多的是将计算机网络工程和经济建设相结合,使得两者都获得了长足的进步,同时这样的尝试使得经济获得了进一步的转型,也将为社会的发展做出更大的贡献。本文通过对计算机在经济领域中应用进行了分析研究,并给出了自己的建议,希望对后续研究工作的开展起到一定的作用。     

数据挖掘在网络优化中的应用

面对庞大而复杂的网优数据，数据挖掘可以有力的辅助我们进行分析和决策。1、将数据挖掘的分类、预测、关联、聚类四类方法应用于网络优化，为今后的该领域发展开拓了思路；2、现阶段对话务预测、小区容量分析、指标关联分析这4个领域进行了创新应用，解决了在大数据量背景下，如何使得优化工作更具科学性、更富效率性的问题。     

大数据带来大突变

大数据时代使一个数据化的地球在高速形成. 美国政府通过大数据研发计划提升美国在科学发现、环境与生物医药研究、教育和国家安全等方面的能力. 中国已将大数据引入金融、军事等重要领域.大数据时代,将世界万事万物通过数据化,让人们在数据利用中优化现实操作和行为,令全球系统的运行更为高效. 从物质世界到数据世界,这是一个广阔的天地.     

东芝Satellite 4100笔记本电脑

东芝Satellite 4100系列采用目前笔记本电脑领域中最快、最新、最高档的PⅡ 400移动式CPU,这种处理器运用了三种当今世界最尖端的CPU制造工艺1.不同于普通CPU将缓存置于核外,内核中集成256KB高速缓存,将CPU的性能发挥到极置。2.在世界电脑生产领域首先采用0.18微米制造工艺,使得处理器内部集成了2700多万个晶体管,领先于台式机的发展水平。3.新型的BGA(球栅列阵)封装使整个笔记本电脑变得更纤细,更轻便,更易于散热。测试结果表明,新型PⅡ400移动式CPU的运算速度较以往有大幅度提高,尤其是其出色的浮点运算能力,使得笔记本     

电力负荷预测中数据挖掘过程研究

数据挖掘是数据库与数据仓库研究领域新兴的富有前途的领域,是世纪末新兴起的数据智能分析技术,它的特点就是具有强大的数据处理能力,能从大量的数据中发现有用的规律和联系.作为新兴的技术学科,数据挖掘在电力系统负荷预测应用方面具有广泛的应用前景.本文力求将数据挖掘知识与电力系统实际情况结合起来,探讨基于数据挖掘的短期负荷预测方法.     

电力负荷预测中数据挖掘过程研究

数据挖掘是数据库与数据仓库研究领域新兴的富有前途的领域,是世纪末新兴起的数据智能分析技术,它的特点就是具有强大的数据处理能力,能从大量的数据中发现有用的规律和联系.作为新兴的技术学科,数据挖掘在电力系统负荷预测应用方面具有广泛的应用前景.本文力求将数据挖掘知识与电力系统实际情况结合起来,探讨基于数据挖掘的短期负荷预测方法.     

基于大数据+AI驱动的浙江非银金融投资策略研究

在现今的金融市场中,大数据获取的便利性使得人工智能技术迅速渗透到投资的各个领域,由此而产生的全新的投资策略、交易模式将会带来诸多机遇与挑战。本文针对基于大数据和人工智能驱动的浙江省非银金融投资策略这一问题展开探讨,论述了基于大数据+AI驱动研究非银金融投资策略的必要性,以及浙江非银金融行业现状。以此为基础,阐述了浙江省几大非银金融行业利用大数据和人工智能辅助投资的策略及思路,以期为该领域的研究与发展提供有益的参考。     

现代商业背景下ShoppingMall的多元化分析

信息技术与现代商业 全球的的电脑联网将使越来越多的领域以数据流通取代产品流通,将生产转变成服务,将工业劳动演变成信息转换.随着信息化进程的不断深入,工业社会劳动的两大基本支柱——时间和固定工作岗位将退居次要地位.     

数理统计分析方法在国际关系研究中的应用

数理统计分析在国际关系研究领域具有重要意义.数理统计分析,首要是数据来源,本文就此提出国际关系领域的数据主要来源于：官方数据;研究机构数据;新闻媒体类数据.国际关系研究越来越重视定量分析,在统计推论方法上除了应用普遍的相关分析和回归分析之外,还有被人们所忽视的主成分分析方法、聚类分析法及时间序列法等.数理统计方法在社会学领域应用广泛,需要在国际关系领域研究中进一步发挥其积极作用,弥补国际关系研究的不足.