财务风险的识别与规避分析

一、风险识别和评估 这一阶段的重点在于对企业财务可能遭受的风险进行预测分析和全面评估，从而对企业经营活动、财务收支中风险影响程度有个清晰的了解。     

真丝织品的鉴别

风格各异的丝绸服装多姿多彩,款式各异,不仅扮靓爱美的人们,穿在身上还凉爽、透气,具有其他纤维织物无法替代的功能和特性,是人类理想的衣着面料之一.近年来,随着仿真技术的发展,仿真丝绸等织物在形态方面已达到以假乱真的地步.     

模糊间接识别法在社保基金投资质量分析中的应用

一、社保基金投资质量结构分析我国杜保基金主要包括养老保险基金、医疗保障基金、失业保险基金、在现代市场经济条件下它们将逐步成为资本市场源源不断的资金来源,同时也面临着巨大的投资入市风险,如何识别社保基金投资质量已成为客观要求。社保基金投资入市的质量不仅关系到基金本金的保值,而且意味着基金投资若不能保值增值,很可能引起社会性的不可预测事件发生。随着市场经济的发展,社保基金投资入市的质量首要核心目标就是安全性,即维持基金本金,防范和化解因物价上涨、收入与消费水平提高等导致社保基金价值贬值的风险,这集中表现在对…     

RFID为世界打上标签

射频识别技术（RFID，Radio Frequency Identification）是自动识别技术（AEI，Automatic Equipment Identification）在无线电方面的具体应用。RFID射频识别是一种非接触式的自动识别技术，通过无线辨识技术，实现人们对各类物体或设备（人员、物品）在不同状态（移动、静止或恶劣环境）下的自动识别和管理。射频识别可以同时识别多个标签，操作快捷方便，而且无须人工干预。射频识别技术被广泛应用于工业自动化、商业自动化、交通运输控制管理等众多领域。在供应链管理、制造业、建筑业、图书馆、行李搬运、集装箱港口、运动计时、门禁系统、交通运输、军事应用等领域，都能够看到RFID技术。     

射频识别技术在城市交通管理领域的应用

RFID系统是利用感应、无线电波或微波能量进行非接触双向通信,实现信息获取和数据交换的自动识别技术。它通过射频信号自动识别目标对象并获取相关数据,识别工作无需人工干预。作为条形码的无线版本,RFID技术具有条形码所不具备的防水、防磁、耐高温、使用寿命长、读取距离远、标签上数据可以加密、存储数据容量更大、存储信息更改自如等优点。在城市交通领域,RFID主要应用在停车场管理、车辆自动识别管理、交通调度管理、电子注册管理等方面。     

识别假“海关完税证”十一种方法

1、逻辑性审核法。通过对企业业务逻辑性和合理性审核，可以窥见假票的一些特征。通常情况下，企业进口商品一般基于以下经营常理：国内无此类商品，国内有此商品但价格过高或质量等方面的指标达不到要求。对于企业违背经营常理而发生的进口业务深入调查，可以发现假票的踪迹。如广西南宁市国税局在对一户企业进行评估时发现，其取得的一份海关完税凭证系从上海口岸报关进口从菲律宾购买的煤炭，且数量巨大。南宁市有便利的铁路运输条件，且靠近我国重要的煤炭产地——贵州，企业舍近求远不从原产地购进而从遥远的菲律宾购入明显不符合正常经营常理，且票面上的完税价格与税率相乘不等干税额。经过仔细分析，该制造假票的企业可能以为海关抵扣凭证像增值税专用发票一样是不含税价格，没想到弄巧成拙。露出了破绽。     

简述识别信贷企业财务陷阱的技巧

当前对信贷企业的财务分析已在我行信用等级评定中作为财务指标得到了基本运用,而如何识辨财务陷阱,防范信贷风险却远远未得到重视,且笔者认为识辨财务陷阱的技巧应包含有采用财务分析的手段参与其中。本文就识别信贷企业财务陷阱的技巧略叙己见。一、企业财务陷阱对银行的危害虚假会计信息,财务陷阱对银行的危害直接表现为误导决策,造成信贷资金的损失。一些企业没有取得银行贷款之前看似尚好,取得银行贷款之后反而很快地走下坡路;之前的信用测评尚为AA级或以上,贷款后就财务指标水平很快滑坡,最后贷款一再展期或者借新还旧、还旧借新,甚…     

网络银行风险界定、识别及控制

一、网络银行的风险界定及识别 网络银行的出现，改变了传统金融机构的经营管理体系和业务运作模式，使银行从实体化转向虚拟化，银行处理无纸化，可以为客户提供不受时空限制的新型金融服务，极大地拓宽了金融服务领域，提高了金融服务质量，降低了金融服务成本。然而，与此新技术所带来收益相对应的是网络银行所引发的新风险。对于网络银行而言．     

基于OpenCV的路面裂缝检测装置

传统路面裂缝检测采用人工分析和识别,其易受主观影响且精确度较低。设计一种基于跨平台计算机视觉库OpenCV的路面裂缝检测装置。以具有物联网功能、可搭载摄像头的ESP32-CAM开发板为核心硬件系统,对路面裂缝图像进行识别采集、分析和传输;在计算机端,利用OpenCV中的灰度化、滤波、边缘检测等函数处理来自ESP32-CAM的图像,实现裂缝检测结果确定和显示。选取50张裂缝样本图片进行测试,裂缝识别精确度高达88%,对尺寸较大、深度较深的裂缝有更好的识别精准度。后续还需对不同裂缝长度和宽度下的检测效果,以及对路面损伤严重程度的表征进行研究,以实现智能机器人检测系统。