审计好助手!一键获取上市公司财报,并利用DeepSeek生成分析报告

在开展审计工作时,利用同行业上市公司的财务数据进行横向比较(同行业分析)是常见的分析方法,有助于评估被审计单位的财务健康状况、发现异常波动或潜在风险。

“TB工具箱”新增了一键下载历年财务报表到Excel的功能。同时,深度集成DeepSeek AI功能,可对财务数据进行多维度解析(如盈利能力、偿债风险、运营效率等),并支持一键输出结构化分析报告至Word文档

一键获取历年财报

1.功能介绍

新浪财经网站下载指定股票代码的财务报表(资产负债表、利润表和现金流量表)并保存为Excel文件。报表期间提供“第一季报”、“半年报”、“第三季报”、“年报”四个选项。

2.演示视频

一键下载上市公司的历年财务报表数据

自动生成分析报告

1.功能介绍

在获取上市公司的财报数据后,我们可以启用“生成数据分析报告向导”。按照向导①-②-③的提示操作,即可将对应的分析报告输出到Word文档中。

注:支持选择多工作表的多个区域进行分析。

2.演示视频

跨工作表数据生成数据分析报告

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本指南详细阐述基于Python编程语言结合OpenCV计算机视觉库构建实时眼部状态分析系统的技术流程。该系统能够准确识别眼部区域,对眨眼动作与持续闭眼状态进行判别。OpenCV作为功能强大的图像处理工具库,配合Python简洁的语法特性与丰富的第三方模块支持,为开发此类视觉应用提供了理想环境。 在环境配置阶段,除基础Python运行环境外,还需安装OpenCV核心模块与dlib机器学习库。dlib库内置的HOG(方向梯度直方图)特征检测算法在面部特征定位方面表现卓越。 技术实现包含以下关键环节: - 面部区域检测:采用预训练的Haar级联分类器或HOG特征检测器完成初始人脸定位,为后续眼部分析建立基础坐标系 - 眼部精确定位:基于已识别的人脸区域,运用dlib提供的面部特征点预测模型准确标定双眼位置坐标 - 眼睑轮廓分析:通过OpenCV的轮廓提取算法精确勾勒眼睑边缘形态,为状态判别提供几何特征依据 - 眨眼动作识别:通过连续帧序列分析眼睑开合度变化,建立动态阈值模型判断瞬时闭合动作 - 持续闭眼检测:设定更严格的状态持续时间与闭合程度双重标准,准确识别长时间闭眼行为 - 实时处理架构:构建视频流处理管线,通过帧捕获、特征分析、状态判断的循环流程实现实时监控 完整的技术文档应包含模块化代码实现、依赖库安装指引、参数调优指南及常见问题解决方案。示例代码需具备完整的错误处理机制与性能优化建议,涵盖图像预处理、光照补偿等实际应用中的关键技术点。 掌握该技术体系不仅有助于深入理解计算机视觉原理,更为疲劳驾驶预警、医疗监护等实际应用场景提供了可靠的技术基础。后续优化方向可包括多模态特征融合、深度学习模型集成等进阶研究领域。 资源来源于络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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