16、大数据分析与会计教育及阿曼电子钱包的应用与发展

大数据与电子钱包应用探析

大数据分析与会计教育及阿曼电子钱包的应用与发展

大数据分析与会计教育

在当今数字化时代,大数据分析在会计领域的应用日益受到关注。大数据分析被视为会计的未来发展方向,但也面临着一些挑战和需要解决的问题。

专家小组担心过多的数据披露可能会影响企业的竞争优势。不过,也有观点倡导利用大数据技术进行财务困境预测,这有助于审计中的持续经营评估,美国注册会计师协会(AICPA)发布的第59号审计准则声明也对此有所要求。美国会计学会(AAA)年会还讨论了在会计课程中更新数据分析课程的必要性。

对于会计专业的学生,期望他们不仅具备审计和税务咨询技能,还应接触数据分析相关的学习,成为数据科学家。但目前的审计标准并未充分考虑数据分析方法。管理会计师协会(IMA)更新了管理会计师的能力框架,期望他们在学习中发展技术和分析技能。

对会计毕业生大数据分析技能的建议
  • 混合教学法 :研究建议采用混合方法,将数据分析技能融入课程中。通过实践项目和案例研究来教授学生数据分析技能是很有帮助的。
  • 深入研究教学方法 :有学者主张通过研究学生的意义建构特性,深入了解如何向会计学生教授数据分析,并研究会计作业如何促进迭代循环。
  • 实证研究 :建议对大数据分析在会计职能中的应用进行实证分析,探索数据、多媒体、文本、网络和移动分析在企业报告中的应用。
  • 验证大数据在审计中的有效性 :鉴于审计可以从大数据财务困境和财务欺诈模型中受益,研究建议验证大数据在审计
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
提供了一套完整的基于51单片机的DDS(直接数字频率合成)信号波形发生器设计方案,适合电子爱好者、学生以及嵌入式开发人员学习和实践。该方案详细展示了如何利用51单片机(以AT89C52为例)结合AD9833 DDS芯片来生成正弦波、锯齿波、三角波等多种波形,并且支持通过LCD12864显示屏直观展示波形参数或状态。 内容概述 源码:包含完整的C语言编程代码,适用于51系列单片机,实现了DDS信号的生成逻辑。 仿真:提供了Proteus仿真文件,允许用户在软件环境中测试整个系统,无需硬件即可预览波形生成效果。 原理图:详细的电路原理图,指导用户如何连接单片机、DDS芯片及其他外围电路。 PCB设计:为高级用户准备,包含了PCB布局设计文件,便于制作电路板。 设计报告:详尽的设计文档,解释了项目背景、设计方案、电路设计思路、软硬件协同工作原理及测试结果分析。 主要特点 用户交互:通过按键控制波形类型和参数,增加了项目的互动性和实用性。 显示界面:LCD12864显示屏用于显示当前生成的波形类型和相关参数,提升了项目的可视化度。 教育价值:本资源非常适合教学和自学,覆盖了DDS技术基础、单片机编程和硬件设计多个方面。 使用指南 阅读设计报告:首先了解设计的整体框架和技术细节。 环境搭建:确保拥有支持51单片机的编译环境,如Keil MDK。 加载仿真:在Proteus中打开仿真文件,观察并理解系统的工作流程。 编译烧录:将源码编译无误后,烧录至51单片机。 硬件组装:根据原理图和PCB设计制造或装配硬件。 请注意,本资源遵守CC 4.0 BY-SA版权协议,使用时请保留原作者信息及链接,尊重原创劳动成果。
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