银行业务-结算、代理、托管

一、国内结算业务

结算业务属于中间业务,不会动用银行资产、形成负债的业务。

 1.1票据结算业务

1.1.1 票据定义

1、银行汇票银行汇票是由出票银行签发的,由其在见票时按照实际结算金额无条件支付给收款人或持票人的票据。 主要用于异地结算

2、商业汇票商业汇票是出票人签发的委托付款人指定付款日期无条件支付确定金额给收款人或持票人的票据。商业汇票具有远期性质 

3、银行本票银行本票是银行签发的,承诺自己在见票时无条件支付确定的金额给收款人或者持票人的票据。主要用于本地结算

4、支票支票是出票人签发的、委托办理支票存款业务的银行在见票时无条件支付确定的金额给收款人或者持票人的票据。

1.1.2票据特点(票据可以背书转让)

1、银行汇票:见票即付、无须提示承兑的票据,票随人走,人到款到,凭票取款,可背书转让。方便、灵活,较强流通性和兑现性,异地结算中广受欢迎、广为应用的结算工具。

2、商业汇票商业汇票付款期限,最长不超过6个月,符合条件的商业汇票持票人可持未到期的商业汇票连同贴现凭证向银行申请贴现。贴现银行可持未到期的商业汇票向其他银行转贴现,也可向中国人民银行申请再贴现。(可以背书转让)

3、银行本票出票时以申请人将款项交存银行为前提,以银行信用作为付款保证,可以背书转让。其通用性强,灵活方便。

4、支票1)支票的出票人是银行存款客户; 2)支票的付款人是银行。

支票是即期付款,是替代现金的一种支付工具。使用支票结算具有手续方便、使用灵活、结算及时、可以转让等特点。(可以背书转让)

1.2 非票据结算业务

托收/承付:委托收款/承诺付款

1.3 结算账户管理

二、国际结算业务

1、汇款(顺汇法):付款方主动发起汇款指令,银行按照指令付款

2、托收(逆汇法):委托收款,收款方委托银行进行收款

3、信用证(逆汇法):拿到信用证单据要求对方付款

2.1 汇款

2.2 托收

2.3 信用证

三、清算业务

定义:银行清算业务是指银行间通过账户或有关货币当地清算系统,在办理结算和支付中用以清讫双边或多边债权债务的过程和方法。

分类:国内联行清算、国际清算

清算模式:实时全额清算、净额批量清算、大额资金转账系统及小额定时清算

四、代理业务

4.1 代收代付业务

4.2 代理银行业务

4.3 代理证券业务

4.4代理保险业务

4.5 其他业务

五、托管业务

5.1 资产托管业务

5.2 代保管业务

代保管业务指银行利用自身安全设施齐全等有利条件设置保险箱库,为客户代理保管贵重物品与单证并收取手续费 的业务。保管箱业务是代理保管的一种,其租金按保管箱的大小和租期长短计收,租金标准尚未统一,由开办保管箱业务的经办行自行确定。

六、总结

下载方式:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 在纺织制造领域中,纱线的品质水平对最终制成品的整体质量具有决定性作用。 鉴于消费者对于产品规格和样式要求的不断变化,纺织制造工艺的执行过程日益呈现为一种更为复杂的操作体系,进而导致对纱线质量进行预测的任务变得更加困难。 在众多预测技术中,传统的预测手段在面对多变量间相互交织的复杂关系时,往往显得力不从心。 因此,智能计算技术在预测纱线质量的应用场景中逐渐占据核心地位,其中人工神经网络凭借其卓越的非线性映射特性以及自适应学习机制,成为了众多预测方法中的一种重要选择。 在智能计算技术的范畴内,粒子群优化算法(PSO)和反向传播神经网络(BP神经网络)是两种被广泛采用的技术方案。 粒子群优化算法是一种基于群体智能理念的优化技术,它通过模拟鸟类的群体觅食行为来寻求最优解,该算法因其操作简便、执行高效以及具备优秀的全局搜索性能,在函数优化、神经网络训练等多个领域得到了普遍应用。 反向传播神经网络则是一种由多层节点构成的前馈神经网络,它通过误差反向传播的机制来实现网络权重和阈值的动态调整,从而达成学习与预测的目标。 在实际操作层面,反向传播神经网络因其架构设计简洁、实现过程便捷,因此被广泛部署于各类预测和分类任务之中。 然而,该方法也存在一些固有的局限性,例如容易陷入局部最优状态、网络收敛过程缓慢等问题。 而粒子群优化算法在参与神经网络优化时,能够显著增强神经网络的全局搜索性能并提升收敛速度,有效规避神经网络陷入局部最优的困境。 将粒子群优化算法与反向传播神经网络相结合形成的PSO-BP神经网络,通过运用粒子群优化算法对反向传播神经网络的权值和阈值进行精细化调整,能够在预测纱线断裂强度方面,显著提升预测结果的...
植物实例分割数据集 一、基础信息 数据集名称:植物实例分割数据集 图片数量: - 训练集:9,600张图片 - 验证集:913张图片 - 测试集:455张图片 总计:10,968张图片 分类类别:59个类别,对应数字标签0至58,涵盖多种植物状态或特征。 标注格式:YOLO格式,适用于实例分割任务,包含多边形标注点。 数据格式:图像文件,来源于植物图像数据库,适用于计算机视觉任务。 二、适用场景 • 农业植物监测AI系统开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够自动识别植物特定区域并分类的AI模型,辅助农业专家进行精准监测和分析。 • 智能农业应用研发:集成至农业管理平台,提供实时植物状态识别功能,为作物健康管理和优化种植提供数据支持。 • 学术研究与农业创新:支持植物科学与人工智能交叉领域的研究,助力发表高水平农业AI论文。 • 农业教育与培训:数据集可用于农业院校或培训机构,作为学生学习植物图像分析和实例分割技术的重要资源。 三、数据集优势 • 精准标注与多样性:标注采用YOLO格式,确保分割区域定位精确;包含59个类别,覆盖多种植物状态,具有高度多样性。 • 数据量丰富:拥有超过10,000张图像,大规模数据支持模型充分学习和泛化。 • 任务适配性强:标注兼容主流深度学习框架(如YOLO、Mask R-CNN等),可直接用于实例分割任务,并可能扩展到目标检测或分类等任务。
室内物体实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:室内物体实例分割数据集 • 图片数量: 训练集:4923张图片 验证集:3926张图片 测试集:985张图片 总计:9834张图片 • 训练集:4923张图片 • 验证集:3926张图片 • 测试集:985张图片 • 总计:9834张图片 • 分类类别: 床 椅子 沙发 灭火器 人 盆栽植物 冰箱 桌子 垃圾桶 电视 • 床 • 椅子 • 沙发 • 灭火器 • 人 • 盆栽植物 • 冰箱 • 桌子 • 垃圾桶 • 电视 • 标注格式:YOLO格式,包含实例分割的多边形标注,适用于实例分割任务。 • 数据格式:图片为常见格式如JPEG或PNG。 二、适用场景 • 实例分割模型开发:适用于训练和评估实例分割AI模型,用于精确识别和分割室内环境中的物体,如家具、电器和人物。 • 智能家居与物联网:可集成到智能家居系统中,实现自动物体检测和场景理解,提升家居自动化水平。 • 机器人导航与交互:支持机器人在室内环境中的物体识别、避障和交互任务,增强机器人智能化应用。 • 学术研究与教育:用于计算机视觉领域实例分割算法的研究与教学,助力AI模型创新与验证。 三、数据集优势 • 类别多样性:涵盖10个常见室内物体类别,包括家具、电器、人物和日常物品,提升模型在多样化场景中的泛化能力。 • 精确标注质量:采用YOLO格式的多边形标注,确保实例分割边界的准确性,适用于精细的物体识别任务。 • 数据规模充足:提供近万张标注图片,满足模型训练、验证和测试的需求,支持稳健的AI开发。 • 任务适配性强:标注格式兼容主流深度学习框架(如YOLO系列),便于快速集成到实例分割项目中,提高开发效率。
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