审计局如果运用计算机进行审计,区审计局关于印发《审计项目计算机审计方法运用和电子数据建设考核办法(试行)》的通知...

广元市昭化区审计局为提高审计质量和效率,加强审计基础数据收集和计算机审计方法使用,制定《审计项目计算机审计方法运用和电子数据建设考核办法(试行)》。办法规定了项目考核总分、依据,明确各考核内容分值及依据,还有加分项,由审计数据分析团队解释并考核。

各股(室)、中心:

为提高审计质量和效率,加强审计基础数据收集和计算机审计方法使用,《审计项目计算机审计方法运用和电子数据建设考核办法(试行)》已经局务会议研究通过,请遵照执行。

附件:审计项目计算机审计方法运用和电子数据建设考核办法(试行)

广元市昭化区审计局

2018年3月19日

附件

广元市昭化区审计局

审计项目计算机审计方法运用和电子数据建设考核办法(试行)

为进一步强化计算机审计方法运用,提高审计质量效率,加强审计基础数据收集,按照《广元市昭化区审计局关于进一步强化计算机审计方法使用和电子数据建设的规定(试行)》的规定,特制定以下考核办法。

一、每个项目考核总分为100分,为审计质量考核中的重要内容,计入质量考核分值按其中该项考核总分值折算。

二、项目考核依据为每个项目收集的数据、AO包等电子资料,以项目AO包数据为主要考核依据。

三、考核内容分值及考核依据

(一)数据分析员配备及工作情况(总分5)

1、审计项目按要求配备数据分析员,计2分,未配备的不得分。该项考核以审计通知书为准。

2、数据分析员到岗到位、协助指导较好,计3分。到岗到位较差,协助指导工作不到位的,1-3分内酌情计分,由各审计组长确定。

(二)AO审计项目建立及基本运用情况(总分20)

1、审计组全部成员建立AO审计项目(可统一建好分发使用),完成项目人员角色分配、审计事项建立、项目信息完善的计10分。审计组成员有未建立AO审计项目的,按建有项目的审计组成员每个3分累计,最高不超过10分。该项考核以项目结束上交的AO数据包数据为准。

2、审计组全部成员在AO项目中开展了基本运用,如文书导入(审计通知、被审计单位法律法规、管理制度等)、数据(财务、业务等)导入导出、开展取证及底稿的编写、数据简单分析等基本使用,计10分。按建有项目并开展基本运用的审计组成员每个3分累计,最高不超过10分。

(三)审计数据收集情况(本项总分20分)

1、收集有被审计单位财务数据,按每年度3分累计计分,总分不超过10分。该项考核以项目结束上交的AO数据包数据为准。

2、收集有被审计单位业务数据,同类数据一项计1分,总分不超过10分。

(四)取证及底稿编写情况(本项总分20分)

1、在AO项目中开展取证,小于4份不同取证的,本项不计分,超出4份的,按超出的每份2分累计,总分不超过10分。该项考核以项目结束上交的AO数据包数据为准。

2、在AO项目中开展底稿编制,小于2份不同底稿的本项不计分,超出2个的按超出的每份3分累计,总分不超过10分。

(五)数据分析运用(本项总分15分)

在AO项目中开展数据分析运用,保存有SQL语句,并将执行结果保存为审计疑点或其他形式数据,和审计证据关联,每一条计3分,累计计分,总分不超过15分。该项以项目结束上交的AO数据包数据为准。

(六)项目电子数据上交情况(本项总分20分)

1、项目结束按时上交项目现场数据包的计2分,未交的不计分。以信息中心上交情况为考核依据。

2、项目结束按时上交项目人员包及人员文档(项目人员及登录密码)的计2分,未交的不计分。

3、项目结束按时上交项目数据包(财务、业务等)的计2分,未交的不计分。

(七)加分项

1、本项目开展了审计实例或方法研究,形成了成果的加10分。该项以成果认定情况为依据。

2、项目组成员积极参与审计实例或方法研究编写,为主创人员的,加10分,为协助人员的,加3分。该项以成果主创人员认定为依据。

四、本考核办法由审计数据分析团队解释并具体承担考核工作。

内容概要:本文详细介绍了一个基于JavaVue的联邦学习隐私保护推荐系统的设计与实现。系统采用联邦学习架构,使用户数据在本地完成模型训练,仅上传加密后的模型参数或梯度,通过中心服务器进行联邦平均聚合,从而实现数据隐私保护与协同建模的双重目标。项目涵盖完整的系统架构设计,包括本地模型训练、中心参数聚合、安全通信、前后端解耦、推荐算法插件化等模块,并结合差分隐私与同态加密等技术强化安全性。同时,系统通过Vue前端实现用户行为采集与个性化推荐展示,Java后端支撑高并发服务与日志处理,形成“本地训练—参数上传—全局聚合—模型下发—个性化微调”的完整闭环。文中还提供了关键模块的代码示例,如特征提取、模型聚合、加密上传等,增强了项目的可实施性与工程参考价值。 适合人群:具备一定JavaVue开发基础,熟悉Spring Boot、RESTful API、分布式系统或机器学习相关技术,从事推荐系统、隐私计算或全栈开发方向的研发人员。 使用场景及目标:①学习联邦学习在推荐系统中的工程落地方法;②掌握隐私保护机制(如加密传输、差分隐私)与模型聚合技术的集成;③构建高安全、可扩展的分布式推荐系统原型;④实现前后端协同的个性化推荐闭环系统。 阅读建议:建议结合代码示例深入理解联邦学习流程,重点关注本地训练与全局聚合的协同逻辑,同时可基于项目架构进行算法替换与功能扩展,适用于科研验证与工业级系统原型开发。
源码来自:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方的例子。 简单的平方问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值间都是 [-1, ...
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