# 内控缺陷预测的深度学习方法
内控缺陷即企业在内部控制方面存在的不足，可能导致财务报告错误或其他风险。在现代企业管理中，预测并识别这些缺陷至关重要。利用深度学习技术，可以有效提升缺陷预测的准确性和效率。
## 深度学习与内控缺陷预测
深度学习是一种通过多层神经网络模拟人脑处理信息的技术。在内部控制的情境下，我们可以使用深度学习来分析历史数据，从中挖掘潜在的缺陷模式和趋势。
### 数据预
1、缺少从事企业内控管理的组织和人员； 企业目前很多实用财务部、法务部、审计部或者企管部牵头搞集团整体内控，而忽略了内控涉及多个业务领域，以及复杂的利益切分问题，往往出现虎头蛇尾或者有好的思想无法落地的现象。 2、企业人员对内控管理的认识不到位，决策者重视不够； 企业管理者往往把内控管理看作是增加管理成本、降低效率、增加相互检查监督，而没有认识到内控管理是以风险管理为导向，核心目标是
作者丨专知编辑丨极市平台导 读 基于深度学习的工业缺陷检测方法在各种生产与运维场景中扮演着重要角色。本文将对工业缺陷检测的任务定义、难点、挑战、主流方法、公共数据集及评价指标等进行全面归纳, 并总结出方法部署中的关键辅助技术。 基于深度学习的工业缺陷检测方法可以降低传统人工质检的成本, 提升检测的准确性与效率, 因而在智能制造中扮演重要角色, 并逐
转载
2022-11-09 12:50:21
271阅读
PCB板缺陷检测机器视觉识别算法通过python+yolo系列网络深度学习模型对PCB电路板外观实时监测，当模型算法监测到有缺陷的PCB板时立即抓拍存档。Python是一种由Guido van Rossum开发的通用编程语言，它很快就变得非常流行，主要是因为它的简单性和代码可读性。它使程序员能够用更少的代码行表达思想，而不会降低可读性。Python可以使用C / C++轻松扩展，这使我们可以在C
Predicting Sharp and Accurate Occlusion Boundaries in Monocular Depth Estimation Using Displacement Fields
摘要现有的单目图像深度图预测方法倾向于预测输入图像中遮挡平滑边界、局部性差的轮廓。这是不幸的，因为遮挡边界是识别对象的重要线索，正如我们所展示的，提出从场景重建中发现新对象的方法。为了改
文章目录一. 对于文章涉及知识的学习（1）数据处理——数据标准化（2）欧式距离与马曼哈顿距离（3）多项式拟合二. 对于文章的理解 本文章的是基于另外一位博主文章的分析型文章，读者可先行阅读此文章再来看我的文章 Python机器学习房价预测 (斯坦福大学机器学习课程) 机器学习的步骤简单的分为以下三步步骤①数据获取与处理步骤②选择与训练模型步骤③评估与显示一. 对于文章涉及知识的学习（1）数据处
缺陷检测是什么？缺陷检测，是各行业产品质量管理体系中的重要一环，也是产品在正式投入市场应用前最后一道屏障。由于产品可能出现的品质问题多种多样，没有统一的衡量标准，所以一直以来，产品质检都是依靠人工来完成。可以说，产品最终的交付质量很大程度上取决于质检员的工作经验。而完全依靠人工来实现，又面临着效率低下、成本日益增加的问题。如何在保证产品质量的基础上，提升质检效率、降低成本是每一家制造企业长期追求的
企业想要得到好的发展，与时俱进科学的应对外界给予的压力和竞争是在所难免的，为了能更清楚的掌握自身在工序方面的弱势，并让企业在工序应用方面得到提升，很多企业都会选用不同的方法进行工序分析，而其中最常遇到的就是观察法以及问卷调查法。观察法，是通过观察员到现场后，进行对工作过程的仔细观察，然后不断记录下它所看到的行为、内容以及工具使用情况等各个方面的工序情况，然后进行分析与归纳总结，从而获得大量的工序细
前言战狼最近大火，为了紧跟热度，根据之前学的做一个关于战狼2票房售卖情况的数据分析。要做数据分析，首先要有数据，数据从哪儿来呢？网上有专门做票房时时统计的网站，他们会把最新的票发信息公布在网上，但是数据是以网页的方式呈现，而不是直接给你，所以我们需要做的就是先把网上的数据爬下来。猫眼票房数据网址 https://piaofang.maoyan.com/?date=2017-08-01网页截图如下：
有没有小伙伴自己上网找房的时候发现出国留学的房租都特别高呢，地段好公寓好租金分分钟人均破$2000/月租（人民币1w3每月）。 据统计，以波士顿为例，从2018年5月到2019年6月，仅一年时间，波士顿地区的平均房租已经到全美排名第3，伴随涨价$200！！！！（小编看着房价紧捂着钱包瑟瑟发抖）接下来我们一起来看看波士顿的租房价格为什么“高的离谱”吧~ 波士顿小科普波士顿独一
转载
2023-08-29 21:20:41
97阅读
时序模型方法汇总 时序问题本质都是回归问题，只是回归的方式（线性回归、树模型、深度学习等）有一定的区别。一、传统时序建模arma 模型只能针对平稳数据进行建模，而 arima 模型需要先对数据进行差分，差分平稳后在进行建模。这两个模型能处理的问题还是比较简单，究其原因主要是以下两点： 1、arma/arima 模型归根到底还是简单的线性模型，能表征的问题复杂程度有限； 2、arma 全名是自回归滑
1.文章信息本次介绍的文章是2020年发表在IEEE 智能交通系统汇刊上的《T-GCN: A Temporal Graph Convolutional Network for Traffic Prediction》。2.摘要为了同时捕获空间和时间依赖性，本文提出了一种新的基于神经网络的交通流预测方法——时间图卷积网络(T-GCN)模型，该模型将图卷积网络(GCN)和门控循环单元(GRU
一般回归采用的模型主要是线性模型，即通过一系列连续型和/或类别型预测变量来预测正态分布的响应变量。但在许多情况下，假设因变量为正态分布（甚至连续型变量）并不合理，比如：结果变量可能是类别型的。01型的变量（比如：是/否、通过/失败、活着/死亡）结果变量可能是计数型的非负的有限值（比如，一周交通事故的数目，每日酒水消耗的数量），而且它们的均值和方差通常都是相关的（正态分布变量间不是如此，而是相互独立
长短期记忆网络，简称LSTMs，可以应用于时间序列预测。有许多类型的 LSTM 模型可用于每种特定类型的时间序列预测问题。在本文中，我将分享一系列标准时间序列预测问题开发一套 LSTM 模型。本文的目的是针对每种类型的时间序列问题提供独立示例作为模板，你可以复制该模板并针对你的特定时间序列预测问题进行调整。 文章目录技术提升单变量 LSTM 模型数据准备Vanilla LSTMStacked LS
导读论文是学术研究的精华和未来发展的明灯。小白决心每天为大家带来经典或者最新论文的解读和分享，旨在帮助各位读者快速了解论文内容。个人能力有限，理解难免出现偏差，建议对文章内容感兴趣的读者，一定要下载原文，了解具体
转载
2023-01-07 16:48:41
75阅读
前言
这一篇的内容主要要讲一点在深度学习的3D目标检测网络中，我们都采用了哪些数据预处理的方法，主要讲两个方面的知识，第一个是representation，第二个数据预处理内容是数据增广。作为本篇博文的引言，我们先给一种博主制作的比较重要的3D检测方法图鉴，如下，就笔者的个人理解，今年的CVPR出现了很多的one-stage的方法，同时出现了很多融合的方法，这里的融合有信息融合，有repres
原创
2022-10-05 08:07:20
210阅读
者的个人理解，今年的CVPR出现了很多的one-stage的方法，同时出现了很多融合的方法，这里的融合有信息融合，有rep
转载
2020-05-31 22:04:49
164阅读
写在前面下面这篇文章的内容主要是来自发表于AAAI21的一篇最佳论文《Informer: Beyond Efficient Transformer for Long Sequence Time-Series Forecasting》。这篇文章针对Transformer存在的一系列问题，如二次时间复杂度、高内存使用率以及Encoder-Decoder的结构限制，提出了一种Informer模型来用于提
## 如何实现GWO灰狼优化多元回归预测深度学习
在数据科学和机器学习的领域，灰狼优化算法（GWO）和深度学习是两个重要的概念。将这两者结合起来实现多元回归预测，可以有效地提高模型的精度。接下来，我将向你展示一个实现流程，并逐步解析每个步骤的代码。
### 整体流程
下面是实现GWO灰狼优化多元回归预测的整体步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 |
第一章 绪论课题背景及意义随着国家在“十四五”规划中明确提出“推进智慧城市的建设”，基于数字化的新基建、城市治理、基础设施的智能化等已经被明确提到了城市发展战略。城市人口快速增长造成了道路交通拥堵，而道路拥堵阻碍着城市的发展，据高德地图发布的《2018Q3中国城市交通分析报告》我国拥堵延迟指数为1.56(在通行距离为1小时的行程花费出行时间为1.56小时)，这意味着道路拥堵已经成为一个不可忽视的问
