审计监督机制

摘要： 精准扶贫政策在我国推行了数年,并且取得了显著的成效。但这并不意味着我国精准扶贫工作已经全面完成。基于精准扶贫视域,加强教育专项资金审计监督管理工作,是保障专款专用的关键。文章主要围绕“精准扶贫视域下教育专项资金审计监督机制优化”这一主题展开探索,旨在寻找到促进教育专项资金审计监督机制不断完善的有效途径,充分发挥出审计监督的职能,让专项资金得到充分利用,使得国家精准扶贫政策能够顺利推进。

摘要： 中国石化确立“十四五”审计工作“站排头、争第一”的总目标,提出“政治强审、风险导向、经济卫士、增值服务”四大理念,为企业审计工作开展指明方向。各企业内部审计机构立足经济监督,聚焦主责主业,为企业依法合规经营保驾护航发挥了坚实作用。健全审计监督机制、增强被审计单位的监督意识、完善监督方法、打造一支审计铁军,进一步提升审计部门的监督质效,对企业高质量发展具有重要意义。

摘要： 近几年我国社会经济水平不断进步和提升,社会在发展的过程中也越来越开放化。高校教育事业发展也在不断朝着多元化的方向运行,教育事业的发展为高校内部审计监督体系的建立健全提供了重要的发展机遇,也提出了更全面和更严格的要求,也在一定程度上冲击了内部审计自身发展过程中的整体性和协调性。因此,高校更应该重视对内部审计自身潜力的挖掘,通过构建内部审计监督体系,促使高校可以从容应对内外部的各种挑战与风险,从而有效地推进高校教育事业的稳定推进。因此,文章首先对构建高校内部审计监督体系的现实意义进行分析,然后对内部审计监督体系在构建过程中存在的问题进行分析和总结,最后,对如何有效推动内部审计监督体系的构建提出了一些针对性的建议和策略,希望为构建内部审计监督体系提供良好的帮助,进而促进高校教育事业持续健康发展。

摘要： 反腐败工作一直是党和国家审计战略部署的重中之重,对我国的发展和稳定具有重要意义.在塞贝利斯(Tsebelis)模型的基础上分别建立只有内部审计的一级监督机制和出资人-内部审计的二级监督机制博弈模型,探讨什么样的机制设计和奖惩制度能更好地抑制腐败行为的发生,进而完善对国企经济责任人不敢腐、不能腐的监督治理体系.研究发现,一级监督机制下,内部审计部门工作人员容易偷懒从而纵容腐败的发生,所以在审计全覆盖要求下,有必要建立健全国企出资人对内部审计部门进行再审计的二级监督机制,并通过加大对内部审计人员的惩罚力度、适当调节出资人审计部门工作人员的奖励力度、减小对经济责任人腐败的惩罚力度,进而降低经济责任人腐败的概率.

摘要： 本文基于企业财务风险管理的视角,对企业内部控制存在的问题展开分析,并以此为依据,提出规范化企业财务决策机制,控制财务风险;建立健全的财务预警机制,保证资产保值增值;加强财务管理工作,创新项目承包模式;加强审计力度,完善财务监督体系等几个方面的措施。企业在运营发展的过程中,建立健全的财务内部控制机制,开展合理的项目活动,逐步实现企业经济效益最大化的发展目标。

摘要： 随着人们生活水平的不断提高,对生态环境的质量也提出了更高要求.为此,中央及各级政府通过成立环保专项资金来进一步推进生态环境的改善治理.本文从审计视角出发,对生态环境治理专项资金审计监督机制进行设计.通过问卷调查验证其合理性,并根据调查结果提出可行性建议,对完善监督运行机制和提升审计监管力度具有一定的理论和实践指导意义.

摘要： 一种基于3D深监督机制的颞骨关键解剖结构小目标分割方法属于医学影像处理领域，本发明设计了一个3D的编码解码网络，编码阶段采用密集连接网络提取特征，加强特征的传播，提升特征的利用率，不同的密集连接网络块之间设计了迁移模块，迁移模块采用3D多池化特征融合策略，融合max pooling和average pooling后的特征。解码阶段引入3D深监督机制隐藏层和主干网络的输出结果共同指导网络训练。本发明针对颞骨关键解剖结构体积微小，可供提取特征不足的问题，采用3D网络充分利用颞骨CT的空间的信息，实现颞骨关键解剖结构锤骨、砧骨、耳蜗外壁、耳蜗内腔、外半规管、后半规管、前半规管、前庭以及内听道的自动分割。

摘要： 本发明涉及一种带有监督机制的智能电动汽车漂移入库分段式控制方法，包括以下步骤：1)采用路径规划器规划漂移触发点接近路径，并对规划的路径进行监督监测，完成车辆向漂移触发点的接近，达到漂移触发状态；2)当车辆达到漂移触发状态时即触发漂移动作，在通过甩尾试验得到的漂移开环控制器的控制下完成漂移过程，最终停入期望库位，实现车辆期望状态和位置的准确跟踪。与现有技术相比，本发明具有提高控制精度、实现无人驾驶漂移入库、失效监测策略完善等优点。

摘要： 一种基于级联注意力与点监督机制的全卷积考场目标检测方法，由构建全卷积考场目标检测网络模型、训练全卷积考场目标检测网络模型、检测测试集图像组成。本发明在FCOS方法的基础上，提出了级联注意力模块，插入骨干网络与特征金字塔网络之间，使特征金字塔网络获得显著的特征；在全卷积检测头部模块增加了点监督分支，使检测模型具有区分交叠目标能力，能在考生座位密集的考场监控场景下检测交叠目标，解决了密集场景下目标检测包围框回归不准确的问题。本发明精度为92.9％，检测速度为22.1帧/秒，提高了考场目标检测任务的精度与速度，可用于考场检测。

摘要： 根据本实施例提供的一种基于优化热度图监督机制的服饰关键点检测方法，将服饰关键点检测训练集通过多重分辨率热度图计算得到三种尺度的预测热度图，由于所采用的骨干网络为HRNet因此能够在信息传输过程中保持高分辨率，然后通过在逐渐聚焦热图监督机制中添加标准偏差逐渐降低的高斯核的方法能够在增大空间分辨率的同时带来冗余的空间信息，最后通过计算水平损失函数、均方误差，并通过所述以反向传播的方式对服饰关键点检测网络进行训练从而得到服饰关键点检测网络。通过水平损失函数对服饰关键点检测网络进行训练能够在不过多损害计算性能的前提下，训练出了更佳的检测模型，提升了服饰关键点检测的精度。

摘要： 本发明公开了一种以One‑Class SVM作为监督机制的过采样方法，首先用数据集及其标签来训练条件生成对抗网络(Conditional Generative adversarialnetwork，CGAN)，然后用One‑Class SVM针对每一个小类训练一个单类训练模型，然后用CGAN的生成器以小类的标签作为输入合成新的样本点，在合成新样本点的过程中，通过其K近邻计算该样本是否为边界样本，若是则再用对应该类的SVM模型来判断该样本是否符合少数类的分布，最终找到高质量的合成样本点。本发明能提高合成样本点的质量，避免样本分布重叠、失真等问题，适用于在二类或多类不平衡数据集下提高过采样技术合成的样本点的拟合性和泛化性。

摘要： 本发明公开了一种基于多路径网络结构和多深监督机制的意图对象预测方法,包括以下步骤：获取初始图像样本，根据初始图像样本通过人体注意力模块获取视觉注意概率图，根据初始图像样本对初始图像样本中手的关键点进行检测并进行高斯滤波获得手位置概率图，根据所述初始图像样本通过全局语义与局部轮廓模块提取物体轮廓信息；基于所述视觉注意概率图、所述手位置概率图和所述物体轮廓信息进行基于空间注意力的融合，再进行深监督处理获得所述初始图像样本的下一个短期活动对象的准确概率图，完成意图对象预测。本发明基于深监督机制整合了全局语义与局部轮廓信息，人体注意力和手部关键点的线索，预测以自我为中心的图像中的短期下一个活动对象。

摘要： 本发明公开了一种基于自监督机制的遥感图像细粒度目标识别方法，将所述融合卫星遥感图像输入目标检测卷积神经网络以获得目标位置，根据目标位置从所述融合卫星遥感图像截取目标图像截图，输入语义分割卷积神经网络以获得所述目标图像截图的语义分割结果，最后根据所述语义分割结果对所述目标图像截图进行图像滤波，并将滤波后的图像输入细粒度目标识别网络模型进行目标细粒度识别获得遥感图像目标识别结果。本发明解决了细粒度遥感图像检测和识别中标注样本监督信息不充足、领域知识不匹配问题，提高了识别准确度。

摘要： 本发明揭示了一种基于半监督机制的异常细胞检测假阳性抑制方法，首先，通过训练RetinaNet网络模型，以可疑细胞检测框的形式输出可疑异常细胞的检测结果，然后，根据对可疑细胞检测框的定位获得单细胞图像块，引入包含有学生模型和教师模型的半监督机制设计出基于Mean‑Teacher半监督分类网络模型，最后利用该分类网络模型对宫颈细胞视野图经RetinaNet生成的可疑异常宫颈细胞进行假阳性抑制，完成异常细胞检测假阳性抑制。本发明可以有效抑制检测后的假阳性细胞，并且可以在只有有限标记数据的情况下获得良好的性能，减少医务人员的复核工作量，提高异常细胞检测复核的工作效率。

摘要： 本发明涉及一种带有监督机制的智能电动汽车漂移入库分段式控制方法，包括以下步骤：1)采用路径规划器规划漂移触发点接近路径，并对规划的路径进行监督监测，完成车辆向漂移触发点的接近，达到漂移触发状态；2)当车辆达到漂移触发状态时即触发漂移动作，在通过甩尾试验得到的漂移开环控制器的控制下完成漂移过程，最终停入期望库位，实现车辆期望状态和位置的准确跟踪。与现有技术相比，本发明具有提高控制精度、实现无人驾驶漂移入库、失效监测策略完善等优点。

摘要： 本发明公开了一种基于自监督机制和区域建议网络的场景分类方法及装置，属于图像处理领域，该方法包括：获取场景分类的标准数据集，遵循不同标准数据集的划分规则，将数据集按照标签文件划分为训练集和测试集；构建用于提取特征的基网络、用于提取局部具有可判别信息区域的区域建议网络以及用于合并不同尺度特征的联合网络；采用自监督机制对网络的损失函数进行优化设计；使用训练集图片对基网络、区域建议网络以及联合网络的参数进行交替训练；将测试图像输入已经训练好的网络中，获得图像的场景类别。本发明无需任何额外的局部区域标注信息，只需要图像的场景类别层级标签即可，使得网络能够针对不同的数据集进行端到端的学习。