一、监测数据的审核及结果的分析与判断（论文文献综述）
孙肖坤[1]（2021）在《复杂大型建设项目费用偏差控制方法及信息系统设计》文中提出随着全球范围内经济形势的动态稳定发展,复杂大型建设项目在国内外均呈持续增长的态势,国际工程项目市场的竞争愈发激烈。复杂大型建设项目事关民生和经济效益,其开发建设会对国家和社会产生广泛而深远的影响。在工程建设领域,许多投资主体拥有雄厚的资金实力和丰富的开发建设经验,并开始涉足复杂大型建设项目的开发建设,项目投资规模越来越大,建设周期越来越长,参与建设的单位越来越多,不确定性带来的项目风险也愈发复杂。随着时代的发展,复杂大型建设项目逐渐成为项目管理领域的研究热点。然而,在项目建设过程中,投资效率低下、费用超支等现象屡见不鲜,项目执行情况在各层面上不尽如人意,传统的项目管理理论已经不能适应现阶段管理实践的需求。因此,从复杂性视角出发对项目管理领域进行研究就成为一种新的解决思路。如何对项目复杂性进行科学、系统以及深入的分析,如何在项目建设过程中动态、全面地掌握项目费用状态,如何判断工程费用实际状态与计划的偏差严重程度,如何对项目费用偏差做出科学的警报和预测,如何有依据地对工程项目的费用偏差进行有效纠偏控制,就成为摆在管理者面前的一个理论和实践问题。为了更加科学有效地针对复杂大型建设项目费用实施监控管理,本文运用系统动力学相关理论和方法,建立了基于复杂性视角的建设项目费用偏差影响因素的系统动力学模型,构建了项目费用偏差的警报及预测模型,梳理了项目全生命周期不同费用偏差程度下的纠偏流程,进而分析并设计了以理论模型为基础的复杂大型建设项目费用偏差控制信息系统。具体研究内容包括以下四个部分:（1）基于系统动力学的费用偏差关键影响因素识别研究。首先,对复杂大型建设项目的费用监控模式进行概述;在此基础上,对系统动力学相关基础理论及其应用在建设项目费用偏差控制领域的可行性进行分析;然后,将复杂大型建设项目作为一个整体系统,对项目建设各阶段内费用偏差影响因素之间的关系进行分析识别,构建系统动力学反馈图模型,确定主要变量,内生变量、外生变量,建立各变量之间方程关系;最后,通过Vensim软件模拟仿真,建立动态控制模型并验证其可行性和有效性,识别出费用偏差关键影响因素及其影响程度,并对模拟结果进行分析。（2）复杂大型建设项目费用偏差警报及预测模型研究。首先对复杂大型建设项目不同阶段费用偏差计算的需求及特点进行分析,据此选取适用于复杂大型建设项目费用偏差警报的方法模型;然后对K-Means聚类算法进行缺陷分析,引入贴近度概念,并将边界均值算子作为主要方法对经典K-means聚类进行改进,有效克服了主观随意性和警情区间不连续的问题;最后通过算例分析证实了本模型的有效性。复杂大型建设项目费用偏差预测模型是偏差警报模型的后续研究。首先,全面论述了神经网络模型的相关原理,对其在复杂大型建设项目费用偏差预测研究中的可行性和适用性进行了分析;然后,利用仿生算法对传统BP神经网络进行改进,优化神经网络模型中的初始网络权值和阈值,并将历史数据输入模型中进行训练获得成熟模型;同时,将现阶段的费用偏差进行子目费用分析,将总偏差最终分摊至每一个子目费用的扰动因素,深度分析复杂大型建设项目中不同活动对费用偏差的影响,在当前费用偏差情况已知的情况下,研究其对未来费用偏差的影响程度并予以量化,判定即将发生的项目警情及其位置,有效辅助项目费用管理方采取措施进行处理,实现真正意义上的项目费用事前控制。（3）复杂大型建设项目费用偏差控制策略及效果评价研究。首先,针对复杂大型建设项目费用偏差控制策略,挖掘了流程再造和协同理论与之相适应的契合点,梳理了费用偏差控制中流程再造和协同的目标和原则;其次,针对复杂大型建设项目在前期决策阶段、中期实施阶段、后期运维阶段所面临的不同费用偏差警情,明确各阶段责任方,梳理并总结出具体的纠偏操作流程和控制策略;为了增强该纠偏流程的适用性,本节首次提出了纠偏效果评价,从控制能力、控制效果、经济和社会效果等角度构建指标体系,构建了基于支撑度理论的模糊群决策模型,对纠偏效果进行评价,给出反馈结果,推动纠偏策略的持续改进。（4）复杂大型建设项目费用偏差控制系统设计研究。把研究的理论和构建的模型拓展到实际的项目费用管理中,提出了复杂大型建设项目费用偏差控制信息系统设计。首先,对复杂大型建设项目费用偏差控制系统进行了定义,对系统建设目标、系统用户和系统需求进行分析,确定了系统的非功能需求和功能需求;然后构建费用偏差控制系统的总体设计框架结构,从系统开发方法、系统开发平台、系统功能模块、系统数据库四个角度对系统进行详细深入的设计;在涉及到系统关键的实施技术方面,对开发技术选型进行了结构性论述,并对数据仓库的核心设计理念进行了详细介绍,设计了系统模型管理模块的结构和重点功能。该系统包括费用偏差警报、费用偏差预测、费用偏差控制、纠偏效果评价等功能。
金智明[2]（2021）在《重大疾病监测最小数据集的构建研究》文中认为目的基于现有已纳入国家监测管理的重大疾病的监测工作现状,探索构建满足现有监测业务指标需求的最小数据集,为我国重大疾病监测数据采集工作提供参考依据。方法采用业务需求调研、文献研究法、德尔菲法和数据库范式理论等方法对数据集的内容进行筛选。本文采用SPSS 24.0软件进行统计学分析。各数据元重要性的均数、满分比、标准差、变异系数等内容的计算采用描述性统计分析;协调系数采用多个相关样本的非参数检验法进行分析,检验水准α=0.05。结果1.专家基本情况:本次针对12种疾病开展相应的问卷调查。参与第一轮咨询的专家共791人,有效应答数为666人,专家积极系数在78%-94%之间,专家主要来自市级疾控中心,以高级和中级职称为主。参与第二轮咨询的专家共545人,有效应答数为431人,专家积极系数在65%-86%之间,专家主要来自省级疾控中心,以高级职称为主。两轮专家咨询中,各表单专家熟悉程度均值均≥0.8,专家判断依据均值均>0.9,专家权威程度均值均>0.8,专家协调系数检验P均<0.05。2.专家咨询结果:数据集最初有905个数据元。第一轮专家咨询后,数据集有832个数据元。第二轮专家咨询后,将所有表单数据元汇总,形成的重大疾病监测数据集含有255个数据元。3.数据库范式结果:对数据集进行规范化描述。本研究重新调整63个数据元的信息分类。本研究剔除重名数据元13个、对47个数据元进行语义标准化并剔除25个数据元、剔除派生数据元30个,形成含有187个数据元的重大疾病监测数据集。4.目标一致性结果:结合监测目标,将7个数据元作为扩展数据元,不纳入最小数据集。5.最小数据集结果:最小数据集共有180个数据元,其中个人基本信息有18个数据元、监测机构信息有2个数据元、体检筛查信息有15个数据元、病例报告信息有10个数据元、检验检测信息有15个数据元、流行病学调查信息有45个数据元、治疗用药信息有46个数据元、随访管理信息有29个数据元。按数据类型分,字符型数据元有122个,日期型数据元有32个、数值型数据元有18个、日期时间型数据元有4个和布尔型数据元有4个。结论本研究基于重点传染病、慢性病和精神疾病监测核心业务需求,初步构建了一套涵盖患者个人基本信息、监测机构信息、体检筛查信息、病例报告信息、检验检测信息、流行病学调查信息、治疗用药信息和随访管理信息等八部分内容的重大疾病监测最小数据集,对今后规范疾病监测信息采集内容具有参考意义。
贵州省医疗保障局[3]（2021）在《省医疗保障局关于公布2021年第一批新增、修订医疗服务价格项目的通知》文中提出黔医保发[2021]31号各市（自治州）医疗保障局、省属医疗机构:按照《中共中央国务院关于深化医疗保障制度改革的意见》（中发[2020]5号）、《中共贵州省委贵州省人民政府关于深化医疗保障制度改革的实施意见》（黔党发[2020]26号）文件精神,根据《省医疗保障局关于新增医疗服务价格项目工作的通知》（黔医保发[2019]57号）工作部署,经省人民政府同意,决定公布2021年第一批新增、修订医疗服务价格项目。现将有关事项通知如下:
倪琦超[4]（2021）在《基于深度学习的公交车驾驶员行为检测系统》文中研究说明交通事故是全世界最严重的危害之一,其造成了巨大的财产损失和人员伤亡,其中约95%的事故是由驾驶员不当行为造成的。检测公交车驾驶员异常行为能够对驾驶员的不当行为进行预警,从而保障交通安全。在2019年末爆发的COVID-19中,驾驶员作为公交车上与流动性人员接触最频繁的人,对其佩戴口罩行为进行检测,能够有效降低感染风险,保障其自身和广大乘客的健康安全。实时监测公交车驾驶员,对其不当行为进行及时提醒,能够更好的保护乘客与驾驶员的人身安全。本文首先依据公交车驾驶员常见的不当行为提出了公交车驾驶员行为检测模型（Behavior Detection Model of Bus Drivers Based on Deep Learning,Deep BD）,包括视频恢复,公交车驾驶员佩戴口罩检测,公交车驾驶员异常动作检测以及公交车驾驶员疲劳驾驶检测。Deep BD能够对公交车驾驶员佩戴口罩情况进行识别,还能够对公交车驾驶员在行车过程中出现的使用手机、抽烟、疲劳驾驶等行为提供有效检测。本文使用真实的公交车驾驶员监控视频验证了Deep BD的检测精度能够满足工程实际需求。其次,本文基于边缘计算设计了能够将移动计算任务卸载到边缘服务器上的低延时、少带宽的框架（Bus Task Offloading Model Based on Edge Computing,BTOM）,该框架可以将公交车驾驶员行为检测模型嵌入到边缘端,并且通过仿真实验验证了BTOM具有良好的性能。最后根据公交公司的实际需求,结合人工智能中前沿的技术,本文完成了公交车驾驶员行为管理系统。相关工作人员能够通过该系统对公交车驾驶员行为进行监督管理,从而规范公交车驾驶员行为,更好地维护公共安全。
王磊[5]（2021）在《大学生锻炼坚持行为影响因素及促进策略研究》文中进行了进一步梳理大学生是国家的未来和民族的希望,欲文明其精神,先自野蛮其体魄。大学生的体质健康与锻炼坚持状况,对体育强国建设和中华民族伟大复兴中国梦的实现具有重大意义。锻炼坚持是指个体持续在一段时间内进行规律锻炼并长期保持的行为,是个体通过体育锻炼增强体魄、健康生活、健全人格、锤炼意志的必要条件。《体育强国建设纲要》中明确“要将促进青少年提高身体素养和养成健康生活方式作为学校体育教育的重要内容”。高校体育不但肩负体育教育职能,更兼具促进锻炼坚持、增强学生体质、建设校园体育、建树正确体育观的育人责任。但至今为止,大学生身体活动不足、锻炼坚持困难,依旧是学校体育的突出问题。体育领域学者对大学生锻炼坚持行为的研究由来已久,取得了丰富的研究成果,在梳理时发现,相关研究历经探索与奠基、起步与发展、成熟与融合三个阶段,形成了以健康信念模型、计划行为理论、社会认知理论等为核心的理论框架,但缺乏对决策过程的关注;且近年来信息技术发展赋能大学生锻炼行为虚拟化,虚拟体育社交与用户生成内容知识共享等,改变了传统锻炼坚持行为的研究场域,相关适应性研究稀缺。基于此,提出了大学生锻炼坚持行为影响因素与促进策略的研究问题。本研究综合运用用户生成内容分析与挖掘、文献资料、专家访谈、问卷调查、数理统计、机器学习和逻辑归纳等研究方法,从我国大学生锻炼坚持行为研究历程梳理入手,结合虚拟锻炼社区用户生成内容分析与访谈资料的交互验证,识别大学生锻炼坚持行为的影响因素,理顺大学生锻炼坚持行为的决策过程、建立模型验证影响因素间的作用机制,并细化锻炼坚持行为分类、制定促进策略,通过系统研究得出如下结论:（1）大学生锻炼坚持行为受生活方式自评、健康认知自评、运动认知自评、个人投入、社会支持、锻炼氛围、场地器材、锻炼获益感知、锻炼风险感知、锻炼动机、锻炼自我效能、锻炼坚持时间、锻炼坚持质量等13个因素的影响。这13个因素构成大学生锻炼坚持行为模型的五大因素即健康自我评价、锻炼条件、锻炼效果感知、锻炼内驱力和锻炼坚持行为。（2）大学生锻炼坚持行为模型五大因素之间存在“感知输入-决策-驱动-行为输出”的四层决策逻辑,形成一个链式中介模型,可归纳为具有五因素四层次的“SCeiP”行为模型。该模型是以大学生锻炼坚持行为为研究对象,以促进和优化锻炼坚持相关因素及决策过程为目标,通过不断完善锻炼坚持行为相关因素作用及协同,促进大学生持续做出锻炼坚持决策的行为模型。（3）锻炼内驱力是锻炼坚持行为的动力来源,是“SCeiP”模型中的核心中介变量,且根据个体所处行为阶段不同,影响不同。模型内部两条促进路径和外部两条反馈路径,均遵循“客观-主观-客观”的作用逻辑,说明锻炼坚持是客观因素通过主观因素发挥能动作用的结果,研究既要关注客观影响因素,更要关注主观作用机制。（4）大学生容易受到外界信息的影响,单次锻炼的效果感知与经验总结,会影响后续决策。锻炼坚持实质上是一个动态变化、螺旋发展的系统,是个体针对“是否进行锻炼”做出理性决策的过程。在一段时期内,每次决策及行为输出结果均会反馈至输入层,影响新一轮决策。在虚拟锻炼社区调研中发现锻炼者偏好对锻炼效果进行成本效益分析,只有锻炼获益大于锻炼风险时,个体才会产生足够的锻炼内驱力,选择坚持锻炼。（5）虚拟锻炼社区汇集大学生锻炼坚持及衍生的锻炼知识共享与社交行为,锻炼坚持行为理论在虚拟化锻炼场域中具有一定适应性,但仍需不断拓展。大学生信息化锻炼虚拟社区与平台是新时代锻炼坚持行为叙述规则和价值逻辑建立的主战场,需要着力设计与打造。基于“SCeiP”模型形成了高校大学生锻炼坚持行为线上线下双循环促进的总体思路。根据巴纳姆效应理论,利用信息化平台知识共享塑造科学体育观导向,在尊重学生个体行为差异的前提下,发挥学生体育锻炼坚持价值认同的聚合效应,以促进大学生锻炼坚持。（6）为实现“因人而异”“因材施教”的大学生锻炼坚持行为预测与导向内容推荐,实现分类促进策略,本研究选用PCA-GS-SVM算法训练大学生锻炼坚持行为数据分类器,训练效率高且正确率在训练集及测试集中均高于87%,能够满足大学生锻炼坚持行为信息化平台分类促进策略的应用要求,有效支撑“SCeiP”模型实践应用。将锻炼坚持行为分为八类,针对不同类别行为特点,制定具体分类促进策略。（7）设计实现大学生锻炼坚持行为促进信息化平台,为实现“因人而异”“因材施教”的锻炼坚持促进提供平台策略及保障策略。从应用需求出发设计平台功能,将“SCeiP”行为模型中涉及的理论概念具象化,融合反馈机制、激励体系、粘性强化等,设计锻炼坚持行为信息化促进方法,为“SCeiP”行为模型的应用落地打造良好基础。并针对锻炼坚持行为促进信息化平台的推广应用,从组织保障策略、制度保障策略、监管反馈策略等三个方面,制定保障策略。本研究创新性主要集中于以下三点:第一,研究引入管理学理论拓展锻炼坚持研究理论架构,拓宽现有锻炼行为研究的应用场景;第二,集成大数据研究方法,拓展虚拟锻炼社区用户分类和用户生成内容分析研究路径,丰富了锻炼坚持行为研究的方法论体系;第三,自行发展大学生锻炼坚持行为问卷,为大学生锻炼坚持行为量化研究提供有效量具及实证基础。
杨明奇[6]（2021）在《基于WebGL的地理信息大数据可视化平台设计与实现》文中指出随着信息技术的飞速发展,人类对地球的探索也在不断以智能化的手段向前推进。用于描述自然现象的变化规律与空间分布情况的地理信息数据也在飞速爆发增长。地质研究与大数据的融合,形成了“多元异构、高容量、低价值密度”的“海量地理信息数据”,尤其在城市建设中反映地表和地面沉降情况的地质沉降数据,具有容量大、时变性、维度复杂的特点。如何通过可视化技术更直观的服务于地质研究分析与问题决策,成为可视化领域研究热点。本文研究内容首先针对地理信息数据的特点进行总结分析,系统的介绍了目前数据可视化的相关技术与工具。其次研究分析了地理信息数据可视化国内外的研究现状,针对地理信息中的城市地质沉降可视化总结目前的不足与需待解决的问题。最后设计并实现一个Web端数据可视化平台。该可视化平台基于B/S架构模式实现从数据解析到构建GIS服务最后叠加地图图层并可视化展示等一系列集成方式。以架构于WebGL之上的Cesium作为三维渲染引擎,以Geoserver作为地图图层处理服务,两者相融合构建方便、简洁的可视化平台。在基于这个可视化平台之上,设计了一种针对地质沉降形变监测结果可视化表达的实现方法。根据某个阈值区间动态生成颜色过渡效果,根据颜色变化情况反映该地域沉降形变情况。同时设计并提供相应的个性化与定制化的可视化展示,如能够自定义阈值区间重新渲染覆盖图层呈现的颜色、捡取数据点要素信息,并通过Echarts.js绘制形变速率变化图、三维散点图、三维曲面图等分析图表.还提供便捷、简洁的数据交互功能,方便用户操作与使用。
桂俊华[7]（2021）在《基于风险管理的铁路供电维修安全管理研究》文中研究表明电气化铁路是我国铁路网的重要组成部分,其畅通运营依赖于持续稳定、可靠的供电设备。为了确保供电设备的持续稳定、可靠运行,则需要开展安全有效的供电设备维修。在供电维修活动中,安全是永恒的主题,基于风险管理的安全管理为供电维修安全提供了重要保障。风险管理是一种建立在风险控制理论基础上,具有系统化管理特征的科学管理方式,在2012年我国铁路全面推行风险管理后,历经多年发展已成为铁路供电维修安全管理的主要方法。通过对风险管理在铁路供电维修安全管理中的应用情况进行研究,对供电维修安全风险进行全面识别、评估及控制,对提升铁路供电维修安全管理水平,确保维修管理及作业组织过程安全有序具有重要作用。论文通过调研某供电段铁路供电维修安全管理现状,对供电维修管理及作业组织的所有环节进行梳理,通过工作危害识别等方法识别供电维修作业各个环节危害,运用头脑风暴法、风险矩阵评价方法开展风险评估,依据ALARP接受准则确定需要控制的危害,利用风险控制理论针对每一危害制定相适应的“人防”、“物防”或“技防”措施以控制风险,并采取定期评价的方式监督风险控制效果以不断提升铁路供电维修安全管理,对有效控制供电维修组织及其管理过程中的风险具有积极作用,对其他铁路供电设备管理单位开展设备维修安全管理具有一定的借鉴意义。
董婷梅[8]（2021）在《垃圾短信云过滤平台的研究与实现》文中提出随着微信等即时通信工具的迅速发展,个人用户的短信使用频率已然降低。但是短信作为一种方便、快捷、正式的移动联络方式,仍一直深受企事业单位、无网络群体以及商家等的欢迎,尤其是端口短信,近年来仍取得了突飞猛进的发展,给电信运营商提供了丰厚的回报。随着端口短信业务的发展,垃圾短信问题也日益突出。垃圾短信不仅对手机用户的正常工作和休息造成了干扰,还给运营商的造成了巨大的投资负担,开展垃圾短信整治势在必行。目前,国内主要基于黑白名单技术和文本内容过滤技术进行垃圾短信过滤,存在着误拦与漏拦率高的问题。针对以上问题,本文综合运用多种技术手段、方法、规则,开展垃圾短信云过滤平台的研究与实现,从通信运营商源头进行垃圾短信的识别分析与过滤。本文主要研究工作内容如下:1.本文对垃圾短信的背景进行了介绍,并开展了国内外垃圾短信过滤技术及过滤系统建设现状综述。本文对人工智能文本分析技术进行了深入研究,详细介绍了主动学习技术、分类技术及聚类技术,并对云平台进行了研究,介绍了其工作原理。2.设计实现了垃圾短信云过滤平台。本文首先对短信过滤流程和过滤平台需求进行分析,开展概要设计,然后对系统组织架构、网络架构、应用架构、主要业务功能模块进行了详细设计,并部署在云平台上。3.对智能过滤技术进行了优化,采用贝叶斯网络分类算法结合人工智能算法的新型算法对垃圾短信进行过滤,其中用到KNN分类方法对垃圾短信样本进行学习,可从人工审核的样本中学习人对垃圾短信的判定规则,辅以关键字库、名单策略等其他辅助参考逻辑,实现从运营商源头对短信进行基于内容的监控、鉴别、过滤和智能分类,提高垃圾短信过滤效率。垃圾短信云过滤平台测试结果表明,平台能对垃圾短信进行有效的拦截过滤,并实现对短信内容的识别及智能分类过滤。且由于系统采用人工智能学习的分析技术,日常维护中只需要很少的维护人员进行日常新样本的确认等工作,大大节省了人力成本。
李亚琳[9]（2021）在《提高石家庄市货物贸易外汇管理政策执行效果研究》文中研究说明为顺应对外贸易发展需求,提高贸易便利化水平,防范系统性金融风险的发生,提升外汇局管理效能,国家外汇管理局于2012年开始全面推行货物贸易外汇管理改革,在之后的几年内,外汇局基于经济金融形势、市场环境的变化及“放管服”改革的不断推进颁布了一系列政策,不断减少行政审批事项,优化了银行及企业的业务办理流程,大幅降低了企业相关财务和用工成本,确立了事中事后监管新体系,在促进贸易便利化的同时,有效应对了历次国际金融危机冲击。党的十九大对涉外经济管理部门提出了“实行高水平的贸易和投资自由化便利化政策”的更高要求,在此背景下开展货物贸易外汇管理政策执行研究,找出影响政策目标实现的因素,剖析其产生的原因,总结经验与教训对于提高政策执行效果,打击逃汇、骗汇等违规行为,促进便利化措施落地具有宝贵的现实意义。本文以石家庄市为例,综合采用文献研究法、问卷调查法、深度访谈法全面了解货物贸易外汇管理政策的执行情况,厘清政策执行的成效与政策执行中存在的问题。总体来说,现行货物贸易外汇管理政策在防范金融风险、促进贸易便利化方面取得了较大成效:一是企业往返外汇局和银行之间的“脚底成本”及用工成本大幅下降,投入贸易外汇收支业务的人力资源减少;二是由于银行业务流程优化,服务水平提升,业务办理时间缩短,企业的资金周转速度明显加快;三是守住了不发生金融风险的底线,对认定存在违规的企业,纳入B、C类严格监管,实施精准打击。但在取得诸多成效的同时,在执行过程中仍存在部分问题制约着政策目标的实现,具体为:政策本身存在监管漏洞,政策执行人员的服务水平及政策宣传效果有待提升,电子政务系统功能有待优化,目标群体不按规定落实政策,政策执行环境中仍存在影响执行效果的负面因素。为解决石家庄市货物贸易外汇政策执行中的各种问题,更好地实现政策目标,本文以史密斯模型为框架并结合委托代理理论全面分析问题背后的原因,并提出以下建议:一是完善政策中的不协调及不合理之处,以提升政策的有效性;二是强化县域支局的履职能力建设,加强人才队伍建设,提升政策宣传有效性,完善电子政务系统建设,加强部门间联合监管,以全面提升政策执行机构的执行能力;三是指导目标群体完善内部管理,避免落实政策过程中出现偏差;四是积极指导企业应对贸易摩擦与新冠肺炎疫情产生的不利影响,规范代理业务行为,为政策执行创造良好的环境。通过笔者的不懈努力,期望本研究在理论方面丰富史密斯模型的现实发展,扩充货物贸易外汇管理政策领域的研究成果,在实践方面为探索适合我国经济发展形势的货物贸易外汇管理政策体系,提高石家庄市政策执行效果提供一些参考。
管淑慧[10]（2021）在《国有企业内部审计职能定位与升级路径》文中提出当前,许多国有企业都建立了包含内部审计的现代企业管理制度。但是国有企业的内部审计工作还存在一些问题。在国家相关政策下,国有企业的内部审计面临着升级的挑战。文章分析了当前国有企业内部审计职能定位与升级中存在的问题,并提出了国有企业应当改善内部审计形象、细化职能定位、注重内外部风险的管控、建立新型增值型内部审计体系,以切实提高国有企业的整体效益。
二、监测数据的审核及结果的分析与判断（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、监测数据的审核及结果的分析与判断（论文提纲范文）
（1）复杂大型建设项目费用偏差控制方法及信息系统设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 复杂大型建设项目研究现状 |
| 1.2.2 项目费用控制研究现状 |
| 1.2.3 预警方法研究现状 |
| 1.2.4 纠偏策略研究现状 |
| 1.2.5 信息系统应用研究现状 |
| 1.3 主要研究内容和技术路线 |
| 1.4 主要创新点 |
| 第2章 相关基础理论研究 |
| 2.1 复杂大型建设项目特点及费用控制分析 |
| 2.1.1 复杂大型建设项目特点分析 |
| 2.1.2 复杂大型建设项目费用偏差控制参与主体 |
| 2.1.3 复杂大型建设项目费用控制复杂性分析 |
| 2.2 费用偏差控制相关理论研究 |
| 2.2.1 费用偏差控制内涵 |
| 2.2.2 费用偏差影响因素分析 |
| 2.2.3 费用偏差控制基本原则 |
| 2.3 费用偏差控制模型及方法研究 |
| 2.3.1 偏差特征系统动力学理论 |
| 2.3.2 神经网络模型 |
| 2.3.3 费用偏差预警聚类方法 |
| 2.3.4 费用偏差控制策略及评价理论 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 基于系统动力学的费用偏差影响因素识别研究 |
| 3.1 复杂大型建设项目费用监控模式 |
| 3.1.1 费用监控模式特征分析 |
| 3.1.2 费用监控模式构建 |
| 3.1.3 费用监控模式运行流程 |
| 3.2 费用偏差影响因素的系统动力学模型构建 |
| 3.2.1 系统动力学的基本理论 |
| 3.2.2 基于系统动力学的费用偏差控制的可行性分析 |
| 3.2.3 系统动力学模型构建 |
| 3.3 费用偏差影响因素的子系统方程式建立 |
| 3.3.1 系统动力学建模中涉及到的数学方法 |
| 3.3.2 影响因素的子系统方程式建立 |
| 3.4 系统动力学模型仿真和分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 基于改进神经网络模型的费用偏差控制方法研究 |
| 4.1 工程建设项目费用偏差计算需求及特点分析 |
| 4.2 基于K-means算法的费用偏差警情计算模型研究 |
| 4.2.1 K-means聚类理论及缺陷分析 |
| 4.2.2 K-means聚类方法改进及适用性研究 |
| 4.2.3 基于改进K-means算法的费用偏差计算模型构建 |
| 4.3 基于改进神经网络模型的费用偏差计算模型研究 |
| 4.3.1 神经网络模型原理分析 |
| 4.3.2 神经网络模型的改进及适用性研究 |
| 4.3.3 基于改进神经网络模型的费用偏差计算模型构建 |
| 4.4 算例分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 基于流程再造的费用偏差控制策略及效果评价 |
| 5.1 复杂大型建设项目费用偏差控制中的流程再造与协同 |
| 5.1.1 费用偏差控制中流程再造与协同的目标 |
| 5.1.2 费用偏差控制中流程再造与协同的原则 |
| 5.2 复杂大型建设项目各阶段费用偏差控制策略 |
| 5.2.1 前期决策阶段的费用偏差控制策略 |
| 5.2.2 中期实施阶段的费用偏差控制策略 |
| 5.2.3 后期运维阶段的费用偏差控制策略 |
| 5.3 复杂大型建设项目费用偏差控制效果评价 |
| 5.3.1 费用偏差控制效果评价指标体系 |
| 5.3.2 基于支撑度理论的纠偏控制效果评价群决策模型 |
| 5.3.3 算例分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 复杂大型项目费用偏差控制信息系统分析与设计 |
| 6.1 复杂大型建设项目CDMIS分析 |
| 6.1.1 复杂大型建设项目CDMIS的定义 |
| 6.1.2 复杂大型建设项目CDMIS的建设目标 |
| 6.1.3 复杂大型建设项目CDMIS的用户分析 |
| 6.1.4 复杂大型建设项目CDMIS的需求分析 |
| 6.2 复杂大型建设项目CDMIS设计 |
| 6.2.1 系统的总体设计原则及开发方法 |
| 6.2.2 系统的平台整体设计 |
| 6.2.3 复杂大型建设项目CDMIS的功能及模块设计 |
| 6.2.4 复杂大型建设项目CDMIS的数据库设计 |
| 6.3 复杂大型建设项目CDMIS关键技术 |
| 6.3.1 复杂大型建设项目CDMIS的开发技术选型 |
| 6.3.2 复杂大型建设项目CDMIS的数据仓库设计 |
| 6.3.3 复杂大型建设项目CDMIS的模型管理模块设计 |
| 6.4 本章小结 |
| 第7章 研究成果和结论 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及其它成果 |
| 攻读博士学位期间参加的科研工作 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（2）重大疾病监测最小数据集的构建研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 常用缩写词中英文对照表 |
| 1 前言 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 相关概念 |
| 1.2.2 国外研究现状 |
| 1.2.3 国内研究现状 |
| 2 研究目的与内容 |
| 2.1 研究目的 |
| 2.2 研究内容 |
| 3 研究技术路线与方法 |
| 3.1 技术路线 |
| 3.2 研究方法 |
| 3.2.1 文献研究法 |
| 3.2.2 业务需求调研 |
| 3.2.3 德尔菲专家咨询法 |
| 3.2.4 数据库范式方法 |
| 3.2.5 目标一致性分析方法 |
| 3.3 统计分析 |
| 3.4 质量控制 |
| 4 研究结果 |
| 4.1 需求分析结果 |
| 4.1.1 初始数据集 |
| 4.1.2 业务统计指标 |
| 4.2 专家咨询结果 |
| 4.2.1 两轮专家咨询基本情况 |
| 4.2.2 第一轮专家咨询筛选结果 |
| 4.2.3 第二轮咨询数据集分类情况 |
| 4.2.4 第二轮专家咨询筛选结果 |
| 4.3 数据库范式结果 |
| 4.3.1 规范信息分类 |
| 4.3.2 数据元规范化 |
| 4.3.3 筛选派生数据元 |
| 4.4 目标一致性分析结果 |
| 4.5 最小数据集 |
| 5 讨论 |
| 5.1 数据集的业务代表性 |
| 5.2 专家意见的一致性 |
| 5.3 数据集整合的重要性 |
| 5.4 数据集的适用性 |
| 6 结论与建议 |
| 7 创新点和局限性 |
| 7.1 创新点 |
| 7.2 局限性 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 附录1 专家咨询调查问卷 |
| 附录2 专家咨询结果 |
| 附录3 目标一致性分析结果 |
| 附录4 最小数据集结果 |
| 综述 我国公共卫生信息标准研究现状 |
| 参考文献 |
| 个人简历 |
| 致谢 |
（4）基于深度学习的公交车驾驶员行为检测系统（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 驾驶员行为检测研究现状 |
| 1.2.2 车辆边缘计算研究现状 |
| 1.3 本文研究内容 |
| 1.4 本文组织结构 |
| 2 相关理论与技术 |
| 2.1 公交车驾驶员行为判定相关技术 |
| 2.1.1 卷积神经网络 |
| 2.1.2 FaceBoxes |
| 2.1.3 Mobilenet-V2 |
| 2.2 公交车任务卸载相关技术 |
| 2.2.1 边缘计算 |
| 2.2.2 深度确定性策略梯度 |
| 2.3 开发相关技术 |
| 2.3.1 前端技术 |
| 2.3.2 后端技术 |
| 2.3.3 数据库 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 公交车驾驶员行为判定 |
| 3.1 公交车驾驶员佩戴口罩检测 |
| 3.1.1 公交车驾驶员佩戴口罩检测介绍 |
| 3.1.2 公交车驾驶员口罩检测模型 |
| 3.1.3 公交车驾驶员戴口罩检测实验 |
| 3.2 公交车驾驶员异常动作检测 |
| 3.2.1 异常动作检测介绍 |
| 3.2.2 基于TSN的公交车驾驶员异常动作检测算法 |
| 3.2.3 公交车驾驶员动作检测实验 |
| 3.3 公交车驾驶员疲劳驾驶检测 |
| 3.3.1 疲劳驾驶检测介绍 |
| 3.3.2 基于EAR的公交车驾驶员眨眼检测算法 |
| 3.3.3 公交车驾驶员疲劳检测实验 |
| 3.4 公交车驾驶员监控视频恢复 |
| 3.4.1 公交车驾驶员监控视频恢复介绍 |
| 3.4.2 基于EDVR的公交车驾驶员监控视频恢复算法 |
| 3.4.3 公交车驾驶员监控视频恢复实验 |
| 3.5 公交车驾驶员行为检测模型 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 基于边缘计算的公交车任务卸载模型 |
| 4.1 公交车驾驶员行为检测任务卸载总体模型 |
| 4.2 基于边缘计算的公交车任务卸载框架 |
| 4.2.1 公交车任务卸载总体框架 |
| 4.2.2 公交车任务卸载通信模型 |
| 4.2.3 公交车任务卸载计算模型 |
| 4.2.4 公交车任务卸载优化目标 |
| 4.3 基于深度强化学习的公交车任务卸载 |
| 4.3.1 公交车任务卸载框架 |
| 4.3.2 基于策略梯度算法的公交车任务卸载模型 |
| 4.3.3 公交车任务卸载模型实验评估 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 公交车驾驶员行为管理系统需求分析 |
| 5.1 需求概述 |
| 5.2 功能需求分析 |
| 5.3 非功能需求分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 公交车驾驶员行为管理系统设计 |
| 6.1 公交车驾驶员行为管理系统概要设计 |
| 6.1.1 公交车驾驶员行为管理系统架构设计 |
| 6.1.2 公交车驾驶员行为管理系统数据库设计 |
| 6.2 公交车驾驶员行为管理系统详细设计 |
| 6.2.1 人员权限管理模块 |
| 6.2.2 人工审核模块 |
| 6.2.3 档案管理模块 |
| 6.3 本章小结 |
| 7 公交车驾驶员行为管理系统实现与测试 |
| 7.1 公交车驾驶员行为管理系统实现 |
| 7.1.1 人员权限管理模块实现 |
| 7.1.2 人工审核模块实现 |
| 7.1.3 档案管理模块实现 |
| 7.2 公交车驾驶员行为管理系统测试 |
| 7.3 本章小结 |
| 结论 |
| 附录A 系统测试用例表 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（5）大学生锻炼坚持行为影响因素及促进策略研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与研究问题 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究问题 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.2.1 理论意义 |
| 1.2.2 实践意义 |
| 1.3 研究内容与方法 |
| 1.3.1 研究思路 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.3.3 研究方法 |
| 1.4 创新性 |
| 第二章 文献综述及理论基础 |
| 2.1 文献综述 |
| 2.1.1 相关概念的研究 |
| 2.1.2 锻炼坚持行为影响因素的研究 |
| 2.1.3 锻炼坚持行为促进的相关理论 |
| 2.1.4 文献述评 |
| 2.2 锻炼坚持行为促进的相关管理理论基础 |
| 2.2.1 社会交换理论 |
| 2.2.2 健康自我管理与行为决策 |
| 2.2.3 综合集成思想与TEI@I方法论 |
| 2.3 大数据分析的相关理论与技术 |
| 2.3.1 大数据支持体育行为记录与干预 |
| 2.3.2 用户生成内容的自然语言处理与主题发现 |
| 2.3.3 行为特征的聚类 |
| 2.3.4 基于有监督机器学习的行为特征分类器 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 大学生锻炼坚持行为因素与结构 |
| 3.1 大学生锻炼坚持行为因素研究设计 |
| 3.1.1 因素筛选方法 |
| 3.1.2 研究过程 |
| 3.1.3 资料收集与处理 |
| 3.1.4 资料初步分析结果 |
| 3.2 因素界定 |
| 3.2.1 基于文献的相关关键词界定 |
| 3.2.2 基于UGC内容的因素提取 |
| 3.3 模型因素一致性检验 |
| 3.3.1 回访专家过程及数据选择 |
| 3.3.2 权重计算与一致性检验 |
| 3.4 因素结构分析 |
| 3.4.1 锻炼坚持行为五因素 |
| 3.4.2 锻炼效果感知双向作用拆分 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 大学生锻炼坚持行为模型假设与验证 |
| 4.1 锻炼坚持行为分析框架 |
| 4.2 研究假设 |
| 4.2.1 健康行为自评、锻炼效果感知和锻炼内驱力 |
| 4.2.2 锻炼条件、锻炼效果感知和锻炼内驱力 |
| 4.2.3 锻炼效果感知、锻炼内驱力和锻炼行为 |
| 4.2.4 锻炼行为模型中的链式中介 |
| 4.2.5 锻炼行为模型中的调节变量 |
| 4.3 问卷设计原则与题目类型 |
| 4.3.1 问卷题目类型 |
| 4.3.2 问卷设计原则 |
| 4.3.3 问卷题目设计 |
| 4.4 大学生锻炼坚持行为模型验证 |
| 4.4.1 预调研 |
| 4.4.2 正式调研 |
| 4.4.3 结果分析 |
| 4.5 大学生锻炼坚持行为促进的“SCeiP”模型 |
| 4.5.1 “SCeiP”模型逻辑与特征 |
| 4.5.2 “SCeiP”模型内部促进双路径 |
| 4.5.3 “SCeiP”模型外部反馈双路径 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 大学生锻炼坚持行为分类促进策略 |
| 5.1 大学生锻炼坚持行为分类促进思路、指导原则与目标 |
| 5.1.1 大学生锻炼坚持行为分类促进的总体思路 |
| 5.1.2 大学生锻炼坚持行为分类促进的指导原则 |
| 5.1.3 大学生锻炼坚持行为分类促进的目标 |
| 5.2 大学生锻炼坚持行为分类与结果 |
| 5.2.1 大学生锻炼坚持行为分类需求分析及过程 |
| 5.2.2 大学生锻炼坚持行为分类结果 |
| 5.3 大学生锻炼坚持行为分类特点 |
| 5.3.1 锻炼行为数据分类偏差分析 |
| 5.3.2 不同类别特点形成原因分析 |
| 5.4 大学生锻炼坚持行为分类促进的“因材施教”策略 |
| 5.4.1 大学生锻炼坚持行为分类促进方式 |
| 5.4.2 不同大学生锻炼坚持行为类别促进策略 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 大学生锻炼坚持行为促进平台及保障策略 |
| 6.1 大学生锻炼坚持行为促进平台设计与实现 |
| 6.1.1 大学生锻炼坚持行为促进平台的设计 |
| 6.1.2 大学生锻炼坚持行为促进平台的实现 |
| 6.2 大学生锻炼坚持行为促进保障策略 |
| 6.2.1 大学生锻炼坚持行为促进组织保障策略 |
| 6.2.2 大学生锻炼坚持行为促进制度保障策略 |
| 6.2.3 大学生锻炼坚持行为促进监督反馈策略 |
| 6.3 本章小结 |
| 第七章 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 研究不足与展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 附录1 大学生锻炼坚持行为管理因素构成专家意见调查表 |
| 附录2 大学生锻炼坚持行为影响因素权重专家调查表 |
| 附录3 预调研问卷独立样本T检验结果汇总 |
| 附录4 大学生锻炼坚持行为调查问卷 |
| 附录5 移动应用爬虫程序展示(部分) |
| 附录6 用户生成内容话题识别程序展示(部分) |
| 附录7 Mplus程序部分展示(部分) |
| 附录8 大学生锻炼坚持行为促进平台与应用关键代码(部分) |
| 图目录 |
| 表目录 |
| 攻读期间发表学术论文 |
| 致谢 |
| 附件 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 |
（6）基于WebGL的地理信息大数据可视化平台设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 引言 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.2.1 数据可视化研究现状 |
| 1.2.2 地理信息数据可视化研究现状 |
| 1.2.3 地质沉降数据可视化研究现状 |
| 1.3 本文主要研究内容与论文组织结构 |
| 第2章 关键技术研究 |
| 2.1 WebGL相关技术 |
| 2.1.1 WebGL介绍 |
| 2.1.2 WebGL的工作原理 |
| 2.1.3 WebGL引擎Three.js |
| 2.1.4 WebGL引擎Cesium.js |
| 2.1.5 Babylon.js |
| 2.2 GIS相关技术 |
| 2.2.1 ArcGIS |
| 2.2.2 SuperMap |
| 2.2.3 MapGIS |
| 2.2.4 GeoServer |
| 2.3 Web前端关键技术 |
| 2.3.1 HTML |
| 2.3.2 CSS |
| 2.3.3 Java Script |
| 2.3.4 Ajax技术 |
| 2.3.5 Angular.js |
| 2.3.6 React.js |
| 2.3.7 Vue.js |
| 2.3.8 可视化工具Echarts |
| 2.4 服务端关键技术 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 地理信息数据可视化 |
| 3.1 可视化工作 |
| 3.2 形变监测可视化实现 |
| 3.2.1 数据预处理 |
| 3.2.2 Web场景构建 |
| 3.2.3 数据解析并发布图层 |
| 3.2.4 可视化实现 |
| 3.3 数据交互可视分析 |
| 3.3.1 形变速率时序分析曲线 |
| 3.3.2 多点数据要素拾取及三维分析图表 |
| 3.4 实验对比分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 系统设计与实现 |
| 4.1 系统设计 |
| 4.1.1 系统架构设计 |
| 4.1.2 功能模块设计 |
| 4.1.3 数据库设计 |
| 4.2 系统功能实现 |
| 4.2.1 登录模块 |
| 4.2.2 可视化展示与交互模块 |
| 4.2.3 项目管理 |
| 4.2.4 用户管理 |
| 4.2.5 权限管理 |
| 4.2.6 审核管理 |
| 4.2.7 日志管理 |
| 4.3 本章小结 |
| 第5章 系统测试 |
| 5.1 系统测试环境 |
| 5.1.1 硬件环境 |
| 5.1.2 软件环境 |
| 5.1.3 网络环境 |
| 5.2 功能性测试 |
| 5.3 非功能性测试 |
| 5.3.1 性能测试 |
| 5.3.2 安全性测试 |
| 5.3.3 界面测试 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简历及攻读学位期间发表的学术论文与研究成果 |
（7）基于风险管理的铁路供电维修安全管理研究（论文提纲范文）
| 致 谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 我国铁路安全风险管理 |
| 1.4 论文的研究内容与方法 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 研究方法 |
| 2 安全风险管理理论 |
| 2.1 风险管理概念 |
| 2.2 事故致因理论的发展 |
| 2.2.1 单因素事故致因理论 |
| 2.2.2 事故因果连锁理论 |
| 2.2.3“流行病学”理论 |
| 2.2.4 系统理论 |
| 2.3 风险管理过程 |
| 2.4 风险管理理论 |
| 2.4.1 风险识别技术 |
| 2.4.2 风险分析及评价方法 |
| 2.4.3 风险应对方法 |
| 2.4.4 风险监督方法 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 铁路供电维修概述 |
| 3.1 铁路供电维修作业组织 |
| 3.2 铁路供电维修作业内容 |
| 3.2.1 铁路供电维修的基本形式 |
| 3.2.2 铁路供电设备检测监测内容 |
| 3.2.3 铁路供电设备维修内容 |
| 3.3 本章小结 |
| 4 铁路供电维修安全管理 |
| 4.1 铁路供电维修安全管理范围 |
| 4.1.1 铁路供电维修业务范围 |
| 4.1.2 铁路供电维修业务管理 |
| 4.1.3 铁路供电维修安全管理范围 |
| 4.2 铁路供电维修危害识别 |
| 4.2.1 铁路供电维修危害识别方法 |
| 4.2.2 铁路供电设备检测监测作业危害 |
| 4.2.3 铁路供电设备维修作业危害 |
| 4.3 铁路供电维修风险评估 |
| 4.3.1 铁路供电维修安全风险评价模型 |
| 4.3.2 铁路供电维修风险接受准则 |
| 4.3.3 铁路供电维修安全风险分析和评价 |
| 4.4 铁路供电维修风险应对 |
| 4.4.1 铁路供电维修风险应对原则 |
| 4.4.2 铁路供电维修安全风险应对措施 |
| 4.5 铁路供电维修风险监控 |
| 4.5.1 供电维修安全风险监控方法 |
| 4.5.2 铁路供电维修安全风险管理改进 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 结论与展望 |
| 5.1 总结和结论 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录A 供电设备检测监测作业、天窗内作业、天窗作业风险控制表 |
| 作者简历及攻读学位期间取得的科研成果 |
| 学位论文数据集 |
（8）垃圾短信云过滤平台的研究与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 主要工作 |
| 1.4 论文结构组织 |
| 第二章 相关技术介绍 |
| 2.1 云平台介绍 |
| 2.1.1 容器云介绍 |
| 2.1.2 NAS协议介绍 |
| 2.1.3 NAS协议实现 |
| 2.2 人工智能文本分析技术介绍 |
| 2.2.1 主动学习技术 |
| 2.2.2 分类技术 |
| 2.2.3 聚类技术 |
| 第三章 垃圾短信云过滤平台需求分析 |
| 3.1 短信过滤流程分析 |
| 3.2 垃圾短信过滤业务说明 |
| 3.3 垃圾短信云过滤平台需求分析 |
| 3.3.1 黑名单用例 |
| 3.3.2 白名单用例 |
| 3.3.3 关键词用例 |
| 3.3.4 智能过滤用例 |
| 3.3.5 云平台用例 |
| 第四章 垃圾短信云过滤平台设计与实现 |
| 4.1 系统组织架构设计 |
| 4.2 系统网络架构设计 |
| 4.3 系统应用架构设计 |
| 4.4 系统主要业务功能设计 |
| 4.4.1 智能过滤 |
| 4.4.2 关键字自动监测过滤 |
| 4.4.3 黑名单过滤 |
| 4.4.4 白名单放行 |
| 4.4.5 红名单放行 |
| 4.4.6 灰名单审核、查询 |
| 4.4.7 辅助过滤功能设计 |
| 4.5 系统存储数据库设计 |
| 4.6 系统逻辑模型 |
| 4.7 系统接口设计 |
| 4.8 云平台的设计与实现 |
| 第五章 垃圾短信云过滤平台测试 |
| 5.1 测试设备 |
| 5.2 主要测试功能 |
| 5.2.1 黑名单主被叫功能测试 |
| 5.2.2 白名单主被叫功能测试 |
| 5.3 平台效果 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 6.3 主要创新点 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表论文情况 |
（9）提高石家庄市货物贸易外汇管理政策执行效果研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 绪论 |
| (一)研究背景及意义 |
| 1.研究背景 |
| 2.研究意义 |
| (二)国内外研究综述 |
| 1.国内外关于公共政策执行的研究 |
| 2.国内外关于货物贸易外汇管理政策的研究 |
| 3.文献评述 |
| (三)研究思路与研究方法 |
| 1.研究思路 |
| 2.研究方法 |
| (四)研究内容与创新点 |
| 1.研究内容 |
| 2.创新点 |
| 一、相关概念与理论基础 |
| (一)相关概念 |
| 1.外汇管理 |
| 2.货物贸易外汇管理 |
| 3.政策执行 |
| (二)理论基础 |
| 1.史密斯政策执行过程理论 |
| 2.委托代理理论 |
| 二、货物贸易外汇管理政策沿革及石家庄市执行现状 |
| (一)货物贸易外汇管理政策沿革 |
| (二)石家庄市货物贸易外汇管理政策的执行现状 |
| 1.执行机构内部管理情况 |
| 2.政策宣传情况 |
| 3.政策落实反馈情况 |
| (三)石家庄市货物贸易外汇管理政策执行的成效 |
| 1.企业“脚底成本”下降 |
| 2.银行贸易外汇收支业务流程优化 |
| 3.守住了不发生金融风险的底线 |
| 三、石家庄市货物贸易管理政策执行过程中存在的问题 |
| (一)政策本身存在的问题 |
| 1.B、C类企业通过跨境人民币可逃避监管 |
| 2.B、C类企业通过重新注册可逃避监管 |
| (二)政策执行机构存在的问题 |
| 1.政策执行者服务水平有待提升 |
| 2.政策宣传效果不佳 |
| 3.电子政务系统群众满意度不高 |
| (三)目标群体存在的问题 |
| 1.企业不遵守政策 |
| 2.银行落实政策存在偏差 |
| (四)政策执行环境存在的问题 |
| 1.财务记账公司代办业务割裂执行机构与目标群体的联系 |
| 2.贸易新业态不断出现加大异常资金流动风险 |
| 四、石家庄市货物贸易外汇管理政策执行中存在问题的成因分析 |
| (一)政策本身层面 |
| 1.政策欠缺协调性 |
| 2.政策欠缺合理性 |
| (二)执行机构层面 |
| 1.县域外汇局履职能力弱 |
| 2.人力资源不足 |
| 3.政策宣传手段有效性不高 |
| 4.横向部门间联合监管未形成合力 |
| (三)目标群体层面 |
| 1.缺乏合规经营的内生动力 |
| 2.内部管理不完善 |
| (四)政策执行环境层面 |
| 1.恶劣的国际经济环境下企业易滋生违规行为 |
| 2.宽松的政治环境制约管理政策发挥效力 |
| 五、提高石家庄市货物贸易外汇管理政策执行效果的对策建议 |
| (一)完善政策设计 |
| 1.协同本外币政策 |
| 2.完善分类管理措施 |
| 3.建立银行分类管理制度 |
| (二)提高政策执行机构的政策执行能力 |
| 1.强化县域外汇局履职职能 |
| 2.加强外汇局人才队伍建设 |
| 3.完善电子政务系统建设 |
| 4.提升政策宣传有效性 |
| 5.加强内外部门间联合监管 |
| (三)指导目标群体完善内部管理 |
| 1.指导企业提高制度化管理程度 |
| 2.指导银行完善内控制度 |
| (四)营造良好的政策执行环境 |
| 1.指导企业应对不良经济形势 |
| 2.规范财务记账公司的代办行为 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 致谢 |
（10）国有企业内部审计职能定位与升级路径（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 国有企业内部审计职能定位与升级面临的挑战和难题 |
| 1.1 职能定位模糊，业务层级较低 |
| 1.2 内部审计的权威性不够，没有形成一致的认同度 |
| 1.3 内部审计的职能定位和升级将面临文化与认知的挑战 |
| 2 国有企业内部审计职能定位与升级路径分析 |
| 2.1 细化审计职能定位，构建增值型审计业务体系 |
| 2.2 塑造内部审计形象，使增值型审计身份得到认同 |
| 2.3 扩大风险控制范围，提高增值型审计的风险管控能力 |
| 3 结束语 |
四、监测数据的审核及结果的分析与判断（论文参考文献）
- [1]复杂大型建设项目费用偏差控制方法及信息系统设计[D]. 孙肖坤. 华北电力大学(北京), 2021(01)
- [2]重大疾病监测最小数据集的构建研究[D]. 金智明. 中国疾病预防控制中心, 2021(02)
- [3]省医疗保障局关于公布2021年第一批新增、修订医疗服务价格项目的通知[J]. 贵州省医疗保障局. 贵州省人民政府公报, 2021(06)
- [4]基于深度学习的公交车驾驶员行为检测系统[D]. 倪琦超. 大连理工大学, 2021(01)
- [5]大学生锻炼坚持行为影响因素及促进策略研究[D]. 王磊. 山东大学, 2021(10)
- [6]基于WebGL的地理信息大数据可视化平台设计与实现[D]. 杨明奇. 中国科学院大学(中国科学院沈阳计算技术研究所), 2021(08)
- [7]基于风险管理的铁路供电维修安全管理研究[D]. 桂俊华. 中国铁道科学研究院, 2021(01)
- [8]垃圾短信云过滤平台的研究与实现[D]. 董婷梅. 广西大学, 2021(12)
- [9]提高石家庄市货物贸易外汇管理政策执行效果研究[D]. 李亚琳. 河北师范大学, 2021(12)
- [10]国有企业内部审计职能定位与升级路径[J]. 管淑慧. 当代会计, 2021(09)