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知识生产模式3背景下的高校通识教育超学科发展——以计算机通识教育为例 被引量:5
1
作者 周萱 《江苏高教》 CSSCI 北大核心 2024年第4期72-81,共10页
以计算机通识教育为例,结合知识生产模式更替展现高校通识教育发展历程。通过分析计算机通识教育的一般特性和发展困境,形成高校通识教育超学科发展内涵,确定计算机通识教育中的超学科命题。高校通识教育以高素质人才作为逻辑起点,围绕... 以计算机通识教育为例,结合知识生产模式更替展现高校通识教育发展历程。通过分析计算机通识教育的一般特性和发展困境,形成高校通识教育超学科发展内涵,确定计算机通识教育中的超学科命题。高校通识教育以高素质人才作为逻辑起点,围绕高素质人才发展形成逻辑主线,聚焦知识迁移、创新能力、意识形态,结合知识生产模式3核心要件,形成知识分形创新生态系统。在高校计算机通识教育创新建设行动中,强化计算机通识教育部门育人职能,提高教师、学生、课程的黏合度,并于过程中创造衍生价值。 展开更多
关键词 通识教育 超学科 计算机通识教育 知识分形创新 知识生产模式
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新质生产力背景下数智化审计人才培养的道、法、术 被引量:4
2
作者 徐超 刘海燕 《会计之友》 北大核心 2025年第8期102-106,共5页
随着新质生产力的发展,经济社会的数智化转型,高校审计人才培养正面临着新机遇与新挑战。文章基于“道、法、术”视角探讨了在新质生产力背景下数智化审计人才培养的底层逻辑和实践路径。在“道”的层面,要坚持立德树人,以学生全面发展... 随着新质生产力的发展,经济社会的数智化转型,高校审计人才培养正面临着新机遇与新挑战。文章基于“道、法、术”视角探讨了在新质生产力背景下数智化审计人才培养的底层逻辑和实践路径。在“道”的层面,要坚持立德树人,以学生全面发展为根本,以解决审计行业面临的重大问题为依托,构建新质生产力背景下“三位一体”的数智化审计人才培养目标。在“法”的层面,重新审视三个关键“关系”,包括计算机与审计的关系定位、计算机学科知识和审计知识的实质性融合、学科知识学习与解决现实问题的关系。在“术”的层面,着力探索“五维融合”的数智化审计人才培养新体系,包括构建“横向破壁、交叉融合”的课程教学体系,探索“逐层进阶、多维融合”的实践教学体系,推进“产教融合、互利共赢”的协同育人机制,打造“理实融合、复合交叉”的跨学科师资队伍,完善“融合共享、弹性开放”的教学管理模式,为新质生产力发展提供高水平人才支撑。 展开更多
关键词 新质生产力 数智化审计 人才培养 教学改革
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非结构化数据处理技术在投资大数据审计中的应用研究 被引量:3
3
作者 郭红建 庄名驹 李嘉豪 《中国注册会计师》 北大核心 2025年第2期73-77,共5页
大数据环境下,投资审计的对象和内容都发生了根本性变化,以文本、图像、音频和视频为代表的非结构化数据逐渐成为了投资审计线索的主要来源,传统面向结构化数据的审计数据处理方法面临巨大挑战,严重影响了审计数据利用的质量和效率。本... 大数据环境下,投资审计的对象和内容都发生了根本性变化,以文本、图像、音频和视频为代表的非结构化数据逐渐成为了投资审计线索的主要来源,传统面向结构化数据的审计数据处理方法面临巨大挑战,严重影响了审计数据利用的质量和效率。本文基于投资审计领域数据利用现存问题,探究非结构化数据处理技术在投资大数据审计中的应用模式,以利于有效提高非结构化审计数据的采集、清洗、处理与分析挖掘的工作能力,助力投资审计技术方法创新,推进投资审计数字化转型与高质量发展。 展开更多
关键词 投资审计 大数据审计 非结构化数据 数据处理技术
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审计知识图谱的自动化构建——基于实体关系抽取的方法改进 被引量:1
4
作者 徐超 刘子硕 +1 位作者 周立云 黄佳佳 《财会月刊》 北大核心 2025年第10期34-39,共6页
本文聚焦于非结构化审计文本的智能分析,通过优化OneRel模型架构,创新性引入审计语义特征处理机制,形成审计实体关系抽取(Audit-OneRel)模型,突破了传统实体关系识别技术瓶颈。实验采用DuIE通用数据集与面向审计领域的指令评测数据集进... 本文聚焦于非结构化审计文本的智能分析,通过优化OneRel模型架构,创新性引入审计语义特征处理机制,形成审计实体关系抽取(Audit-OneRel)模型,突破了传统实体关系识别技术瓶颈。实验采用DuIE通用数据集与面向审计领域的指令评测数据集进行双重验证,发现改进模型对复杂文本的三元组提取能力显著增强。研究表明,改进模型通过结构化特征增强与审计领域的语义适配性,能有效提升审计知识图谱的构建质量,为风险预警与决策分析提供可靠数据支撑。基于上市公司财务数据的案例实证表明,该模型在审计线索发现与异常关联识别方面具有实践优势,为推进审计智能化转型提供了创新路径。 展开更多
关键词 审计知识图谱 实体关系抽取 OneRel 改进模型
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国内智慧审计领域研究热点与核心主题演化分析
5
作者 郭红建 郭永永 马晓伟 《会计之友》 北大核心 2025年第13期34-42,共9页
大数据、人工智能等新兴技术与审计实务的融合和应用使得“智慧审计”成为热点话题。采用文献计量、知识图谱、文本分析等方法对国内近十年“智慧审计”领域相关研究进行系统梳理,以期为该领域的后续深入研究提供参考。研究结果表明:国... 大数据、人工智能等新兴技术与审计实务的融合和应用使得“智慧审计”成为热点话题。采用文献计量、知识图谱、文本分析等方法对国内近十年“智慧审计”领域相关研究进行系统梳理,以期为该领域的后续深入研究提供参考。研究结果表明:国内核心作者群尚未形成,且机构间缺乏多元合作;该领域热点主题包括智慧审计基础理论研究、信息化技术及其审计应用和智慧审计人才培养三个方面,研究热点由早期的信息技术对审计领域的影响及其行业应用逐步向以人工智能为核心的多点研究主题发散;该领域核心主题由早期信息化审计系统开发逐步向外扩展并形成以审计理论创新、技术应用与实践、行业人才培养为核心的三个方向,核心主题演变与热点演变趋势基本保持一致。本研究认为,未来应当加强合作,并围绕审计实务发展新态势丰富其研究理论与方法,从而扩展新的研究内容。 展开更多
关键词 审计 人工智能 信息技术 文献计量 研究综述
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一种基于区块链的医疗数据审计方法
6
作者 徐超 阮荣耀 陈勇 《计算机工程与科学》 北大核心 2025年第1期95-106,共12页
医疗数据是医疗体系最重要的支柱和驱动力,对于健康医疗领域的发展至关重要。针对目前医院存在的医疗数据造假、医疗诊断错误等问题,提出了一种基于区块链的医疗数据审计方法。从审计的视角出发,采用IPFS和区块链相结合的方式存储医疗数... 医疗数据是医疗体系最重要的支柱和驱动力,对于健康医疗领域的发展至关重要。针对目前医院存在的医疗数据造假、医疗诊断错误等问题,提出了一种基于区块链的医疗数据审计方法。从审计的视角出发,采用IPFS和区块链相结合的方式存储医疗数据,并借助智能合约进行医疗数据的存取和访问控制,保证医疗数据真实可靠和公开透明;然后,设计了一种基于注意力机制的深度学习医疗数据审计模型,自动提取医疗数据的关键特征,以求更精准地定位医疗数据审计线索。实验结果表明,构建的基于区块链的医疗数据审计方法不但能够保证医疗数据的可靠性,而且在审计线索定位的准确率和精确率上,相比现有审计模型均有一定程度的提升。 展开更多
关键词 区块链 IPFS 深度学习 注意力机制 审计
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DeepSeek在审计中的探索与应用研究
7
作者 徐超 张雨 周立云 《会计之友》 北大核心 2025年第18期121-129,共9页
以DeepSeek大模型为研究对象,系统探讨了人工智能与大模型的演进及其在审计行业的创新应用路径。通过分析大模型在语义理解、逻辑推理与内容生成等核心能力上的突破及其向审计领域发展的必然趋势,论证了DeepSeek大模型在审前准备、财务... 以DeepSeek大模型为研究对象,系统探讨了人工智能与大模型的演进及其在审计行业的创新应用路径。通过分析大模型在语义理解、逻辑推理与内容生成等核心能力上的突破及其向审计领域发展的必然趋势,论证了DeepSeek大模型在审前准备、财务审计、招投标审计、审计问题定性以及审计报告生成等关键环节的应用优势,阐明了其如何显著提升审计效率和发现审计问题,推动行业向高效化、精准化、智能化发展。最后提出并构建了“DeepSeek+审计知识库”的三种技术部署方法,为审计领域提供了一套专业化智能解决方案。研究不仅为大模型在专业领域的落地应用提供了实践范例,而且为审计行业的深度数字化转型奠定了理论基础。 展开更多
关键词 DeepSeek 大模型 人工智能 审计
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大语言模型在审计判断中的应用研究 被引量:3
8
作者 黄佳佳 朱浩然 +1 位作者 徐超 詹天明 《财会月刊》 北大核心 2025年第6期21-28,共8页
在审计业务中,面向审计工作底稿的审计判断是当前审计工作面临的共同难题。面对海量繁杂的法规条款,审计判断存在审计定性不准确、定性依据引用存在困难、依法审计定性的规则悖反、处理处罚中自由裁量权使用不当等难题,确保审计判断的... 在审计业务中,面向审计工作底稿的审计判断是当前审计工作面临的共同难题。面对海量繁杂的法规条款,审计判断存在审计定性不准确、定性依据引用存在困难、依法审计定性的规则悖反、处理处罚中自由裁量权使用不当等难题,确保审计判断的准确性和客观性是一个巨大的挑战。大语言模型通过自然语言处理和深度学习技术深入学习领域知识及其潜在关系,为审计判断提供了新的解决方案。本文以审计定性与法规推荐为目标,微调大语言模型,使其能够服务于审计概念理解、审计定性、审计法规推荐等任务。实验结果表明,该大语言模型相比通用大语言模型能够更加恰当地生成问题总结短语、推荐定性依据和处罚依据,为提高审计工作质量和效率提供了新的实现途径。 展开更多
关键词 审计判断 定性依据 智能审计 大语言模型
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基于大模型的审计知识智能问答系统构建研究 被引量:3
9
作者 黄佳佳 周立云 徐超 《会计之友》 北大核心 2025年第9期24-30,共7页
大语言模型在重塑知识检索与问答系统上取得重要进展。在审计数智化转型背景下,构建基于大模型的审计知识问答系统是提升审计效率的关键途径。文章提出一种基于大模型“智能驱动”的审计知识问答系统构建范式,核心思想是利用大模型的世... 大语言模型在重塑知识检索与问答系统上取得重要进展。在审计数智化转型背景下,构建基于大模型的审计知识问答系统是提升审计效率的关键途径。文章提出一种基于大模型“智能驱动”的审计知识问答系统构建范式,核心思想是利用大模型的世界知识和审计领域高质量数据源,使大模型适应具体业务需求,实现细粒度审计知识的理解,并通过人机协作方式辅助审计人员高效决策这一范式将通用人工智能与审计人员的实践经验相结合,共同推动智能决策过程的实现。基于该研究方案构建的审计知识问答系统将智慧审计理念付诸实践,赋能审计高质量发展。 展开更多
关键词 智能驱动 审计大模型 审计问答系统 数智化审计
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基于深度学习的自然资源审计数据研究——以水污染图像数据分析为例
10
作者 徐超 王宇涛 陈勇 《会计之友》 北大核心 2024年第12期10-18,共9页
党的二十大报告指出,尊重自然、保护自然、顺应自然是全面建设社会主义现代化国家的内在要求,开展自然资源审计的重要性不言而喻。当下自然资源审计虽然已经取得了一定的成果,但在图像等非结构化数据的处理上仍然效率不高。水资源作为... 党的二十大报告指出,尊重自然、保护自然、顺应自然是全面建设社会主义现代化国家的内在要求,开展自然资源审计的重要性不言而喻。当下自然资源审计虽然已经取得了一定的成果,但在图像等非结构化数据的处理上仍然效率不高。水资源作为自然资源的重要组成部分,其审计工作的重要性不言而喻,而且图像等非结构化数据在水资源审计数据中占比很大。为此,文章以自然资源审计中的水资源审计为例,聚焦于水污染图像数据处理,设计了一种基于深度学习的自然资源审计数据处理算法。通过对主流YOLOv5网络的改进,使其在水污染图像数据处理的准确率和处理速度等方面具有良好的表现,为提升自然资源审计的效率提供了有力支撑。 展开更多
关键词 自然资源审计 深度学习 目标检测 轻量化网络 YOLOv5 水资源审计
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基于样本贡献度对抗迁移的审计领域细粒度实体识别模型
11
作者 庞博文 陈一飞 黄佳 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2024年第S02期136-143,共8页
细粒度命名实体识别(Named Entity Recognition,NER)在审计领域扶贫文本中识别实体信息,对优化扶贫政策成效分析与评估至关重要。近年来,深度学习在细粒度NER任务中取得显著成效,但特定领域仍面临语料集匮乏、迁移学习中细粒度特征不兼... 细粒度命名实体识别(Named Entity Recognition,NER)在审计领域扶贫文本中识别实体信息,对优化扶贫政策成效分析与评估至关重要。近年来,深度学习在细粒度NER任务中取得显著成效,但特定领域仍面临语料集匮乏、迁移学习中细粒度特征不兼容性加剧及数据不平衡等问题。针对这些问题,制定了细粒度扶贫审计实体标签体系,并构建了细粒度扶贫审计语料集(FG-PAudit-Corpus)以解决审计领域数据集匮乏的问题。提出了基于样本贡献度对抗迁移的细粒度实体识别模型(FGATSC),该模型做对抗迁移训练,提出将样本贡献度权重纳入迁移特征中以解决细粒度特征的不兼容问题。同时,针对源域高资源与扶贫审计领域低资源样本的不平衡,提出了平衡资源对抗鉴别器(BRAD)以降低这种影响。实验结果表明,FGATSC模型在FG-PAudit-Corpus上F1的值为75.83%,较基线模型提高了9.03%,较其他主流模型提升了4.01%~6.53%;在Resume数据集上进行泛化性验证,F1值较近几年的主流模型提高约0.14%~1.31%,达到了95.77%。综上,验证了FGATSC模型的有效性和泛化性。 展开更多
关键词 细粒度实体识别 扶贫审计 对抗训练 样本贡献度 平衡资源
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基于余弦相似自适应加权视图重构的不完全多视图聚类算法
12
作者 陈永泰 邱野 +1 位作者 万鸣华 杨国为 《济南大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第3期362-370,378,共10页
为了解决实际应用中多视图数据经常包含缺失或异常信息,以及现有不完全多视图聚类方法在优化数据相似性矩阵时未能充分表示原始数据相似性,增加计算复杂性并忽视视图间判别信息差异等问题,提出一种基于余弦相似自适应加权视图重构的不... 为了解决实际应用中多视图数据经常包含缺失或异常信息,以及现有不完全多视图聚类方法在优化数据相似性矩阵时未能充分表示原始数据相似性,增加计算复杂性并忽视视图间判别信息差异等问题,提出一种基于余弦相似自适应加权视图重构的不完全多视图聚类算法,通过引入局部保留重建项以实现对缺失视图的自然对齐,避免使用平均值填充缺失视图可能带来的负面影响。在初始化阶段,算法通过计算原始多视图空间中的余弦相似度增强原始多视图数据的流形结构保持能力,并在构建完整视图过程中采用自适应加权策略捕捉不同视图的重要性。在4个基准数据集中进行聚类实验,并与现有9种代表性算法的最优结果相比较。结果表明,所提算法的聚类精度、归一化互信息率和纯度的平均值分别提升了5.52%、8.78%和4.77%,具有出色的不完全多视图聚类性能。 展开更多
关键词 不完全多视图聚类 自适应加权 余弦相似性 流形结构 视图重构
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基于分布多样性的智能推荐两阶段模型与求解方法
13
作者 刘久兵 叶锦鹏 +3 位作者 许晓燕 谭欢欢 李华雄 黄兵 《南京理工大学学报》 北大核心 2025年第3期310-324,共15页
智能推荐作为筛选有效信息的重要工具,广泛应用于电子商务等领域。现有智能推荐优化模型主要通过分布多样性参数平衡推荐准确性和分布多样性,缺乏参数确定方法且忽视了项目重要性和错误推荐的决策代价。为此,该文提出基于分布多样性的... 智能推荐作为筛选有效信息的重要工具,广泛应用于电子商务等领域。现有智能推荐优化模型主要通过分布多样性参数平衡推荐准确性和分布多样性,缺乏参数确定方法且忽视了项目重要性和错误推荐的决策代价。为此,该文提出基于分布多样性的智能推荐两阶段模型与求解方法。首先,构建考虑分布多样性和项目重要性的第1阶段模型,旨在确定差异化分布多样性参数;其次,采用奇异值分解++(SVD++)预测用户-项目的未知评分,进而基于第1阶段模型,引入决策代价约束,建立最大化推荐准确性的第2阶段模型;再次,针对第1阶段模型,设计基于代价-收益的迭代算法,并证明其可快速获得最优解;最后,对于第2阶段模型,设计基于拉格朗日对偶次梯度的求解算法。在4个数据集上进行数值实验,验证了基于代价-收益算法的高效性,并通过与Gurobi及2种最新算法的对比实验,说明了拉格朗日对偶次梯度算法的优越性。 展开更多
关键词 智能推荐模型 分布多样性 项目重要性 拉格朗日松弛
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基于深度编码与知识增强的句子匹配方法
14
作者 姜克鑫 赵亚慧 +1 位作者 崔荣一 陈科 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第8期126-134,共9页
自然语言句子匹配是比较两个句子并识别它们之间关系的任务。针对现有模型泛化能力弱和缺少外部知识等问题,提出了一种基于深度编码与知识增强的句子匹配方法。从两个部分引入知识,即从Wiktionary提取文本的单词定义以及从知识图谱提取... 自然语言句子匹配是比较两个句子并识别它们之间关系的任务。针对现有模型泛化能力弱和缺少外部知识等问题,提出了一种基于深度编码与知识增强的句子匹配方法。从两个部分引入知识,即从Wiktionary提取文本的单词定义以及从知识图谱提取文本三元组信息作为外部知识;为了提取深层次语义信息,分别对文本和知识进行编码,在文本编码模块首先在编码单个句子的过程中,参照了另一个句子的信息,同时将三元组的信息加入其中;采用启发式的融合算法,将文本信息和知识进行融合,使用门控机制过滤引入知识产生的噪声;在交互过程中,使用双向注意力机制获取深层语义信息,并使用前馈神经网络输出。在SNLI、SciTail、SICK、Quora数据集上的准确率分别为91.0%、92.8%、87.6%、91.3%,准确率较多个模型均有所提升,验证了模型的有效性。 展开更多
关键词 自然语言句子匹配 注意力机制 知识增强 启发式融合
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基于RPA技术的企业内部审计数字化转型研究 被引量:22
15
作者 郭红建 吴素萱 《会计之友》 北大核心 2023年第20期13-19,共7页
数字经济背景下,数字化转型已经成为企业高质量发展的重要引擎,是增强企业竞争力的有效路径。作为企业治理框架中的关键部分,内部审计必须要顺应数字化潮流,依托科技提升审计质量和效率,创新变革审计模式,以充分发挥其在企业风险管理与... 数字经济背景下,数字化转型已经成为企业高质量发展的重要引擎,是增强企业竞争力的有效路径。作为企业治理框架中的关键部分,内部审计必须要顺应数字化潮流,依托科技提升审计质量和效率,创新变革审计模式,以充分发挥其在企业风险管理与组织治理中的重要作用。围绕企业内部审计数字化转型要素,分析当前转型过程中面临的问题与挑战,结合机器人流程自动化(Robotic Process Automation,RPA)技术从数据治理、模型构建、流程挖掘、流程自动化以及人才培养等方面创新内部审计数字化转型路径,能够为全面实现内部审计转型升级提供新思路。 展开更多
关键词 内部审计 数字化转型路径 机器人流程自动化(RPA)
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面向细粒度流处理的比例积分队列管理算法 被引量:1
16
作者 朱海婷 孙虎 +2 位作者 何高峰 张璐 李男 《小型微型计算机系统》 北大核心 2025年第5期1207-1215,共9页
针对当前主动队列管理算法缺乏对数据流的细粒度处理及无差别的丢包策略,导致难以快速缓解网络拥塞等问题,本文在PIE算法的基础上,提出了面向细粒度流处理的比例积分队列管理算法C-PIE,改善PIE对数据流的细粒度处理,加强拥塞控制效果.C-... 针对当前主动队列管理算法缺乏对数据流的细粒度处理及无差别的丢包策略,导致难以快速缓解网络拥塞等问题,本文在PIE算法的基础上,提出了面向细粒度流处理的比例积分队列管理算法C-PIE,改善PIE对数据流的细粒度处理,加强拥塞控制效果.C-PIE利用布谷鸟哈希表的快速查询和高负载率特性,并根据应用需求将其改进为布谷鸟计数器,作为流量测量模块引入到PIE中.这一变化使得数据流的关键信息能够被有效存储并实现高效频次查询,从而实现了对数据流的细粒度识别,并在网络拥塞时执行差异化丢包策略.NS3仿真平台上的实验结果表明,C-PIE算法在保持近似吞吐量性能的同时,相较于RED、CoDel和PIE算法,表现出更低的平均队列长度和数据包往返时延,并维护了更高的公平性和更好的稳定性. 展开更多
关键词 主动队列管理 拥塞控制 比例积分控制器 布谷鸟哈希 差异化丢包
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基于区块链的审计数据查询框架构建研究 被引量:3
17
作者 徐超 赵必然 陈勇 《会计之友》 北大核心 2023年第5期136-142,共7页
区块链技术具有去中心化、防篡改、可追溯等技术特点,可以为审计数据安全提供帮助。然而在实际审计场景应用中,区块链系统由于其本身查询效率低下和查询功能有限等不足,难以满足审计的及时性和功能性需求。文章提出一种基于区块链的审... 区块链技术具有去中心化、防篡改、可追溯等技术特点,可以为审计数据安全提供帮助。然而在实际审计场景应用中,区块链系统由于其本身查询效率低下和查询功能有限等不足,难以满足审计的及时性和功能性需求。文章提出一种基于区块链的审计数据查询系统框架。首先扩展了区块链上存储的数据结构,满足对被审计数据做数据处理的需求;其次,把区块链中的数据同步到其他数据库中,实现数据的快速查询和多类型查询;最后,通过设计同步规则和构建索引,保证数据从区块链到数据库的一致性和快速更新。从仿真实验结果来看,该框架方案在查询效率、查询功能、数据同步等方面具有良好的表现。 展开更多
关键词 区块链 查询优化 审计数据
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全球贸易新视野下数字经济赋能建筑产业智能化与绿色化协同发展研究——以长江经济带为例
18
作者 谢泗薪 薛冰欣 杨明娜 《西安理工大学学报》 北大核心 2025年第2期217-226,共10页
全球贸易的发展加速了我国企业在绿色智能建造技术上的全面布局。为探究长江经济带各省市数字经济水平对建筑业智能化与绿色化协同发展的影响,本文以长江经济带建筑业为研究对象,利用2001—2021年11个省市的面板数据,构建固定效应模型... 全球贸易的发展加速了我国企业在绿色智能建造技术上的全面布局。为探究长江经济带各省市数字经济水平对建筑业智能化与绿色化协同发展的影响,本文以长江经济带建筑业为研究对象,利用2001—2021年11个省市的面板数据,构建固定效应模型和中介效应模型,实证检验数字经济对建筑业智能化与绿色化协同发展的影响及作用机制,同时利用2013—2022年32家建筑业上市公司的样本数据,结合哈肯模型探究建筑业智能化与绿色化协同演化机制。研究发现:①长江经济带数字经济水平对建筑业智能化与绿色化协同发展具有显著正向影响,在稳健性检验后这一结论依然成立,其中数字经济水平对于建筑业智能化发展的影响较为显著;②绿色技术创新及突破性绿色技术创新、渐进性绿色技术创新两个维度在数字经济对建筑业智能化与绿色化协同发展的影响中起中介作用,其中突破性绿色技术创新的中介效应占总效应比例较大;③建筑企业绿色化是系统动态演化的序参量,主导系统的演化过程。 展开更多
关键词 全球贸易 数字赋能 绿色智能建造 绿色技术创新
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基于异步个性化联邦学习的DDoS攻击检测与缓解
19
作者 朱海婷 魏明岗 +2 位作者 刘丰宁 何高峰 张璐 《计算机学报》 北大核心 2025年第4期808-827,共20页
网络流量分类在网络管理和安全中至关重要,尤其是精准识别分布式拒绝服务(Distributed Denial of Service,DDoS)攻击这一威胁。DDoS攻击会导致服务中断、资源耗尽和经济损失,严重影响服务质量(QoS)。尽管集中式模型在DDoS攻击检测中取... 网络流量分类在网络管理和安全中至关重要,尤其是精准识别分布式拒绝服务(Distributed Denial of Service,DDoS)攻击这一威胁。DDoS攻击会导致服务中断、资源耗尽和经济损失,严重影响服务质量(QoS)。尽管集中式模型在DDoS攻击检测中取得了一定成效,但在实际应用中存在挑战:数据分布不均、数据集中传输困难,以及异构设备和动态网络环境的限制,从而难以实现实时检测。为应对这些问题,本文提出了一种基于异步个性化联邦学习的DDoS攻击检测与缓解方法AdaPerFed(Adaptive Personalized Federated Learning)。首先,通过定制的ResNet架构高效处理一维流量数据,并集成Net模块增强特征提取能力。然后,通过软件定义网络(SDN,Software-Defined Networking)模拟复杂动态网络环境,并引入完善的缓解系统应对多样化攻击场景。个性化联邦学习框架有效处理了非独立同分布(Non-IID,Non-Independent and Identically Distributed)数据问题,并通过异步学习机制适应异构设备和网络条件的差异,提升了系统的鲁棒性和扩展性。实验结果表明,AdaPerFed在CICDDoS2019、CIC-IDS2017和InSDN等数据集上均优于其他联邦学习算法,在不同客户端数量下展现出更快的收敛速度和更强的鲁棒性,DDoS检测准确率提升了15%~20%。消融实验进一步验证了个性化聚合模块对系统性能的显著提升。 展开更多
关键词 联邦学习 分布式拒绝服务(DDoS) 深度学习 ResNet 软件定义网络(SDN)
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面向智慧审计的思维变革与审计平台构建研究 被引量:32
20
作者 黄佳佳 李鹏伟 徐超 《审计研究》 CSSCI 北大核心 2023年第5期11-20,共10页
智慧审计是人工智能浪潮下发展现代审计的必由之路,是提升审计质量和审计效率的重要途径。新一代信息技术的快速发展改变了审计环境,而审计目标的变化进一步促使审计方法革新,即从大数据审计走向智慧审计。这要求审计人员从思维模式上... 智慧审计是人工智能浪潮下发展现代审计的必由之路,是提升审计质量和审计效率的重要途径。新一代信息技术的快速发展改变了审计环境,而审计目标的变化进一步促使审计方法革新,即从大数据审计走向智慧审计。这要求审计人员从思维模式上变革审计作业理念,从行动上创新审计技术方法。智慧审计下审计方法创新的关键是构建智慧审计平台,核心思想是将审计理论与审计经验转化为数字化审计知识体系和智能化审计知识模型,这将有助于审计过程由传统的依赖人工规则的自动化流程转变为基于审计平台数字经验的智能化流程。依托于该审计平台可将智慧审计思想付诸实践,动态感知、高效精准、自主学习、人机交互的智慧审计模式有助于更好发挥审计在党和国家监督体系中的重要作用。 展开更多
关键词 智慧审计 审计平台构建 审计方法 智能化 思维模式
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