基于多学科视角的酿酒企业财务风险成因分析

酿酒企业管理风险日益显露,主要表现在酿酒企业财务风险加剧,在分析酿酒行业特点与企业财务风险特征的基础上,从行为经济学、管理学、审计学角度分析酿酒企业财务风险成因。行为经济学认为酿酒企业融资、投资决策中,管理者与投资者非理性行为相互作用提升企业财务风险;管理学视角下酿酒企业财务收支管理失控、缺乏财务风险评价体系、企业内部监管机制缺失导致企业财务风险加剧;从审计学角度而言,酿酒企业审计制度混乱、财务监督力度不足以及审计环境的缺失进一步增加酿酒企业财务风险。针对市场环境与酿酒企业财务风险成因提出健全酿酒企业财务风险分析和处理机制、构建财务风险计算机辅助预警系统、加大财务人才培养力度等合理化建议。     

湖北监利家宝生态幼儿园管理信息系统设计与实现

互联网在当今社会内的快速发展令人们在日常生活中获得极大便利,各行各业纷纷开始引入电子信息化技术以提高运行流程的简洁度.当前大量幼儿园的学生和教职员工的办理尚处于纸质化阶段,效率低下.因此,通过了解幼儿园的工作需求,设计了一个适合学生和教职员工信息管理的幼儿园系统,从而帮助幼儿园实施办公自动化,节约日常的管理成本,达到提...     

融合上下文感知注意力的低光图像去雾网络

现有的低光去雾算法因受图像光照强度低、光照不均匀等影响,其去雾后的图像存在细节丢失、色彩失真等现象。针对上述问题,提出一种融合上下文感知注意力的低光图像去雾网络(ACANet)。首先,在基准网络中引入层内上下文感知注意力模块,分别从通道维度和空间维度结合全局视角辨识和加权同一尺度下的重要特征,使网络突破局部视野的约束,更加高效地提取图像纹理信息;其次,引入层间上下文感知注意力模块,通过投影操作将高级特征映射到信号子空间,以实现不同层之间多尺度特征信息的高效融合,进一步提升对图像细节的重建;最后,引入CIEDE2000色偏损失函数,通过CIELAB色彩空间对图像色调进行约束,并与L2损失一起联合优化网络,使网络准确地学习图像色彩,以解决图像的严重色偏问题。实验结果表明,所提算法在多个数据集上的客观指标均优于现有去雾算法,其峰值信噪比指标较基准网络提高了8.8%,且主观去雾效果更彻底,恢复图像细节更丰富,色彩还原度更好,更接近于真实图像。