深度神经网络近年在计算机视觉以及自然语言处理等任务上不断刷新已有最好性能，已经成为最受关注的研究方向.深度网络模型虽然性能显著，但由于参数量巨大、存储成本与计算成本过高，仍然难以部署到硬件受限的嵌入式或移动设备上.相关研究发现，基于卷积神经网络的深度模型本身存在参数冗余，模型中存在对最终结果无用的参数，这为深度网络模型压缩提供了理论支持.因此，如何在保证模型精度条件下降低模型大小已经成为热点问题.本文对国内外学者近几年在模型压缩方面所取得的成果与进展进行了分类归纳并对其优缺点进行评价，并探讨了模型压缩目前存在的问题以及未来的发展方向

第二章 货币的时间价值 一、终值计算 二、现值计算 三、四类现金流的计算 第三章 证券估值 一、债券的特征及分类 二、债券的估值 三、利率期限结构 四、股票的估值 第四章 资本预算决策方法 一、投资回收期法 二、平均会计收益率法 三、净现值法 四、内部收益率法 五、盈利指数法 六、折现投资回收期法 第五章 资本预算中的一些问题 一、现金流量的估算 二、特殊情况下的资本预算决策 第六章 资本预算中的不确定性分析 一、敏感性分析 二、盈亏平衡分析 三、决策树分析和实物期权 第七章 风险和收益 一、风险和收益 二、市场风险 三、CAPM和APT 第八章 资本成本与资本预算 第九章 资本结构 第十章 杠杆企业的资本预算 1、加权平均资本成本法(WACC) 2、调整净现值法(APV) 3、权益现金流量法(FTE) 政策 第十二章 权益融资 一、公开发行 二、私募发行 三、优先股筹资 第十三章 债务融资 第十四章 租赁和项目融资 第十五章 衍生工具的应用 第十六章 认股权证和可转换债券 第十七章 公司财务计划 第十八章 营运资本管理 一、现金管理 二、存货管理 三、应收账款管理

该课程主要阐述会计基本理论、基本方法和基本操作技能。重点放在帮助初学 者掌握好“三基”,为其后学习财务会计、成本会计、管理会计等后续专业课奠定坚实基 础。 《会计学原理》课程的内容体系结构包括三个层次:一是会计的基本理论,主要包 括会计的产生和发展、会计本质、会计职能与会计目标、会计对象与会计要素、会计准则 等;二是会计核算方法,包括设置和运用账户、复式计账、填制和审核凭证、登记帐簿、 成本计算、财产清查及会计报表;三是会计工作组织,包括会计核算模式、会计机构、会 计人员和会计规范

金融市场是整个金融系统的核心和灵魂,宏观上可以起到资源配置、实现储蓄-投资转化、传导金融政策等作用,微观上则具有价格发现、流动性提供、减少搜寻成本和信息成本等功能本章学习要点主要包括: 1、金融市场及其功能:掌握金融市场的定义;了解金融市场的宏观、微观作用;掌握金融市场的不同分类标准。 2、金融工具的性质:掌握金融工具收益性、流动性、风险性的定义,了解三者之间相互关系;了解金融工具的主要构成要素;理解债券票面利率与债券收益率的区别,了解金融产品偿还的主要方式;了解金融股工具的主要分析要素;掌握债券类金融工具久期的含义及基本计算公式

随着无人工厂、智能安监等技术在制造业领域的深入应用，以视觉识别预警系统为代表的复杂环境下动态识别技术成为智能工业领域的重要研究内容之一。在本文所述的工业级视觉识别预警系统中，操作人员头发区域由于其具有移动形态非规则性、运动无规律性的特点，在动态图像中的实时分割较为困难。针对此问题，提出一种基于SiamMask模型的时空预测移动目标跟踪算法。该算法将基于PyTorch深度学习框架的SiamMask单目标跟踪算法与ROI检测及STC时空上下文预测算法相融合，根据目标时空关系的在线学习，预测新的目标位置并对SiamMask模型进行算法校正，实现视频序列中的目标快速识别。实验结果表明，所提出的算法能够克服环境干扰、目标遮挡对跟踪效果的影响，将目标跟踪误识别率降低至0.156%。该算法计算时间成本为每秒30帧，比改进前的SiamMask模型帧率每秒提高3.2帧，算法效率提高11.94%。该算法达到视觉识别预警系统准确性、实时性的要求，对移动目标识别算法模型的复杂环境应用具有借鉴意义

第一章 总论 一、学习目的与要求 二、预习要览 （一）关键概念 （二）关键问题 三、本章重点与难点 四、练习题 五、案例 六、练习题参考答案 七、相关准则、制度及阅读书目 第二章 会计要素与会计等式 第三章 会计核算基础 第四章 账户与复式记账 第五章 制造业企业主要经济业务的核算 第六章 账户的分类 第七章 成本计算 第八章 会计凭证 第九章 会计账簿 第十章 财产清查 第十一章 财务报告 第十二章 会计核算组织程序 五、练习题参考答案 六、相关准则、制度及阅读书目 第十三章 内部会计控制制度 第十四章 电子计算机在会计工作中的应用 第十五章 会计规范体系 第十六章 会计工作组织 附录：会计核算综合案例

近年来，无人机入侵的事件经常发生，无人机跌落碰撞的事件也屡见不鲜，在人群密集的地方容易引发安全事故，所以无人机监测是目前安防领域的研究热点。虽然目前有很多种无人机监测方案，但大多成本高昂，实施困难。在5G背景下，针对此问题提出了一种利用城市已有的监控网络去获取数据的方法，基于深度学习的算法进行无人机目标检测，进而识别无人机，并追踪定位无人机。该方法采用改进的YOLOv3模型检测视频帧中是否存在无人机，YOLOv3算法是YOLO（You only look once，一次到位）系列的第三代版本，属于one-stage目标检测算法这一类，在速度上相对于two-stage类型的算法有着明显的优势。YOLOv3输出视频帧中存在的无人机的位置信息。根据位置信息用PID（Proportion integration differentiation，比例积分微分）算法调节摄像头的中心朝向追踪无人机，再由多个摄像头的参数解算出无人机的实际坐标，从而实现定位。本文通过拍摄无人机飞行的照片、从互联网上搜索下载等方式构建了数据集，并且使用labelImg工具对图片中的无人机进行了标注，数据集按照无人机的旋翼数量进行了分类。实验中采用按旋翼数量分类后的数据集对检测模型进行训练，训练后的模型在测试集上能达到83.24%的准确率和88.15%的召回率，在配备NVIDIA GTX 1060的计算机上能达到每秒20帧的速度，可实现实时追踪

7050铝合金在半连铸生产过程中发生热裂和冷裂的倾向很高，不但影响了产品的质量和生产效率，还可能导致生产事故.工厂常采用试错法以找到最优的工艺参数，但这种方法成本高且效率低.运用数值模拟的方法再现铸造过程中各物理场的变化情况，已成为优化铝合金熔铸工艺非常重要的研究手段.本文通过将温度场、流场和应力场进行直接耦合，对7050铝合金的半连铸过程进行了数值模拟研究.结果显示，在糊状区沿铸锭宽度方向的应力和应变分量最大，特别是在起始铸造阶段，因而最容易在起始阶段产生垂直于宽度方向的热裂纹.冷裂与铸锭内应力集中有关，根据计算可知铸锭在冷却至200℃时冷裂倾向最大.由实际裂纹所处的部位及所需的临界尺寸可以推测，该冷裂纹极有可能是糊状区产生的热裂纹在低温时失稳扩展而形成的

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