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人民银行内部审计数据采集风险探侦模型构建研究
1
作者 李艳 朱锦 +4 位作者 赵晓斌 徐芬 刘茜 洪欢 胡岸明 《中国内部审计》 2024年第8期26-37,共12页
随着人民银行业务领域信息水平的不断提高,人民银行内部审计高质量发展面临诸多挑战。本文通过全面梳理人民银行现有业务系统和台账报表类数据,探讨了人民银行内部审计数据采集范围以及异常检测算法在风险探侦审计模型中的运用;并结合2... 随着人民银行业务领域信息水平的不断提高,人民银行内部审计高质量发展面临诸多挑战。本文通过全面梳理人民银行现有业务系统和台账报表类数据,探讨了人民银行内部审计数据采集范围以及异常检测算法在风险探侦审计模型中的运用;并结合2022年开展的结构性货币政策工具审计调查,以贷款台账利率为例,探索构建了结构性货币政策工具风险探侦审计模型,通过无监督聚类分析,从样本中筛查出问题线索,为风险探侦方法在人民银行各业务领域的内部审计应用提供实践参考。 展开更多
关键词 数据采集 风险探侦 内部审计 人民银行 模型构建
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稳增长防风险政策目标下结构性货币政策工具审计框架的构建 被引量：2
2
作者 李艳 朱锦 +1 位作者 刘茜 胡岸明 《中国内部审计》 2023年第8期4-11,共8页
为贯彻落实党中央、国务院“六稳”“六保”决策部署,人民银行创设了一系列结构性货币政策工具,为稳定宏观经济增长和防范重大金融风险发挥了重要作用,也对人民银行内部审计部门开展政策措施落实情况跟踪审计提出更高要求。本文立足政... 为贯彻落实党中央、国务院“六稳”“六保”决策部署,人民银行创设了一系列结构性货币政策工具,为稳定宏观经济增长和防范重大金融风险发挥了重要作用,也对人民银行内部审计部门开展政策措施落实情况跟踪审计提出更高要求。本文立足政策措施落实情况跟踪审计的属性特征,针对如何在结构性货币政策工具实施过程加强审计监督,从审计内涵、方法、框架、建议等方面进行了全面的阐释,旨在为相关政策措施落实情况跟踪审计提供实践借鉴。 展开更多
关键词 内部审计 重大政策 结构性货币政策工具 审计框架
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大跨度钢栈桥结构设计探讨 被引量：3
3
作者 胡岸明 曾燕 《科技创新导报》 2008年第22期77-77,共1页
钢管球节点桁架较以往型钢桁架及网架结构在运行维护中有许多优势,整个桥体没有死角,防腐优于后两种结构,这些均大大降低了运行维护的费用。本文通过分析及经济技术比较可知,大跨度钢栈桥采用钢管球节点桁架是技术先进、经济合理的。本... 钢管球节点桁架较以往型钢桁架及网架结构在运行维护中有许多优势,整个桥体没有死角,防腐优于后两种结构,这些均大大降低了运行维护的费用。本文通过分析及经济技术比较可知,大跨度钢栈桥采用钢管球节点桁架是技术先进、经济合理的。本文通过对大跨度钢栈桥三种结构形式的应用进行经济性比较,证明钢栈桥采用钢管球节点桁架是技术先进、经济合理的,探讨了栈桥楼面结构造型,以降低运行维护费用,从而提高该桥的经济效益。 展开更多
关键词 钢栈桥 结构设计
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高速公路沥青路面预防性养护时机的选择 被引量：3
4
作者 胡岸明 《交通世界》 2015年第19期26-27,共2页
随着道路交通量的激增,要求高速公路有一定的承载力与通行力。要达到这一目的,要求高速公路在使用过程中注重预防与保养,高速公路沥青路面预防性养护时机的选择非常重要,必须确保高速公路沥青路面的稳定性与安全性。
关键词 高速公路 沥青路面 预防养护 时机
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基于卷积神经网络的车牌定位算法 被引量：11
5
作者 姜策 胡岸明 何为 《激光与光电子学进展》 CSCD 北大核心 2020年第2期122-128,共7页
针对当前车牌识别系统在存在复杂环境以及车牌倾斜的情况下无法精确定位的问题,提出一种基于卷积神经网络的端到端车牌精确定位算法,从而精确计算车牌的坐标。通过Faster R-CNN对输入车辆图片中的信息进行处理,提取候选区域的特征映射,... 针对当前车牌识别系统在存在复杂环境以及车牌倾斜的情况下无法精确定位的问题,提出一种基于卷积神经网络的端到端车牌精确定位算法,从而精确计算车牌的坐标。通过Faster R-CNN对输入车辆图片中的信息进行处理,提取候选区域的特征映射,利用特征映射计算车牌的精确坐标。实验结果表明本文算法在OpenITS数据库的功能评测数据库中的平均识别准确率为99%,在性能评测数据库中的平均识别准确率为85%。 展开更多
关键词 图像处理 卷积神经网络 FASTER R-CNN 车牌检测 精确定位
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基于卷积神经网络和XGBoost的摔倒检测 被引量：9
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作者 赵心驰 胡岸明 何为 《激光与光电子学进展》 CSCD 北大核心 2020年第16期240-248,共9页
提出了一种基于卷积神经网络和XGBoost的摔倒检测算法。采用基于squeeze-and-excitation模块的YOLO-v3算法对图片进行人体区域检测,在此基础上使用人体姿态估计网络获取人体关节点并提取出特征向量,再将其输入XGBoost进行训练,进而判断... 提出了一种基于卷积神经网络和XGBoost的摔倒检测算法。采用基于squeeze-and-excitation模块的YOLO-v3算法对图片进行人体区域检测,在此基础上使用人体姿态估计网络获取人体关节点并提取出特征向量,再将其输入XGBoost进行训练,进而判断人体是否摔倒。实验结果表明,所提出的摔倒检测算法准确率较高,达到98.3%。 展开更多
关键词 图像处理 卷积神经网络 squeeze-and-excitation模块 YOLO-v3 XGBoost 摔倒检测
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