FB41背景数据块参数设置
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探析大数据时代背景下的财务管理的论文
探析大数据时代背景下的财务管理的论文 摘要:大数据概念最早由维克托·迈尔·舍恩伯格和肯尼斯·库克耶在编写《大数据时代》中提出，在互联网如此发达的今天，大数据时代已经来临。大数据时代的到来，对财务管理提出了新的要求，要求财务人员具备大数据分析能力，转变角色(由传统的单一财务的记账员角色 关键词:探析,数据,时代,背景,财务管理,论文, 大数据概念最早由维克托·迈尔·舍恩伯格和肯尼斯·库克耶在编写《大数据时代》中提出，在互联网如此发达的今天，大数据时代已经来临。大数据时代的到来，对财务管理提出了新的要求，要求财务人员具备大数据分析能力，转变角色(由传统的单一财务的记账员角色转变为集财务、数据分析处理为一体的综合性财务人员角色)，实时分析，及时预测，提高了企业决策的准确度，大数据财务管理代表了财务管理发展的新趋势。 一、大数据时代财务管理概述 1.大数据的涵义 大数据是指需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据概念最早由维克托·迈尔·舍恩伯格和肯尼斯·库克耶在编写《大数据时代》中提出，有海量、高速、多样、价值密度低等特点。 2.大数据时代财务管理的定义
大数据时代财务管理是指在实时动态变化的大数据支持下，企业财务人员利用现代财务管理技术和手段，对于企业财务数据进行成本管理、管理信息定制、财务能力分析、动态利润管理、财务信息预测、财务预警管理等活动的大财务管理。 3.大数据时代财务管理的发展趋势 (1)具备大数据分析能力，进一步挖掘财务信息核心传统的财务管理分析更多关注结构性财务信息的分析，对非结构性财务信息和非财务信息关注较少，在大数据时代，要求财务管理相关人员要具备大数据分析能力，不仅要分析结构性财务信息，还要分析非结构性财务信息和非财务信息，除此之外，还要将结构性财务信息与非结构性财务信息和非财务信息相互整合，进一步挖掘财务信息核心，预测企业所在市场状况的变化，进一步为企业管理层筹资、投资、成本管理、市场开拓、新技术研发等决策提供有用信息。 (2)实时分析，及时预测，提高企业决策的准确度大数据具有海量、高速、多样的特点，大数据时代的财务管理在获取资讯的数量、速度、种类等方面较传统财务管理有绝对性的优势，这就使得财务管理由之前的基于结果分析的事后管理，转变成了基于过程分析的事中管理，能够对资讯带来的大数据进行实时分析，大大增加了企业管理决策的灵活性和准确度，帮助企业及时预测市场变化，能很快根据大数据分析结果调整生产、销售等环节的作业，对市场的适应性增强，从而有助于企业提高市场占有率，增强市场竞争能力，培育核心发展能力，延长企业寿命，促进企业的生存和发展。
大数据背景下数据挖掘技术的应用
《计算机科学与技术前沿》 课程论文 大数据背景下数据挖掘技术的应用 2016年1月7日 题目 学院 学号 姓名 指导老师 日期
大数据背景下数据挖掘技术的应用 摘要 当今社会是一个信息化社会的时代，同时又是一个大数据时代。随着互联网、物联网、云计算和人工智能等信息技术和计算机产业的不断发展和进步，使得数据的处理成为一个亟待解决的问题。因此在大数据的背景下,如何高效地从大量包含有用数据的库获得有用信息已成为企业和科研工作重点关注的点，而这一工作涉及的关键技术就是数据挖掘技术。总得说，数据处理的需要既给数据挖掘技术带来了机遇，于此同时带来了一系列的挑战。 本文分别从企业、图书管理和情报学领域三个方面阐述数据挖掘技术的应用，同时对它的发展现状、存在的问题和未来的发展趋势进行了一些阐述，从而加深了对数据挖掘技术的理解，以便更好地了解数据挖掘在各个领域的应用，最后对数据挖掘技术的应用进行一个整体的总结。 【关键字】：大数据；数据挖掘；数据挖掘的应用
Application of data mining technology in the context of data Abstract Today is the age of information society,but it is also an age of big data．With development and progress of information technology and the computer industry which include the Internet, the Internet of things, cloud computing and artificial intelligence, data processing has become an urgent problem．Therefore,in the context of big data,how to get useful information from a large library of useful data have become focuses of enterprises and scientific and research work．The work involved is the key technology of data mining．In General spedking, data processing needs for data mining technology, and at the same time poses a series of challenges． The paper aims to account the development present situation,existing problems,and developmenttrend in the future based on companies,library management and the field of information science development,so as to enhance understanding of the data mining technology ,to better understand data mining applications in various fields,and to draw an overall summary of the application of data mining technology． 【Key words】：Large amounts of data；Data mining；Application of data mining
多重背景数据块的使用(图)
先建立一个FB10。完成内容X*Y=Z 定义形式参数 IN：X，Y OUT：Z 保存 然后在建立FB20，形式参数STAT里定义 NAME：MUL Data Type：FB10 程序中写以反复的写call MUL。保存 OB1中写CALL FB20,DB10 DB10为多重背景数据块 注意一点，多重背景调用等同于FC的调用，call MUL下的参数填写一定不能空着，必须有实际地址，否则用DB10的数据程序会混乱。 以下详细讲解西门子多重背景数据块的使用。 1、在SIMATIC Manager 中，打开你希望生成多重背景的FB。在静态变量定义部分，输入多重背景的名字，数据类型为FB 或SFB。 图1 2、在程序中调用多重背景，可以在多重背景中的目录中选择托拽它到NETWORK 中，也可以用CALL 指令调用它。
图2 在STEP 7 V5.4 SP2 中请注意： 如果在LAD/FBD编辑器的目录视图中多重背景未被列出，推荐在静态变量声明中先插入一个功能块，然后再删除它。这样多重背景就再次可以被选择。 3、现在设置程序块的输入和输出并保存。就可以在程序(例如OB1)中使用多重背景来调用FB。创建一个背景数据块以供监控。 注意： 当生成多重背景时，如其在FB 中作为一个多重背景被调用，注意要首先生成它，然后再指定一个多重背景调用。如果不遵从这个顺序，程序中将会出现不一致的情况，这种不一致的情况也有可能在修改多重背景后出现。 4、一旦修改过了多重背景，并打开调用它的功能块。当功能块被打开时，会出现一个消息显示在FB 接口声明中有一个UDT 或本地标签的被修改，并显示在功能块调用中至少有一个时间标签冲突。确认此信息，修改过的背景调用在LAD/STL/FBD 编辑器中将会以亮红色显示。 为了更新功能块调用，右击功能块，然后在弹出菜单中选择“Update Block Call...”。 图3 5、在后续的对话框中，点击OK 来执行接口更新。 图4 在STEP 7 V5.3中的注意事项： 当尝试通过“File > Check and Update Accesses”来更新程序块调用时，STEP7 V5.3 不能发现变量间的唯一分配，调用还是保持红颜色，也无法通过“Edit > Call > Update”改正调用错误。更新调用的唯一办法是删除调用，在声明中更新接口，然后再以多重背景方式调用功能块。如果已经删除了FB 接口中的变量，应该通过“Edit > Call > Update”来改正所有的多重背景调用，而不需使用前面的“Check and Update Accesses”功能。一旦已经更新了这些多重背景，就又可以与平时一样使用“Check and Update Accesses”功能了。 6、推荐在更新功能块调用后进行一致性检查。在SIMATIC Manager 中，右击S7 program 文件夹，选择“Check block consistency...”功能，系统会显示S7程序的结构。 通过工具栏中的第二个按钮或者“Program > Compile All”功能编译程序。在编译后，STEP 7程序一致性将统一。
(完整版)项目二：功能块FB、功能FC和背景数据库DB的创建和使用
用户在变量声明表中创建本块中专用的变量（即局域变量）。局域变量分为IN（输入变量）、OUT（输出变量）、IN-OUT（输入／输出变量）、TEMP（临时变量）和STAT （静态变量）五种类型。 ?·IN（输入变量）：为调用它的块提供的输入参数。 ?·OUT（输出变量）：返回给调用它的块的输出参数。 ?·IN-OUT（输入-输出变量）：初值由调用它的块提供，被 子程序修改后返回给调用它的块。 ?·TEMP（临时变量）：暂时保存在局域数据区中的变量。 只是在执行块时使用临时变量，执行完后，在主程序中不能再使用该变量。 ?·STAT（静态变量）：在功能块的背景数据块中使用。关 闭功能块后，其静态数据保持不变。功能( FC)没有静态变量。 IN（输入变量）、OUT（输出变量）和IN-OUT（输入／输出变量）属于程序块的形式参数。TEMP（临时变量）属于程序块的局域变量，只在它所在的块中有效。STAT（静态变量）只在FB程序块中存在，也属于程序块的局域变量，在它所在的块中有效，而且PLC 掉电后STAT变量仍然保持。 每一种类型的变量都包括变量名、变量类型和变量注释。变量声明表的左边给出了该变量表的总体结构，点击某一变量类型，例如“OUT”，在表的右边将显示出该类型局域变量的详细情况。块中的局域变量名必须以字母开始，只能由英语字母、数字、下划线组成，，但是在符号表中定义的共享数据的符号名可以使用其他字符。 在程序中，操作系统在局域变量前面自动加上“#”号。如果在块中只使用局域变量，不使用绝对地址或全局符号，易于形成通用子程序块实现结构化编程，并且易于将程序块移植到别的项目中去。 变量声明后在局域数据块中为临时变量( TEMP)保存有效的存储空间。对于功能块FB，还要为配合使用背景数据块为静态变量(STAT)保存空间。通过设置IN（输入）、OUT（输出）和IN-OUT（输入／输出）类型变量，声明块调用软件接口（即形式参数）。 用户在功能块中声明变量时，除了临时变量外，它们将自动出现在功能块对应的背景数据块中。 在变量声明表中赋值时，不需要指定存储器地址；根据各变量的数据类型，程序编辑器自动地为所有局域变量指定存储器地址。
西门子 PLC中OB、FC、FB、SFC、SFB中功能块
西门子 PLC中OB、FC、FB、SFC、SFB中功能块使用概述 (2013-12-05 16:13:52) S7-300/400PLC程序采用结构化程序，把程序分成多个模块，各模块完成相应的功能。结合起来就能实现一个复杂的控制系统。就像高级语言一样，用子程序实现特定的功能，再通过主程序调用各子程序，从而能实现复杂的程序。 在S7-300/400PLC中写在OB1模块里和程序就是主程序，子程序写在功能(FC)，功能块(FB)。 FC运行是产生临时变量执行结束后数据就丢失-----不具有储存功能 FB运行时需要调用各种参数，于是就产生了背景数据块DB。例如用FB 41来作PID控制，则它的PID控制参数就要存在DB里面。FB具有储存功能系统功能块（SFB）和系统功能（SFC）也是相当于子程序，只不过SFB 和SFC是集成在S7 CPU中的功能块，用户能直接调用不需自已写程序。 SFC与FC不具有储存功能,FB和SFB具有储存功能。 OB模块相当于子程序，负责调用其他模块。如果程序简单只需要OB就可以实现。 用西门子PLC编程时，可以用到功能块FB和功能FC（FB、FC都是组织块）资料上说FB与FC都可以作为用户编写的子程序，但是我不明白这两个组织块之间到底有什么区别阿？在应用上到底有什么不同之处吗？ FB--功能块，带背景数据块 FC--功能，相当于函数 他们之间的主要区别是：FC使用的是共享数据块，FB使用的是背景数据块 举个例子，如果您要对3个参数相同的电机进行控制，那么只需要使用FB编程外加3个背景数据块就可以了，但是，如果您使用FC，那么您需要不断的修改共享数据块，否则会导致数据丢失。FB确保了3个电机的参数互不干扰。 FB,FC本质都是一样的，都相当于子程序，可以被其他程序调用（也可以调用其他子程序）。他们的最大区别是，FB与DB配合使用，DB中保存着F B使用的数据，即使FB退出后也会一直保留。FC就没有一个永久的数据块来存放数据，只在运行期间会被分配一个临时的数据区。 在实际编程中，是使用FB还是FC，要看实际的需要决定。 FB与FC没有太大的差别，FB带有背景数据块，而FC没有。所以FB 带上不同的数据块，就可以带上不同的参数值。这样就可以用同一FB和不同的背景数据块，被多个对象调用。 FC和FB像C中的函数，只不过FB可以生成静态变量，在下次函数调用
大数据的财务管理
. Word 资料大数据的财务管理 篇一：大数据时代下的财务管理 大数据时代下的财务管理 ACCA与IMA近日联合发布的一份新报告指出，“大数据将如影响商业世界?”是会计师和财会专业人士最应该问自己的一个问题。 这篇名为《大数据：机遇和风险》的报告阐述了各种规模的企业、政府以及监管机构利用这种非结构化信息财富的可能性，但也指出了大数据所带来的法律和道德上的潜在风险。 大数据的优势 在ACCA和IMA最近开展的一次调查中，有76%的亚太地区受访者和62%的全球围受访者认为大数据对企业未来极其重要，具备赋予有远见卓识的企业超越竞争对手优势的潜能。企业和政府可以收集到的数据量和数据种类正在快速增长，提供了一个潜在的信息宝库。组织、理解和分析大数据的能力成为企业进行重大投资的核心任务。 ACCA中国事务总监梁淑屏表示：“问题不在于大数据的重要性时凸显，事实上其重要性已经不容忽视。能够分析和应用这类信息，才是潜力之所在。大数据是财会行业近几年面临的最大机遇。财务部门运用其分析技能，能够为高级管理层提供更多变量的实时动态，这将使他们跃居企业战略
核心位置。” “财务职能部门不应该仅限于提供年终报告，这个问题我们已经讨论了多年，而大数据让我们的想法变为现实。此外，财务职能部门的道德管理工作也会变得至关重要。结合其分析技能和职业道德，财务职能部门最终将成为企业战略和成功的基。” 大数据不仅在私营部门显示出不可估量的价值，它还能使审计人员和监管机构更容易发现大规模的欺诈情况。监管部门已经开始在其调查中使用大数据了。 大数据的危险 “大数据为企业带来巨大机遇，但我们必须记住，政府和个人需要高度重视隐私问题。”IMA负责研究部门的副总裁Raef Lawson博士指出，“我们已经注意到有这样的高调抗议活动，反对组织持有数据，甚至某些时候出售数据。对于财会专业人士来说，引导他们的企业小心避开道德和法律的雷区至关重要。” 大数据的要求 “大数据的使用要求我们必须摒弃孤立工作的理念，更多地进行跨部门合作。数据以及更为重要的数据分析结果必须进行分享，从而促使公司制定明智的、有依据的决策，掌控未来风险。”Lawson博士继续指出。 Trax Technology Solutions公司首席财务官Nina Tan表
大数据时代下的财务管理转型
上海汽车集团股份有限公司财务部夏明涛一、引言伴随着大数据时代的到来，大数据的运用将逐步改变传统的思维和行为方式，这都将对当前的企业传统经营带来巨大的影响。第一，企业未来关注的重点将不再是标准化、规模化的生产和制造，“规模效应”将会在互联网上体现，比如维基百科。因此，优秀的公司将专注于产品的设计和品牌的建设，而一些标准化、重复化的制造工艺将更多地由低成本、专业的公司去承担。第二，大数据将会改变企业的经营模式。传统的企业主要关注产品的生产和销售，企业经营收入的实现是通过产品的出售而实现；而在大数据时代下，优秀的公司通过数据分析和应用，更专注于客户的精准定位及产品和服务的紧密联系，从“一次销售，一次收入”转为“一次销售、多次收入”的经营模式。第三，未来企业的成本结构中，“料工费”的占比将逐步降低，而面向客户、面向市场的费用将会越来越大。因此，企业产品竞争力的提高，不将再是一味扩大生产规模，而是需要通过整合企业业务和财务等数据，以准确的决策和企业资源的有效配置来实现企业价值的增长。而作为企业内部“以数据说话”的财务分析和管理，在大数据时代也同样面临着挑战。 第一，信息化水平的提升可以大幅减少传统会计核算的工作量，财务人员可以投入更多的时间和精力在高价值量的财务分析上；第二，借助大数据技术，财务管理和分析的水平可以得到大幅提升，为管理层做出准确的决策给予支持；第三，通过对企业各业务条线数据的整合，将财务数据和业务数据有效融合，推动财务管理的转型和升级。因此，如何适应大数据所带来的变化，如何让财务管理实现从“事实说明”到“价值创造”的转变，这些都将是未来一段时间内所必须面对和解决的问题。二、大数据时代特征当下是信息大发展的时代，互联网、移动互联网、物联网、车联网、gps、安全监控、金融服务等每天都在大量的产生数据。 大数据的运用所带来的是思维模式的变化，带来的是生活方式的变化，而对企业来说，更重要的是带来企业创造和实现价值途径的转变。搜索引擎巨头谷歌就是大数据应用的一个缩影。 以汽车行业为例，为应对激烈的竞争，近年来各家整车制造企业都在大规模扩张，希望通过产能的扩大来降低单车固定制造成本，从而提高企业和产品
大数据背景下的数据库技术研究_张宇航
180 ?电子技术与软件工程 Electronic Technology & Software Engineering 数据库技术 ? Data Base Technique 【关键词】大数据 键值存储 Bigtable 云数据库 1 引言 在大数据时代背景下，大数据一个定性的描述：是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。当今“大数据”一词的重点其实已经不仅在于数据规模的定义，它更代表着信息技术的发展进入了一个新的时代，代表着爆炸性的数据信息给传统的计算技术和信息技术带来的技术挑战，代表着大数据处理的新技术和方法，也代表着大数据分析和应用所带来的新的发展机遇。本文从大数据的背景出发，研究数据库的存储模型，数据模型，编程模型等问题以及讨论数据库技术的未来研究方向。 2 大数据概念 2.1 大数据的特性 学术界通常用4个V(即V olume 、Variety 、Value 、Velocity)[1]来概括大数据的特征。 （1）V olume 指数据体量巨大。截至目前，人类生产的所有印刷材料的数据量是200PB ，而历史上全人类说过的所有的话的数据量大约是5EB 。当前，典型个人计算机硬盘的容量为TB 量级，而一些大企业的数据量已经接近EB 量级。 （2）Variety 指数据类型繁多。类型的多样性也让数据被分为结构化数据和非结构化数据。相对于以往便于存储的以文本为主的结构化数据，非结构化数据越来越多，包括网络日 大数据背景下的数据库技术研究 文/张宇航 志、音频、视频、图片、地理位置信息等，这 些多类型的数据对数据的处理能力提出了更高要求。 （3）Value 指价值密度低。价值密度的高低与数据总量的大小成反比。以视频为例，一部1小时的视频，在连续不间断的监控中，有用数据可能仅有一二秒。 （4）Velocity 指处理速度快。这是大数据区分于传统数据挖掘的最显著特征。根据IDC 的“数字宇宙”的报告，预计到2020年，全球数据使用量将达到35.2ZB 。在如此海量的数据面前，处理数据的效率就是企业的生命。2.2 大数据的影响 大数据决策成为一种新的决策方式。依 据大数据进行决策，从数据中获取价值，让数据主导决策，是一种前所未有的决策方式，并正在推动着人类信息管理准则的重新定位。随着大数据分析和预测性分析对管理决策影响力的逐渐加大，依靠直觉做决定的状况将会被彻 底改变。 大数据开发推动新技术和新应用的不断涌现大数据的应用需求，是大数据新技术开发的源泉。借助这些创新型的大数据应用，数据的能量将会层层被放大。2.3 大数据典型应用案例2.3.1 梅西百货的实时定价机制 根据需求和库存的情况，该公司基于SAS 的系统对多达7300万种货品进行实时调价。 2.3.2 沃尔玛的搜索 这家零售业巨头为其网站https://www.360docs.net/doc/5f6151963.html, 自行设计了最新的搜索引擎Polaris ，根据沃尔玛的说法，语义搜索技术的运用使得在线购物的完成率提升了10%到15%。“对沃尔玛来说，这就意味着数十亿美元的金额。”Laney 说。2.3.3 PredPol Inc. PredPol 公司通过与洛杉矶和圣克鲁斯的警方以及一群研究人员合作，基于地震预测算法的变体和犯罪数据来预测犯罪发生的几率，可以精确到 500平方英尺的范围内。在洛杉矶运用该算法的地区，盗窃罪和暴力犯罪分布下降了33%和21%。 3 键值存储 传统的关系型数据库中的利用二维表数据模型存储格式化的数据结构，每个元组的字段组成相同，数据库会为每个元组分配所有的字段，这样便于表与表之间的操作，但是，它 也是关系型数据库性能瓶颈的一个因素。它难以满足如下的高要求： （1）对数据库高并发读写的需求；（2）对海量数据的高效率存储和访问的需求； （3）对数据库的高可扩展性和高可用性的需求 为了解决这类问题，非关系型数据库（NoSQL 存储）应运而生，它以键值对存储，结构不固定，每一个元组可以有不同的字段，并且可以根据需要增加一些独有的键值对，它不局限于固定的结构，这样可以减少一些时间和空间的开销。键值对存储，简称KV 存储，是NoSQL 存储的一种方式。它的数据按照键值对的形式进行组织，索引和存储。KV 存储非常适合不涉及过多数据关系业务关系的业务数据，同时能有效减少读写磁盘的次数，比SQL 数据库存储拥有更好的读写性能。 G o o g l e 的B i g Ta b l e 、A m a z o n 的Dynamo 等都是是非常成功的NoSQL 实现。Membase ，MongoDB ，Cassandra ，BeansDB ，Redis 等开源的NoSQL 体系也得到了广泛认同。 键值存储机制采用键值对形式存储，值可以是任意不定长数据。如图1所示。 kv 存储采用0、1目录的方式管理历史数据和更新数据，假设当前的更新数据目录和历史数据目录都为0目录，在合并时，最新历史数据写到1目录，同时更新数据开始写在1目录。注意的是，需要对更新数据目录和历史数据目录的当前0、1目录进行维护。 通常情况下，更新数据使用Memtable 存储，历史数据使用SSTable 结构存储。这样快 <<下转181页 图1：kv 存储的合并 图2：BigTable 数据模型实例
编号22--多重背景数据块的项目举例
多重背景数据块的项目举例 下面以发动机控制系统的用户程序为例，介绍生成和调用FB多重背景数据块的方法。 用STEP7的新项目创建一个名为“多重背景实例”的项目，项目中创建组织块OB1是主程序，FB1电机4，FB2电机3，FB3电机2，UDT1电机1控制。如图： 首先：明白功能块的调用关系，此实例关系图如下： 1、在项目右侧单击右键新建数据块DB1，在生成时如下图，选择instance DB 对应是FB1，下图红笔处。
2、FB2、FB3和UDT1没有自己的背景数据块，创建好FB2和FB3和UDT1后分别定义FB2和FB3的输入输出管脚。如创建FB3后，打FB3。 如上图红圈处，定义了三个输入管脚，分别是 DIANJI1shoudong电机1手动启动，DIANJI1zidong电机1自动，DIANJI1sudu电机1速度。同理定义FB2的2个输出管脚和FB3的输入输出管脚及其UDT1的输入输出管脚。 3、此时FB1，FB2，FB3，UDT1都已经定义好，但是只是建立了DB1
作为FB1的背景数据块，这时我们要把FB2，FB3嵌套到FB1里面。使FB2和FB3定义的管脚建立在DB1里面。具体如下： ①打开FB1数据块，在FB1管脚STAT定义区,添加name:q_control,数据类型：选FB
基于图像分块的背景模型构建方法
第２９卷第１期杨广林等：基于图像分块的背景模型构建方法３ｌ 我们尝试将图像分块，利用图像块的特征建立背景模型．下面就针对图像块给出背景建模方法． 为了简化讨论，假设图像是灰度图像．设，ｃ。（菇，Ｙ）为一个ｍ×ｍ像素的图像块，（戈，Ｙ）表示该图像块左上角的坐标．在２×２的情况下，图像块中前景像素的分布组合有以下５种： （ａ）（ｂ）（ｃ）（ｄ）（ｅ） （ａ）完全背景；（ｂ）有１个前景像素；（ｃ）有２个前景像素； （ｄ）有３个前景像素；（ｅ）完全前景 图１２Ｘ２图像块的５种情况 Ｆｉｇ．１Ｔｈｅｆｉｖｅｉｎｓｔａｎｃｅｓｏｆ２×２ｉｍａｇｅｂｌｏｃｋ ３．１图像块特征的选取 将图像块设定为相邻像素的方形块，以２×２的图像块为例，图１给出了前景在图像块的各种分布情况的理想状态．一般地讲，图像块越大，要处理的块数就越少，效率就越高，但对局部目标敏感度就越小，目标的精确度就会变差，因为前景所占比例小的图像块的个数会增加，例如图１中（ｂ）和（ｃ）的情形．随着图像的增大，图像块的特征选取变得复杂．综合考虑识别目标的敏感性和识别目标的精确性以及处理问题的效率，一般选择ｍ＝２比较合适．可以有多种方式引入特征，最简单的情形是任意选择图像块中的一个像素为代表，或以图像块的均值为特征．以下我们提出几种提取特征的方案． （１）图像块中心点，即Ａ＝中心点像素； （２）选取若干点的组合作为图像块的代表点， 例如可选择图像块的对角线上的点； （３）图像块均值，即Ａ＝（Ｘ，，＋ｘ。２＋…＋ｋ）／ｍ２； （４）图像块的行均值或图像块的列均值； Ａｌ＝Ｘｌｌ＋Ｘ１２＋…＋Ｘ１。。 Ａ２＝Ｘ２ｌ＋Ｘｚ２＋…＋】，２ｍ Ａ。＝Ｘ。ｌ＋Ｘ，以＋…＋Ｘ。。 （５）图像块的幅度值，即Ａ＝ｍａｘＸｉ—ｍｉｎＸｉｉ； （６）图像块的行幅度值或列幅度值． 由于所有特征都是图像块中像素的线性组合，因此当像素值Ｘ。服从正态分布时，所有特征Ａ作为原像素的线性运算的结果，也服从正态分布． 若Ａ＝√。Ｘ，其中Ｘ是由若干个像素组成的向量；ｌ，为与ｘ同维数的向量，则有： Ａ—Ｎ（ｖ＂ｉｔ，ｔ，１Ｖｖ）（３）图像块中的像素点值的变化能够反映到特征值的变化上，这样就可以对特征Ａ（而不是对像素值）建立背景模型，以此来判断图像块（而不是判断像素）是背景还是目标．例如，可以对特征Ａ使用ｗ４方法，求在一个训练周期内特征的最大值、最小值和连续两帧的最大差，利用不等式来判断该图像块是背景图像块还是前景图像块．由于特征也服从Ｇａｕｓｓ分布，所以也可以对特征Ａ建立单Ｇａｕｓｓ背景模型．下面针对从图像块中选取的几个特征Ａ，建立分块的混合Ｇａｕｓｓ背景模型． ３．２基于图像块特征的自适应的高斯混合模型在３．１节给出的特征中，选择其中的一个或几个特征Ａ，，Ａ：，…，Ａ，构成特征向量，令Ａ＝｛Ａ。，Ａ：，…，Ａ。｝． 采用文［４］给出的混合Ｇａｕｓｓ分布的形式和参数更新方法．选择一个时间周期｛Ａｉ，．一，Ａ，｝，给出／ｌ，具有Ｋ个分量的高斯混合密度（ＧＭＭ）： Ｋ ｐ（ａ；）＝∑ｐ（Ａ。ｌ∞ｉ，Ｉｔ¨，Ｕ“）Ｊｐ（（￡Ｊｉ） ｉｉｌ（４） Ｘ、 ＝∑％。ｐ（Ａ。№，ｔｔ沁，Ｕ如） 其中 ｐ（ＡＩ，ｐ“，Ｕｉ．。）： （５）Ｐ（∞ｉ）或加。。为第ｉ个分量在总体分布中所占的比例，也称为第ｉ个分量权值． 基于像素间相互独立的假设，可以得出特征之间也是相互独立的．为了简化计算，可以进一步假设他们具有同样的方差，因而协方差矩阵可以简化为Ｕ“＝盯２。Ｉ，其中Ｊ为单位阵．这种假设可以避免复杂计算引起误差加大．关系式（４）说明了每一图像块的特征向量／土的当前观察值的概率分布可由一个高斯混合函数所刻画，也就是说图像块的特征向量的某种状态可由混合模型的某个分量来描述．基于前面的假设，可利用在线Ｋ均值近似算法对此高斯混合模型进行操作．所谓的在线Ｋ均值近似算法即为：从前向后将新的图像块的特征向量的值与现存的Ｋ个高斯分布进行匹配，如果一个特征向量的值落在某个分布的标准方差的某一倍数范围内，就认为匹配成功，即如果ＩＡ。一肛小ｆ≤ｒ盯叫，则认为匹配成功．实验表明对于２Ｘ２的图像块，丁取４比较合适． 如果当前的特征向量的值不能匹配Ｋ个分布中
大数据的财务管理
大数据的财务管理 篇一：大数据时代下的财务管理 大数据时代下的财务管理 ACCA与IMA近日联合发布的一份新报告指出，“大数据将如何影响商业世界?”是会计师和财会专业人士最应该问自 己的一个问题。 这篇名为《大数据：机遇和风险》的报告阐述了各种规模的企业、政府以及监管机构利用这种非结构化信息财富的可能性，但也指出了大数据所带来的法律和道德上的潜在风险。 大数据的优势 在ACCA和IMA最近开展的一次调查中，有76%的亚太地区受访者和62%的全球范围内受访者认为大数据对企业未来极其重要，具备赋予有远见卓识的企业超越竞争对手优势的潜能。企业和政府可以收集到的数据量和数据种类正在快速增长，提供了一个潜在的信息宝库。组织、理解和分析大数据的能力成为企业进行重大投资的核心任务。 ACCA中国事务总监梁淑屏表示：“问题不在于大数据的重要性何时凸显，事实上其重要性已经不容忽视。能够分析和应用这类信息，才是潜力之所在。大数据是财会行业近几年面临的最大机遇。财务部门运用其分析技能，能够为高级
管理层提供更多变量的实时动态，这将使他们跃居企业战略核心位置。” “财务职能部门不应该仅限于提供年终报告，这个问题我们已经讨论了多年，而大数据让我们的想法变为现实。此外，财务职能部门的道德管理工作也会变得至关重要。结合其分析技能和职业道德，财务职能部门最终将成为企业战略和成功的基石。” 大数据不仅在私营部门显示出不可估量的价值，它还能使审计人员和监管机构更容易发现大规模的欺诈情况。监管部门已经开始在其调查中使用大数据了。 大数据的危险 “大数据为企业带来巨大机遇，但我们必须记住，政府和个人需要高度重视隐私问题。”IMA负责研究部门的副总裁Raef Lawson博士指出，“我们已经注意到有这样的高调抗议活动，反对组织持有数据，甚至某些时候出售数据。对于财会专业人士来说，引导他们的企业小心避开道德和法律的雷区至关重要。” 大数据的要求 “大数据的使用要求我们必须摒弃孤立工作的理念，更多地进行跨部门合作。数据以及更为重要的数据分析结果必须进行分享，从而促使公司制定明智的、有依据的决策，掌控未来风险。”Lawson博士继续指出。
大数据时代下的财务管理创新
龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/5f6151963.html, 大数据时代下的财务管理创新 作者：沈芳纯 来源：《世界家苑·学术》2018年第07期 摘要：随着信息的大爆炸，大数据的横空出世，大数据的影响逐渐渗透到社会的各个领域，大数据已经来临，未来也不可能消失，企业需要做的就是抓住大数据带来的商业机遇，增强竞争实力，抢占先机获取更多的市场份额。本文分析大数据背景下，财务管理的创新工作机制，通过财务管理的变革和创新，在新的环境下，促进财务管理的可持续发展理论，提出适应如今大数据的财务管理的措施建议，以期丰富财务管理理论体系。 关键词：大数据；财务管理；创新 1.前言 财务管理是企业立足市场的核心活动之一，企业的财务管理是实现企业的经营绩效最大化，对企业的各项经营活动进行控制，为企业的各个经营环节提供财务信息的决策。大数据正在以不可阻拦的磅礴气势，同具有革命意义的最新科技进步如纳米技术、生物工程等一起，打开人类在新世纪的前奏。大数据从海量的财务数据中找到规律，发现财务数据中的趋势，从而为企业的决策提供财务支持。 2.大数据财务管理的作用 随着信息的大爆炸，大数据的横空出世，大数据的影响逐渐渗透到社会的各个领域，大数据已经来临，未来也不可能消失，企业需要做的就是抓住大数据带来的商业机遇，增强竞争实力，抢占先机获取更多的市场份额。而目前大多数企业对大数据的重视不够，不能够意识到企業环境的大变化，不能够从大数据中发现优势，在未来的竞争中胜出对手。财务管理肩负着企业管理的重要责任，大数据使得未来的财务管理是基于大数据，因此，可以通过培育管理层的大数据管理意识，达到引导带领企业员工的作用，使企业上下都树立起大数据意识。应用大数据进行财务管理，可以在财务部门的诸多业务处理中提升效率。 大数据最大的优势是从海量的数据资源中寻找规律，对财务管理而言，财务工作本身是建立在大量的财务数据基础上的，然而众多的财务数据都是孤立的，很难去找到其中存在的内在规律。大数据通过数据分析和挖掘，来寻找其中的变化趋势，找到财务的漏洞和趋势，找出财务管理的科学路径，及时的规避风险，促进财务工作效率提升。 3.大数据给财务管理带来的机遇和挑战 3.1机遇
大数据背景下的课堂教学改革
大数据背景下的课堂教学改革 随着信息技术的不断发展，大数据时代已经到来并且对社会生活的各个方面产生了深刻的影响。在经济迅速发展、信息化的当今社会，出现了能够形象、生动表现课程的“微课程”，这种课程容易变通、灵活性高且较为精简，这种新的课程教学是数字化不断发展的结晶，所以将这种“微课程”充分应用于信息技术教学中，有利于促进信息技术教学效果的优化。文章首先阐述了微课程的概念、特征、应用原则等基本理论知识，接着通过分析微课在高校信息技术教学中的应用，提出相应的策略。 一、用大数据技术营造良好的教学环境 （一）大数据 迈耶一舍恩伯格教授曾经指出，所谓的“大数据”是通过对海量数据进行分析，获得有巨大价值的产品和服务，或深刻的洞见。这种巨大价值和深刻洞见是不同领域数据集之间数据的深度交叉关联，跨域关联是数据量的增加从量变到质变的飞跃，是发挥大数据价值的基础。“大数据”从字面说是数据量大.但是数量上的庞大无法看出“大数据”与以往“海量数据”、“超大规模数据”之间的区别。 对于如何对大数据进行具体的定义，目前来看还没有定论，目前的定义方式多种多样，但是基本都是从大数据特征，通过对其阐述和归纳给出其定义。在众多的定义中，广为采用的是著名的3V定义，也就是大数据的3个特点：多样性（variety）、规模性（volume）和高速性（velocity）。另外比较流行的4V定义则是在3V的基础上增加一个新的特性。目前，4V并没有一个统一的说法，一些著名的国际数据公司通过其自身研究提出大数据应该还具有第4个V特性，即Value特性。而IBM公司则认为真实性（veracity）也是大数据的一个重要特征。在维基百科上，人们通常可以查到的对于大数据的定义是：“大数据是指利用常用软件工具收集、管理和处理数据消耗的时间超过可容忍时间的数据集”。目前在大数据定义上很难达共识，不必固定于定义之中，即把握3V定义的基础上适当地考虑4V特性。笔者更倾向于的4V： 规模性（volume）、多样性（variety）、高速性（velocity）、价值性（value）。 （二）大数据的特点 通常所说的大数据，我们可以用前面定义中的4个V来表示，4个V分别是V olume，Variety，Value，Velocity，这四个方面可以用来概括大数据的特征。 首先，大数据的数据量是极其巨大的（V olume）。目前，人类产生的印刷材料的数据量是200PB （1PB=1000TB），而所有人类说过的话的数据量约为SEB （lEB=1000PB）。目前大多数数据存储容量为TB量级，而数据量较大的企业已
多重背景数据块
多重数据块是数据块的一种特殊形式，如在OB1中调用FB10，在FB10中又调用FB1和FB2，则只要FB10的背景数据块选择为多重背景数据块就可以了，FB1和FB2不需要建立背景数据块，其接口参数都保存在FB10的多重背景数据块中。建立多重背景数据块的方法是：在建立数据块只要在数据类型选项中选择“实例的DB”就可以了，见下例。 下面通过一例简单介绍一下多重背景数据块使用的一些注意事项和方法。 例如，PLC控制两台电机，且控制两台电机的接口参数均相同。一般的作法，我们可以编写功能块FB1控制两台电机，当控制不同的电机时，分别使用不同的背景数据块就可以控制不同的电机了（如第一台电机的控制参数保存在DB1中，第二台电机的控制参数保存在DB2中，我们可以在控制第一台电机调用FB1时以DB1为背景数据就可以了，第二台同样以DB2为背景数据块）。这样就需要使用两个背景数据，如果控制的电机台数更多，则会使用更多的数据块。使用多重背景数据块就是为了减少数据块的数量。 像这种情况，我们就可以利用多重背景数据块来减少数据块的使用量。拿本例来说，我们就可以在OB1中调用FB10，再在FB10中分别调用（每台电机各调用一次）FB1来控制两台电机的运转。对于每次调用，FB1都将它的数据存储在FB1的背景数据块DB1中。这样就无需再为FB1分配数据块，所有的功能块都指向FB10的数据块DB10。原理图如下： 首先，我们需要先后插入一个功能块FB10和数据块DB10，DB10就为FB10的多重背景多重数据块。如下图：
其次，需要在FB10中指定其所包含的背景数据块。方法如下：在FB10局部变量定义窗口中，在“STAT”变量区中（必须在此变量区中）为每台电机的控制取好名称后，数据类型选择FB ，确认后，再把改为1，即功能块FB1。如果你在变量表中已经定义了FB1的符号，则会自动出现其符号名。地址一般由CPU根据FB1的接口参数数量自动计算得到，采用默认值就可以了。 因为控制两台电机，所以需要在STAT中定义两个这样的变量。结果如下：
大数据时代财务管理面临的机遇与挑战
大数据时代财务管理面临的机遇与挑战
大数据时代财务管理面临的机遇与挑战 摘要 这是一个信息爆炸的时代，也是一个被数字淹没的世界。在财务领域最终能崛起的企业，必然是对数据最敏感的机构，也是最善于从大数据里嗅到时代发展机遇和未来趋势的领袖。纵然所有企业对此趋之若鹜，然而真正能够从财务大数据中掘金的企业却寥若星辰。如何挖掘蕴藏在数据背后的宝贵信息，从而让财务数据开口“说话”，为企业管理者经营决策提供科学依据，是当下很多企业面对财务大数据需要进行攻坚的难题。 关键词 管理；财务；大数据
的客户询问可以帮助公司了解客户反馈的最新动向;但那些关于已经被快 速处理完毕的询问的具体记录能够带来的价值就非常有限了。 工具 先进的分析技术和大数据工具的进步如此之快，他们正以前所未有的方式帮助公司获取新的统计角度和结果。Hadoop、HPCC和NoSQL等工具和平台迅速崛起带来了全新的分析视角和机会;基于成熟的分析、视觉化以及数据管理的全新生态系统也以日新月异的速度改变着企业的分析能力。如今，可提供这类工具的供应商不胜枚举，开放资源的开发商数量更是不计其数。不过，令人感到些许意外的是，在我们的访谈中，仅有38%的企业表示他们曾使用过这些工具。 人员 在我们的调查中，有56%的高管人员表示他们的企业缺乏分析数据并从数据中发现机遇的慧眼。大多数人则认为他们无法准确地判断那些从数据分析得出的林林总总的结论是否的确与公司的业务密切相关，亦难以对这些纷繁芜杂的结论进行优先排序。成功的团队往往可以融合数据、技术和业务等各方面的人才来构建这一能力。以乐队为类比：团队的成员必须各自拥有不同的技能，但这些技能又有一些交叉重叠，同时他们非常了解互相之间如何进行有效和高效的沟通和协作。成功的大数据分析团队亦如此，我们需要：数据科学家，提供有关统计、相关性和质量等的专业技能商业分析师，从商业的角度出发,甄别数据科学家从纯粹数据分析角度发现的异常数据以及一般性规律，发掘出其中与公司业务发展紧密相关的数据和规律并根据重要性进行排序技术专家，帮助提供收集、整理和处理数据所需的硬件和软件解决方案。 决心 顶尖的企业将大数据分析的理念植入到组织当中，明确定义希望通过大数据达成的目标并运用数据推动决策。CEO和高层领导团队将枯燥抽象的数据分析与实际的公司经营绩效提升的紧密关系展示给企业的每一位员工：不论是通过改进现有的产品和服务、优化内部流程、构建新产品和服务或是转变商业模式等等。表现优异的公司无一例外地围绕数据构建组织并恪守数据驱动型决策的承诺。
研究论文：浅析大数据背景下企业财务管理的问题与对策
129919 企业研究论文 浅析大数据背景下企业财务管理的问题 与对策 一、大数据背景下企业财务管理存在的问题 （一）企业财务管理共享难、要求乱 在一些企业的财务管理中，许多信息被忽视、遗漏，信息共享性很低且分别处于不同部门，而部门间衔接中断、沟通不足导致信息不对称，因此难以做到数据分析。在互联网、大数据的时代背景下，大量资源是共享的，信息在高速甚至是爆炸式增长，而大量信息和资源得到了充分、有效地利用。大数据对于企业财务管理信息的要求也是如此。然而许多企业如前述企业一样，部门由于自身利益而不愿进行信息共享；同时，由于企业成本所限、观念老旧，内部财务信息系统已不适用但财务人员并不愿引进、开发使用新系统；并且，由于企业的财务管理对信息标准要求不一，每个部门的信息有不同的特点和标准，因而部门间在信息共享与交流过程中很容易遇到信息不兼容的情况。在种种困难中，财务部门难以融入其他部门，不
能及时获得有关财务管理所需信息，阻碍了企业财务管理的需要和发展。 （二）企业财务管理观念落后 目前，有的企业财务管理固步于会计电算化的数据信息处理，只专注于对数据的核算、记录与存储，对于企业周围环境的变化和时代要求不予理会。传统的企业财务管理没有足够重视对大数据的获得、利用和挖掘深层次信息，未认识到财务工作信息化的重要性，不能做到主动接触、使用大数据，而仅仅把管理层的指示作为要求，把赢得收益作为目标。同时，类似前述企业中的财务管理人员注重对部分财务数据的表面信息和分析处理，不重视企业自身财务管理情况，没有应用大数据的核心技术至企业财务管理。因此，尽管这些企业达到了财务信息化的要求，其内核还是未实现信息化、大数据技术管理。 （三）企业财务管理技术未达要求、人才缺乏 现在，大数据来自于不同企业、不同行业、社会乃至全球的各个领域，其数据量大，增长快，种类繁多。而在一般情况下，企业的财务数据来自于企业内部的各个部门，数据特点为精准度高、类少量小。所以，大数据时代下的企业财务管理对企业管理技术与人员素质有更高的要