三大要领可提高判别信息能力.
构建价值创造型财务管理体系三大要领
86公司财务.2013/02CO MPANY FINANCE 公司财务.特别聚焦构建价值创造型财务管理体系三大要领企业要把过去电算化条件下的信息变为实时在线信息、联结价值链的整合信息、多向渠道的“批发”信息自2007年1月新的会计准则实施后，国有企业财务管理体系的法律化、制度化已与国际接轨，会计信息的真实性和客观性有了重大突破。
但受制于体制机制方面的原因，目前国有企业的现代财务管理意识和意愿尚未达到应有的高度，在预算管理体系、财务管理流程以及科学的财务考核制度等方面，还缺乏系统化的财务管理体制，信息化程度也比较低。
为此，有必要从根本上追求财务管理制度的创新，近几年兴起的价值创造型财务管理制度就是一个不错的选择。
确立市场化的财务管理意识选择更适合现代企业的价值创造型财务管理制度，对于实现国有企业整体发展战略具有积极的推动意义。
受传统计划经济下国家预算管理的影响，国有企业的财务管理以往基本上由国家财政体制控制，只重视执行国家的法律法规和财务政策，而忽略了自主性的财务管理制度安排。
随着社会主义市场经济发展，国有企业成为独立的市场化的主体，实现自主经营和企业自身的发展战略，这就要依据相关的财务政策和法律法规，建立独立的、科学的财务管理和运作体系。
要建立财务统一管理体制，强化资金控制，实现资金的有效运转，提高企业的整体信用和筹资能力；要在会计核算、财务控制、资金管理等方面建立健全内部控制体系。
而在这个过程中，关键在于牢牢树立自主的财务管理意识：一是要树立“成本——效益”的观念，并兼顾社会责任的理念；二是要建立风险与利益均衡的观念；善于对风险进行识别、评估和控制，从而对各种风险的发生加以防范，使其损失降到最低；三是要树立人力资本观念；提升人力资本、知识资本在企业资本构成中的比例，将员工的收入和企业的赢利紧密联系起来，促进财务管理的纵深发展。
建立贯穿全过程的系统化财务管理体制从国有企业财务管理的实践分析，目前最主要的问题是，过于注重事后审计监督，且大多基于年终考核而进行的，缺乏事前的预算管理和事中的过程控制。
信息的辨别力
信息的辨别力简介在现代社会中，信息的快速传播和普及给我们带来了很大的便利，但与此同时也带来了信息泛滥和不真实信息的滋生。
信息的辨别力成为了我们必须具备的一项重要能力。
本文将探讨信息的辨别力的重要性以及如何提高个人的辨别力。
信息的重要性信息是我们获取和沟通知识的重要媒介。
通过信息，我们可以了解到新的科技发展、社会动态、时事新闻等各个领域的信息，使我们保持与时俱进的能力。
信息也是我们做出决策和判断的重要依据。
正确的信息可以帮助我们做出明智的选择，而错误的信息则可能导致不良后果。
信息的泛滥和真实性问题随着互联网的普及，大量信息在网络上被传播，其中既有真实的、有价值的信息，也有虚假的、误导性的信息。
如何识别和分辨这些信息成为了我们需要面对的挑战。
虚假信息不仅会浪费我们的时间和精力，还可能导致我们做出错误的决策。
因此，提高信息的辨别力显得尤为重要。
提高个人的信息辨别力的方法1. 培养批判性思维能力培养批判性思维能力是提高信息辨别力的关键。
我们需要学会质疑和分析信息的来源、可靠性和真实性。
通过多角度思考和对比不同观点，我们可以更好地判断信息的真实性。
2. 注重信息来源在获取信息时，我们应该注重信息的来源。
权威媒体、学术期刊和专业网站等可靠的来源更具有可信度。
同时，我们也要关注信息发布者的声誉和资质，并辨别是否存在利益驱动的可能。
3. 研究信息验证的方法研究信息验证的方法可以帮助我们更快速地鉴别信息的真实性。
例如，可以通过查证相关统计数据、证据和专家意见来验证信息的准确性。
此外，还可以运用搜索引擎和在线社群参与，获取其他人的意见和观点。
4. 发挥自己的判断力信息辨别力的提高还需要个人表达意见和独立思考的勇气。
我们需要相信自己的判断力，并不盲从于网络上的言论。
同时，也要主动参与讨论和交流，以帮助自己更好地辨识信息。
结论信息的辨别力是现代社会人们必须具备的一项重要能力。
通过培养批判性思维能力、注重信息来源、学习信息验证的方法以及发挥自己的判断力，我们可以提高个人的信息辨别力，更好地利用信息并做出明智的决策。
辨别能力的技巧
辨别能力的技巧
辨别能力是指通过观察、分析、判断等方法，识别并辨别出真实与虚假、有效与无效、重要与不重要等事物或信息的能力。
以下是几种提高辨别能力的技巧：
1. 提高观察力：注意细节，关注事物的微小变化，学会观察不同的维度和角度。
2. 学会思辨：主动思考问题，推理、分析和评估信息，不轻易接受表面的观点和结论。
3. 寻找多个来源：获取多个角度和不同来源的信息，进行比较和综合，避免单一信息的误导和片面性。
4. 培养独立思考：不盲从他人观点，保持独立思考，不被群体思维或舆论所左右。
5. 精确的细节把握：注意细节信息，对关键信息进行精确判断，排除不必要的干扰。
6. 过程逻辑的把握：能够理清事物之间的关系，通过逻辑推理和思维导图等工具，梳理事物的逻辑关系。
7. 具备系统ATIC思维：全面考虑事物的背景、目标、资源、条件等方面的因素，
从而进行全局性的判断和评估。
8. 提问和质疑：不断提出问题并质疑现有观点，探索事物的本质和真相。
9. 调整思维框架：学会从不同的角度和视角看待问题，避免陷入固有的思维框架。
10. 及时反思总结：对自己的辨别行为进行反思和总结，不断提高辨别能力的准确性和准确性。
通过不断实践和学习，我们可以有效提高自己的辨别能力，进而更好地应对日常生活和工作中的各种挑战。
判别分析与聚类分析的基本原理
判别分析与聚类分析的基本原理数据分析是在如今信息时代中，越来越重要的一项技能。
在数据分析的过程中，判别分析和聚类分析是两个非常重要的方法。
本文将介绍判别分析和聚类分析的基本原理，以及它们在数据分析中的应用。
一、判别分析的基本原理判别分析是一种用于分类问题的统计方法，其目的是通过学习已知类别的样本数据，来构建一个分类器，从而对未知样本进行分类。
判别分析的基本原理可以简单概括为以下几个步骤：1. 数据预处理：首先需要对数据进行预处理，包括数据清洗、缺失值处理、特征选择等，以获得更好的数据质量。
2. 特征提取：在进行判别分析之前，需要将原始数据转化为有效的特征。
特征提取的方法有很多种，常用的包括主成分分析、线性判别分析等。
3. 训练分类器：利用判别分析算法对已知类别的样本数据进行训练，建立分类模型。
常用的判别分析方法有线性判别分析、二次判别分析等。
4. 分类预测：通过训练好的分类器，对未知样本进行分类预测。
分类预测的结果可以是离散的类标签，也可以是概率值。
判别分析广泛应用于医学、金融、市场营销等领域。
例如，在医学领域，可以利用判别分析来预测疾病的状态，辅助医生做出诊断决策。
二、聚类分析的基本原理聚类分析是一种无监督学习方法，其目的是将相似的数据对象分组，使得同一组内的对象相似度较高，不同组间的相似度较低。
聚类分析的基本原理可以概括为以下几个步骤：1. 选择相似性度量：首先需要选择一个合适的相似性度量，用于评估数据对象之间的相似程度。
常用的相似性度量包括欧氏距离、曼哈顿距离等。
2. 选择聚类算法：根据具体的问题需求，选择合适的聚类算法。
常用的聚类算法有K-means、层次聚类等。
3. 确定聚类数目：根据实际问题，确定聚类的数目。
有些情况下，聚类数目事先是已知的，有些情况下需要通过评价指标进行确定。
4. 根据聚类结果进行分析：将数据对象划分到各个聚类中，并对聚类结果进行可视化和解释。
聚类分析被广泛应用于市场分析、图像处理、社交网络等领域。
1.信息化社会的技术特征是______。A.现代信息技术B.计算机技术C.通信
1.信息化社会的技术特征是______。
A.现代信息技术 B.计算机技术 C.通信技术 D.网络技术2.下面关于信息的定义，不正确的是______。
A.信息是不确定性的减少或消除 B.信息是控制系统进行调节活动时，与外界相互作用、相互交换的内容 C.信息是事物运动的状态和状态变化的方式 D.信息就是指消息、情报、资料、信号3.信息来源于社会又作用于社会，说明信息具有______。
A.社会性 B.传载性 C.时间性D.不灭性4.信息被存储和传输，说明了信息具有______。
A.社会性B.传载性 C.能动性D.不灭性5.信息技术的根本目标是______。
A.获取信息 B.利用信息 C.生产信息 D.提高或扩展人类的信息能力6.信息技术指的是______。
A.获取信息的技术 B.利用信息的技术 C.生产信息的技术 D.能够提高或扩展人类信息能力的方法和手段的总称7.信息技术的发展经历了______发展时期。
A.2个B.3个 C.4个D.5个8.信息技术大致上可以归纳为______相互区别又相互关联的层次。
A.5个B.4个 C.3个D.2个9.信息获取技术属于信息技术的______。
A.主体层次 B.应用层次 C.外围层次 D.其它层次10.下列技术不属于信息获取技术的是______。
A.传感技术 B.遥测技术 C.遥感技术 D.机器人技术11.信息技术的主体层次，除了包括信息存储技术、信息处理技术、信息传输技术外，还包括______。
A.激光技术 B.微电子技术 C.卫星通信技术D.信息控制技术12.目前在信息处理技术中起中坚作用的是计算机技术和_______等。
A.人工智能技术 B.多媒体技术 C.计算机网络技术D.无线通信技术13.关于信息技术的功能的描述，不正确的是______。
A.信息技术的功能是指信息技术有利于自然界和人类社会发展的功用与效能 B.从宏观上看，信息技术最直接、最基本的功能或作用主要体现在：辅人功能、开发功能、协同功能、增效功能和先导功能 C.在信息社会中，信息技术的功能或作用是有限的，且固定不变 D.信息技术的天职就是扩展人的信息器官功能，提高或增强人的信息获取、存储、处理、传输、控制能力14.信息技术对社会产生的积极影响是多方面的，我们可以归纳为______个方面。
20个提高机器学习结果准确率的技巧和方法
20个提高机器学习结果准确率的技巧和方法提高机器学习结果准确率一直是数据科学家和机器学习工程师们不断追求的目标。
在机器学习任务中，准确率是评估模型性能的重要指标之一，因此提高准确率可以帮助我们制定更准确的预测和决策。
本文将介绍20个提高机器学习结果准确率的技巧和方法，帮助您在实践中取得更好的效果。
1. 数据清洗和预处理：数据的质量对模型的准确率至关重要。
因此，在训练模型之前，应先对数据进行清洗、去除异常值、填补缺失值，并对数据进行标准化或归一化处理，以确保数据的一致性和可比性。
2. 特征选择：选择与目标变量相关性高的特征可以提高模型的准确率。
可以通过统计方法（如皮尔逊相关系数）或机器学习方法（如L1正则化、决策树）来选择最相关的特征。
3. 特征工程：通过创建新的特征变量或将原始特征进行组合、转换和缩放，可以提高模型的表达能力和准确率。
例如，可以创建多项式特征、交互特征或使用文本特征的词袋模型。
4. 数据增强：对于数据量较小的情况，可以使用数据增强技术来扩充训练集，以提高模型的泛化能力和准确率。
数据增强的方法包括图像旋转、翻转、裁剪等。
5. 模型选择和调参：选择合适的模型和优化算法是提高准确率的关键。
在选择模型时，可以考虑集成模型（如随机森林、梯度提升树）和深度学习模型（如神经网络）。
同时，通过调整模型的超参数，如学习率、正则化参数等，也可以提高模型的准确率。
6. 交叉验证：使用交叉验证技术可以更好地评估模型的泛化能力，并选择具有高准确率的模型。
常见的交叉验证方法包括K折交叉验证和留一交叉验证。
7. 集成学习：将多个基模型集成成一个更强大的模型可以提高准确率。
常见的集成方法包括投票、平均、堆叠等。
8. 正则化：通过添加正则化项，如L1正则化、L2正则化，可以减少模型的过拟合，提高准确率。
9. 模型融合：结合不同模型的预测结果，可以得到更准确的预测。
常见的模型融合方法包括加权平均、加权投票等。
10. 特征重要性评估：评估特征的重要性可以帮助我们选择最相关的特征，并进一步提高模型的准确率。
提高模型的识别效果的方法
提高模型的识别效果的方法提高模型的识别效果是深度学习领域的重要任务之一。
在现实生活中，我们常常会遇到需要模型进行准确识别的问题，例如图像分类、语音识别和自然语言处理等。
本文将介绍一些常用的方法，以帮助提高模型的识别效果。
一、数据预处理数据预处理是提高模型识别效果的重要步骤之一。
通过对数据进行清洗、标准化和归一化等操作，可以减少噪声和异常值的影响，提高模型的鲁棒性和泛化能力。
在图像分类任务中，可以对图像进行裁剪、旋转和缩放等操作，以便使模型能够更好地适应不同尺寸和角度的图像。
在文本分类任务中，可以对文本进行分词、去除停用词和标点符号等操作，以便提取出更有意义的特征。
二、特征工程特征工程是模型识别效果的关键因素之一。
通过将原始数据转化为更能表示问题本质的特征，可以提高模型的表达能力和识别效果。
在图像分类任务中，可以使用卷积神经网络（CNN）来提取图像的特征。
CNN能够自动学习到图像的局部特征和全局特征，并通过多层网络进行组合和提取，从而得到更具有判别能力的特征表示。
在文本分类任务中，可以使用词向量模型（如Word2Vec）将词语转化为低维稠密的向量表示。
这样可以捕捉到词语之间的语义关系，提高模型对文本的理解和表达能力。
三、模型选择与调参模型选择和调参是提高模型识别效果的关键环节。
不同的问题适用于不同的模型，选择合适的模型对于提高识别效果至关重要。
同时，调整模型的超参数（如学习率、批大小和正则化参数等）也可以进一步优化模型的性能。
在图像分类任务中，可以使用经典的卷积神经网络模型，如AlexNet、VGG和ResNet等。
这些模型在大规模图像数据集上进行了训练，并取得了很好的识别效果。
此外，还可以通过迁移学习的方式，利用预训练的模型在新的任务上进行微调，以加快模型的收敛速度和提高识别效果。
在文本分类任务中，可以使用循环神经网络（RNN）或长短期记忆网络（LSTM）等模型，以捕捉文本中的时序信息。
此外，还可以使用注意力机制（Attention）来提高模型对关键词的关注程度。
提升机器学习技术模型准确率的技巧
提升机器学习技术模型准确率的技巧机器学习技术在当前的信息时代发挥着巨大的作用。
然而，构建准确和可靠的机器学习模型并不总是一件容易的事情。
模型的准确率是评估其性能的关键指标之一，因此，研究人员和工程师经常致力于提高模型的准确率。
本文将介绍一些提升机器学习技术模型准确率的技巧，以帮助从业人员更好地应用机器学习技术。
1. 数据预处理：数据预处理是机器学习中重要的一步。
准确的数据预处理可以提高模型的准确率。
在处理数据之前，需要对数据进行清洗、标准化和去除噪声等操作。
此外，还应该进行特征选择，选择对模型具有更高预测能力的特征。
数据预处理的目标是消除不必要的干扰和噪声，使得模型能够更好地捕捉数据中的模式。
2. 特征工程：特征工程是机器学习中的关键步骤，它涉及将原始数据转化为适合机器学习算法使用的有效特征。
好的特征工程可以提高模型的准确率。
在进行特征工程时，可以通过领域知识和经验选择合适的特征，并运用数据转换方法如离散化、缩放和正则化等对数据进行处理。
此外，可以尝试使用特征提取和特征选择等技术来获得更有预测能力的特征。
3. 模型选择和调优：选择合适的机器学习模型以及优化模型参数对提高准确率至关重要。
在选择模型时，应该结合任务的特点和数据的特点选择适合的模型。
常用的机器学习模型包括线性回归、决策树、支持向量机和神经网络等。
在选择了模型之后，还需要对模型的参数进行调优，通过网格搜索、交叉验证等方法寻找最优参数组合以提高准确率。
4. 模型集成和堆叠：模型集成和堆叠是提升模型准确率的有效方法之一。
模型集成指的是将多个模型的预测结果进行综合，通过投票、加权或概率平均等方式进行集成，以获得更准确的预测结果。
堆叠模型是指将基础模型的预测结果作为新的特征，再训练一个元模型进行最终的预测。
这些技术可以通过组合多个模型的优势和减少过拟合的方式提高模型的准确率。
5. 更多数据和数据增强：增加数据量是提高模型准确率的一种有效方法。
更多的数据意味着更多的样本来训练模型，提高了模型的泛化能力。
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三大要领可提高判别信息能力
面对层出不穷、鱼龙混杂的各类信息，许多投资者往往感到无所适从。
由于不加甄别地依赖信息进行投资决策，最终导致经济损失的现象时有发生。
作为一名成熟的投资者，应提高自身判别信息质量的能力，理性使用市场信息。
投资者面临的信息环境
当前，投资者面临的信息环境呈现出以下特点：
一是信息数量多。
随着证券市场的不断发展，市场信息库也日益庞大。
除了大量的经济基本面信息、交易信息，公司披露信息也越来越多，还有各类财经信息、宏观经济分析、行业分析报告等。
面对海量的信息，投资者往往面临选择困境。
二是信息来源杂。
证券市场信息的生产者和发布平台多种多样，证券监管机构、交易所、上市公司、证券公司、证券研究或咨询机构、财经媒体、专业信息服务商等通过报刊、电视、广播、手机、网络等多种平台传播信息。
特别是互联网出现后，发布并传播信息的成本变得更低。
纷繁庞杂的信息来源意味着信息“噪音”更多，信息失真的可能性越大，获取有效信息的障碍也越多。
三是信息质量参差不齐。
由于信息庞杂、渠道多样，信息损耗和信息扭曲的情况时有发生，信息质量参差不齐的问题依然存在。
市场中冒用证券公司名义设立假冒网站传播虚假信息，非法开展证券信息咨询服务的现象尚未杜绝，投资者仍需保持警惕。
提高判别信息能力的三大要领
投资者作为证券信息的需求主体，只有提高自身判别信息的能力，才能扫除信息获取中存在的各种障碍，优化信息的使用效果。
第一，通过正规渠道获取信息。
证券监管机构和交易所、证券期货行业协会、登记结算机构等市场自律组织向市场发布的信息，一般可通过其官方网站或证监会指定的信息披露媒体查询。
上市公司依法必须披露的信息，根据《证券法》的相关规定，应当在证监会指定的信息披露媒体发布，同时将其备置于公司住所、证券交易所，供社会公众查阅。
其他证券信息，投资者可通过正规的报纸、网站、书刊等渠道获取。
在互联网上查询证券信息时，建议投资者牢记证券监管机构、自律组织、开户证券公司、存管银行等常用网站域名，直接在地址栏输入后进入，尽量不要使用搜索引擎链接访问。
第二，培养独立决策的投资能力。
投资者在入市前就应学习并具备获得信息和分析信息的基础知识和必要技能，并且需要判断自身的风险承受能力是否与投资品种的风险等级相适应。
证券投资中，投资者可以参考正规渠道提供的各类信息，但是绝对不能不加甄别地依赖信息传闻进行投资判断。
第三，增强风险防范意识。
投资者在获取相关证券信息时，对于一些“内幕消息”、“保证盈利”、“天天涨停”等蛊惑性词语应提高警惕，不偏信盲从。
不法分子往往以此类虚假信息诱使投资者，进而实施诈骗活动。
投资者应增强防范意识，维护自身权益。