大数据技术在提升社会运行效率、丰富人们日常生活的同时亦带来了“杀熟”的问题,不仅侵犯了用户的合法权益,还进一步影响着人们对技术的信任程度。技术发展的不成熟、过分逐利的资本诉求、“不在场”的规范、监管的复杂与不到位及用户对维护自身合法权益的疏忽与艰难等共同导致了...
文档分类:论文论大数据时代对会计和审计的影响-会计学专业毕业论文.docx下载后只包含1个DOCX格式的文档,没有任何的图纸或源代码,查看文件列表特别说明:文档预览什么样,下载就是什么样。
大数据应用及未来展望摘要:大数据应用及未来展望,紧跟互联网+,便捷未来人们的生活,方便用户。畅想未来人与人之间的联系,从社交网络、社区文化,到“六度空间”;展望教育对于国家的希望,大数据和教育整合、合理的早教,对个人的帮助,对社会和国家的贡献;帮助病人的控制病情...
从原始数据到经过审编的数据还有很长的路要走。.可以说,数据审编是大数据到知识发现的关键一步。.信息学科的研究人员通常看重算法或方法的创新、组学的研究人员着重数据产生和分析,而生物医学的研究人员更关注新的发现。.客观的方法评价、可重复...
论文盲审要不要交数据上去盲审的老师会不会重新运行一遍数据,关于盲审的几个问题:第一:盲审的要求严不严第二:盲审论文实证数据要不要一起交过去第三:盲审的专家会不会验证数据的真假第四:盲审的时候专家会不会在软件上重新运行数据,看结果第五:盲审没有过怎么办,经管之家(原...
最近研究生顺利毕业,值得庆幸。一年多的小论文折磨,加上半年多的毕业论文磨练,自己都熬过来了,真想给自己一个大大的赞。那些还依然处于研究生阶段,甚至博士生阶段的你们都还好吗?总有人问我关于实证论文数据的问题,甚至有师兄直接将我毕业论文的数据拿过去又做了一篇论文...
大数据时代的到来,首先源于科学技术的不断发展,云计算、移动互联网、电子商务等新一代科技技术为信息的数据化提供了技术支持。在此基础上,私人商业机构为了获取更多的经济利益,部门为了有效的社会管理都积极进行着数据的收集和利用。
随着大数据作为战略资源的地位日益凸显,人们越来越强烈地意识到制约大数据发展最大的短板之一就是:数据治理体系远未形成,如数据资产地位的确立尚未达成共识,数据的确权、流通和管控面临多重挑战;数据壁垒广泛存在,阻碍了数据的共享和开放;法律
近年来,审计机关根据信息化环境下电子数据的特点,探索开展大数据审计,取得了积极成效。2018年5月23日,习近平总书记在中央审计委员会第一次会议上指出,要坚持科技强审,加强审计信息化建设。由此可见,大数据审计不仅是国家审计探索信息化环境下的审计方式创新,也是落实党中央对...
我们需要大数据吗?的确需要。但如果我们考虑数据收集和清理的成本的话,一个通用的大规模分类的数据集并不是理想的选择。因为收集诸如ImageNet这样大数据集的成本被忽略掉了,而在数据集上进行预训练步骤的成本也是庞大的。
大数据技术在提升社会运行效率、丰富人们日常生活的同时亦带来了“杀熟”的问题,不仅侵犯了用户的合法权益,还进一步影响着人们对技术的信任程度。技术发展的不成熟、过分逐利的资本诉求、“不在场”的规范、监管的复杂与不到位及用户对维护自身合法权益的疏忽与艰难等共同导致了...
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大数据应用及未来展望摘要:大数据应用及未来展望,紧跟互联网+,便捷未来人们的生活,方便用户。畅想未来人与人之间的联系,从社交网络、社区文化,到“六度空间”;展望教育对于国家的希望,大数据和教育整合、合理的早教,对个人的帮助,对社会和国家的贡献;帮助病人的控制病情...
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最近研究生顺利毕业,值得庆幸。一年多的小论文折磨,加上半年多的毕业论文磨练,自己都熬过来了,真想给自己一个大大的赞。那些还依然处于研究生阶段,甚至博士生阶段的你们都还好吗?总有人问我关于实证论文数据的问题,甚至有师兄直接将我毕业论文的数据拿过去又做了一篇论文...
大数据时代的到来,首先源于科学技术的不断发展,云计算、移动互联网、电子商务等新一代科技技术为信息的数据化提供了技术支持。在此基础上,私人商业机构为了获取更多的经济利益,部门为了有效的社会管理都积极进行着数据的收集和利用。
随着大数据作为战略资源的地位日益凸显,人们越来越强烈地意识到制约大数据发展最大的短板之一就是:数据治理体系远未形成,如数据资产地位的确立尚未达成共识,数据的确权、流通和管控面临多重挑战;数据壁垒广泛存在,阻碍了数据的共享和开放;法律
近年来,审计机关根据信息化环境下电子数据的特点,探索开展大数据审计,取得了积极成效。2018年5月23日,习近平总书记在中央审计委员会第一次会议上指出,要坚持科技强审,加强审计信息化建设。由此可见,大数据审计不仅是国家审计探索信息化环境下的审计方式创新,也是落实党中央对...
我们需要大数据吗?的确需要。但如果我们考虑数据收集和清理的成本的话,一个通用的大规模分类的数据集并不是理想的选择。因为收集诸如ImageNet这样大数据集的成本被忽略掉了,而在数据集上进行预训练步骤的成本也是庞大的。