TAILIEUCHUNG - Ứng dụng mạng Neural trong đánh giá rủi ro kiểm toán xây dựng

Trong những năm gần đây vấn đề kiểm toán rủi ro được quan tâm rất lớn của các công ty tổ chức kiểm toán nói chung và kiểm toán viên nói chung. Nhưng việc kiểm toán rủi ro thông thường tốn rất nhiều thời gian công sức và tiền bạc. Bài viết trình bày khái quát chung về mạng Neural nhân tạo; Kiến trúc mạng Neural; Huấn luyện mạng Neural; Ứng dụng mạng Neural xác định rủi ro kiểm toán một công trình cụ thể. | TRƯỜNG ĐẠI HỌC GIAO THÔNG VẬN TẢI ỨNG DỤNG MẠNG NEURAL TRONG ĐÁNH GIÁ RỦI RO KIỂM TOÁN XÂY DỰNG Giảng viên hướng dẫn ThS. Cao Phương Thảo Sinh viên thực hiện Trần Ngọc Hưng Ngô Xuân Quyền Đặng Xuân Chương Phan Ngọc Điệp Lớp Quản lý XD CTGT K56 Tóm tắt Trong những năm gần đây vấn đề kiểm toán rủi ro được quan tâm rất lớn của các công ty tổ chức kiểm toán nói chung và kiểm toán viên nói chung. Nhưng việc kiểm toán rủi ro thông thường tốn rất nhiều thời gian công sức và tiền bạc. Bởi vậy chúng tôi đề xuất một giải pháp đó sử dụng mạng lưới neural sinh học để tiến hành đánh giá rủi ro kiểm toán. Chúng tôi tiến hành xây dựng một mạng neural với nhiều tầng và lớp giúp xử lý các thông tin dữ liệu và đưa ra kết luận về mức độ rủi ro của kiểm toán. Phương pháp này sử dụng kết hợp đặc trưng của mô hình mạng neural và các đặc trưng của sắc xuất thống kê kết quả của nghiên cứu là tạo ra được một mạng neural giúp đánh giá được rủi ro kiểm toán với độ chính xác cao chứng tỏ được hiệu quả của phương pháp đề xuất. 1. ĐẶT VẤN ĐỀ - Trước xu thế hội nhập như ngày nay các công ty kiểm toán độc lập ở Việt Nam luôn phải đặt ra yêu cầu không ngừng nâng cao chất lượng dịch vụ của mình để có thể đáp ứng được nhu cầu của khách hàng và cạnh tranh với các công ty kiểm toán nước ngoài. - Kiểm toán Báo cáo quyết toán dự án hoàn thành luôn là dịch vụ truyền thống và chiếm tỷ trọng lớn trong doanh thu của các công ty kiểm toán hiện nay. Những người quan tâm đến tình hình tài chính doanh nghiệp coi báo cáo kiểm toán là ý kiến cuối cùng trong việc thẩm định xác minh tính trung thực hợp lý của các báo cáo quyết toán hoàn thành. - Tuy nhiên bất cứ ngành nào cũng chứa đựng những yếu tố rủi ro không mong muốn. Hoạt động trong lĩnh vực kiểm toán cũng không nằm ngoài quy luật đó. Chính Kỷ yếu nghiên cứu khoa học sinh viên năm 2019 1 TRƯỜNG ĐẠI HỌC GIAO THÔNG VẬN TẢI vì vậy việc nghiên cứu các yếu tố rủi ro trong kiểm toán nói chung và kiểm toán tài chính nói riêng là việc không thể thiếu trong bất kỳ .

• Kiến trúc - Xây dựng
• Ứng dụng mạng Neural
• Kiểm toán xây dựng
• Đánh giá rủi ro kiểm toán
• Kiến trúc mạng Neural
• Mạng Neural nhân tạo
• NEURAL NHÂN TẠO
• NHẬN DẠNG KÍ TỰ
• mạng neural
• Mô hình mạng neural
• luận văn
• Nhận dạng ký tự quang học
• Tiểu luận Nhận dạng ký tự quang học
• Tiểu luận Ứng dụng mạng neural
• Tiểu luận Công nghệ thông tin
• Mạng neural hồi quy
• Mức độ an toàn của mật khẩu
• Xử lý dữ liệu văn bản
• cách trình bày báo cáo
• báo cáo tốt nghiệp
• nhận dạng ký tự
• truyền tuyến tính
• Đồ án tốt nghiệp
• luận văn mẫu
• Tính phi tuyến
• Một số loại mạng neural
• Xây dựng mạng neural
• Môi trường thử nghiệm
• công nghệ thông tin
• thiết kế hệ thống
• lập trình hệ thống
• ứng dụng công nghệ thông tin
• Luận văn cao học
• Khoa học máy tính
• Luận văn tốt nghiệp Khoa học máy tính
• Tìm hiểu mạng Neural Hamming
• Nhận dạng các chữ cái Tiếng Việt
• Ứng dụng mạng neural Hamming
• Ứng dụng mạng neural network
• Mạng neural network
• Hệ thống kiểm tra linh kiện điện tử
• Linh kiện điện tử thời gian thực
• Dự đoán một vật thể
• nhận dạng chữ viết
• mạng neural rbf
• ứng dụng neural rbf
• bài toán nội suy
• hàm nhiều biến
• Tiểu luận môn Hệ thống thông tin
• Hệ thống thông tin
• Mạng Neural tích chập
• Nhận dạng hoa quả
• Kiến trúc mạng Couvolutional Neural Netwok
• Trích xuất vùng kí tự
• Thuật toán mạng neural tích chập
• Tạp chí khoa học
• Nhận dạng hệ thống phi tuyến
• Độ phi tuyến thấp
• Công cụ hữu hiệu
• Báo cáo Trí tuệ nhân tạo nâng cao
• Sử dụng mạng neural
• Nhận dạng chữ viết tay
• Cấu trúc một nơron
• Báo cáo nhận dạng chữ viết tay
• Trí tuệ nhân tạo
• Machine learning
• Vai trò của học máy
• Ứng dụng của học máy
• Phương pháp học máy
• Luận văn Thạc sĩ
• Bài toán nhận dạng biển số xe
• Biển số xe
• Tạp chí Khoa học Kỹ thuật Mỏ Địa chất
• Ăn mòn CO2
• Tốc độ ăn mòn
• Norsok M 506
• Phương pháp bù sai số phi hình học
• Mô hình toán tay máy robot
• Phương pháp nhận diện tham số
• Lập trình ngoại tuyến
• Nhà công nghiệp
• Chi phí đấu thầu
• Mô hình mạng neural nhân tạo
• Thuật toán ANN
• Dự báo độ rỗng
• Đa truy nhập phi trực giao
• Mô hình Deep Neural Network
• Tín hiệu trong hệ thống MIMO NOMA
• Kỹ thuật SIC
• Mô hình mạng nơ ron
• Ứng dụng mạng noron nhân tạo
• Mạng noron nhân tạo
• Tối ưu hóa chế độ cắt
• Tiện thép 9XC đã tôi
• Artificial neural networks
• Bài giảng Học sâu và ứng dụng
• Học sâu và ứng dụng
• Conv Neural Networks
• Mạng tích chập
• Lớp tích chập
• Lớp gộp max pooling
• Chẩn đoán hư hỏng động cơ điện
• Mạng nơ ron tích chập
• Ảnh phổ 2D
• Convolutional neural network
• Động cơ cảm ứng
• Mạng nơ ron LSTM
• Mạng nơ ron hồi quy
• Vận hành cống an toàn
• Dự báo mực nước
• Kỷ yếu nghiên cứu khoa học
• Phụ gia cerachip
• Hỗn hợp bê tông nhựa nóng
• Hiệu ứng bậc hai do dự ứng lực
• Phần mềm tra cứu phí cầu đường