否定意见

摘要： 内部控制可以为企业实现合规目标和报告目标提供合理保证。当前,我国企业内部控制体系在建立和运行方面仍存在缺陷,不利于企业长久经营发展。因此,本文基于内部控制审计报告的角度,以起步股份为研究对象,在其2020年被出具内部控制审计否定意见后,探究所披露的内部控制重大缺陷、成因、经济后果及整改措施,得出重大缺陷的主要原因是管理层凌驾于内控制度之上及印章管理制度缺失的结论。起步股份据此提出和执行相应整改措施。

摘要： 对于取消艺术考级这一问题,从现实层面来讲,由于所站角度不同,有些家长持肯定意见,有些家长持否定意见。持否定意见的家长担心艺术教育会演变为另一种应试教育。这样的担忧可以理解,但不能过分担忧,更不能因噎废食。俗话说,兴趣是最好的老师。当孩子们对某一方面有着浓厚的兴趣,家长在有能力的前提下,完全可以为孩子报名参加相应兴趣班。

摘要： 2021年是严格意义上退市新政的第一年。2022年会有多少*ST股票退市(注:本文只针对*ST股票,不针对ST股票),完全在管理层的一念之间。有没有必要赌?笔者不赌。本文仅以财务类退市指标交叉适用中,“审计非标”这个小小方面来讲解一下。笔者用上交所《股票上市规则》财务类退市为例,我们先来看看退市风险警示(戴帽*ST)的相关规定:财务类戴*ST帽的标准大家已经很熟悉了。我们知道财报审计非标有4类,分别是:带强调事项段的无保留意见、保留意见、无法表示意见、否定意见。

摘要： 文章以内部控制被出具否定审计意见的四川省上市公司为出发点,探究其内部控制被出具否定意见的原因,对其内部控制重大缺陷从内部控制五要素角度进行了分析解读,并基于现有问题提出了建议。

摘要： 本文介绍了我国企业内部控制的相关制度,通过对国内A股上市公司公开披露的内部控制审计报告的否定意见报告进行剖析,挖掘出部分上市公司在内部控制建设方面尚存的问题,进而对注册会计师开展审计工作提出了建议.

摘要： 自2010年我国首份否定意见的内部控制审计报告被出具以来,上市公司内部控制审计意见,尤其是否定意见引起了理论界与实务界的广泛关注.本文以2011～2019年被出具内部控制否定意见审计报告的上市公司为研究对象,探寻其被出具该类意见的缘由,并进一步分析否定意见的内部控制审计报告可能产生的经济后果,据此提出优化上市公司内部控制的对策建议.

摘要： 文章对2020年内部控制被出具否定意见的上市公司进行了分析.研究发现,我国上市公司内部控制2020年被出具否定意见的主要原因集中在关联方交易管理、印章管存、资金管理、子公司管控等方面.通过对这些问题的分析,最后对上市公司提出解决问题的方法建议.

摘要： 中国企业的内部控制体系仍处于正在完善和发展阶段,企业频出内部控制失效的问题.本文以北京信威集团为例,分析该企业2019年度内部控制审计被持否定意见的原因,并对于该公司在担保业务控制、财务报告内部控制、人力资源内部控制等方面提出有针对性的建议.

摘要： 以2012-2018年154份否定意见的内控审计报告为样本,对373个内控缺陷按照内控缺陷性质、严重程度和五要素等三个不同角度进行了统计分析,研究发现,否定意见审计报告主要分布于沪、深市主板,且占比逐年攀升,与是否ST公司没有显著的关联性,制造业、房地产业和服务业等行业更易被出具否定意见.重大缺陷占首位的是“控制活动类缺陷”要素,其次是“内部环境类控制缺陷”,并针对缺陷进行了根源分析,其研究结果对规范完善内部控制制度具有一定的理论意义和实践价值.

摘要： 本发明公开了一种基于否定前后缀信息的否定句识别方法，本发明基于否定前后缀信息的否定句识别方法首先利用单词训练集训练辅助任务模型，用于获取带有否定前后缀的单词的信息；然后利用句子训练集训练主任务模型，用于否定句的识别，在主任务模型训练过程中，利用训练好的辅助任务模型得到句子中带有否定前后缀的单词的第一隐层特征表示，并将其插入至所在句子的第二隐层特征表示中更新整个句子的隐层特征表示，进行主任务模型的训练；最后利用训练好的主任务模型和辅助任务模型对目标句子进行识别。本发明将否定词识别建模为匹配模型，通过对句子中的带有否定前后缀的单词进行识别并更新句子的隐层特征表示，可以大幅提升否定句识别准确率。

摘要： 本申请公开了一种意见显示方法和意见显示装置，属于图像处理领域。所述意见显示方法，包括：接收用户在目标图像的目标位置的第一输入，所述第一输入用于输入图像修改意见信息，所述目标图像显示于图像显示界面；响应于所述第一输入，在所述图像显示界面显示所述用户及其他用户对应的标识，以及在所述目标位置显示与所述用户及其他用户对应的标识所对应的图像修改意见信息；其中，所述其他用户为除所述用户外，对所述目标图像输入其他图像修改意见信息的用户。

摘要： 本发明公开一种基于主题意见分析和意见领袖的挖掘社交网络用户影响关系方法，包括：采集用户行为产生的文本内容建立用户群行为文本；对用户群行为文本进行主题意见分析得到恒稳态的意见分布：定义用户间影响关系的矩阵权重，建立用户对主题意见由初始态转为恒稳态的转移模型；将由初始态转为恒稳态时意见不改变的用户为意见领袖，由初始态转为恒稳态时意见会改变的用户为普通用户，求解转移模型中的普通用户受意见领袖的影响关系和普通用户之间的影响关系；将普通用户受意见领袖的影响关系和普通用户之间的影响关系拼接得到用户群用户间影响关系。本发明更加精准地挖掘出了社交网络用户之间的影响关系。

摘要： 本发明公开了一种意见词汇扩充系统和一种意见词汇扩充方法，该意见词汇扩充方法包含下列步骤：由多个词汇中计算出代表一目标领域的多个领域代表词汇；根据一词性组合由该多个词汇中抽取出多个候选意见词汇；根据该多个候选意见词汇的相似度将该多个候选意见词汇分为多个群集；以及由该多个领域代表词汇选择出多个正向种子词汇及多个负向种子词汇，并根据该多个正向种子词汇及该多个负向种子词汇计算各个群集的各个候选意见词汇的情感倾向。

摘要： 本发明提供一种具有意见回馈功能的电子装置，包含：储存单元、显示单元、输入单元、通讯单元与处理单元；该储存单元用以储存意见回馈程式，该意见回馈程式提供硬件意见回馈功能；该通讯单元用以与服务器形成通讯；该处理单元电性连接于该储存单元、该显示单元、该输入单元与该通讯单元；当该硬件意见回馈功能开启时，该处理单元于该显示单元中显示对应该电子装置的硬件模型，该输入单元可被操作以于该硬件模型中选取特定部位，且该处理单元针对该特定部位于该显示单元中显示硬件意见撰写视窗，在该输入单元被操作而于该硬件意见撰写视窗中输入硬件意见后，该处理单元将该硬件意见选择性地储存于该储存单元及/或经由该通讯单元传送至该服务器。

摘要： 本发明公开了一种基于否定前后缀信息的否定句识别方法，本发明基于否定前后缀信息的否定句识别方法首先利用单词训练集训练辅助任务模型，用于获取带有否定前后缀的单词的信息；然后利用句子训练集训练主任务模型，用于否定句的识别，在主任务模型训练过程中，利用训练好的辅助任务模型得到句子中带有否定前后缀的单词的第一隐层特征表示，并将其插入至所在句子的第二隐层特征表示中更新整个句子的隐层特征表示，进行主任务模型的训练；最后利用训练好的主任务模型和辅助任务模型对目标句子进行识别。本发明将否定词识别建模为匹配模型，通过对句子中的带有否定前后缀的单词进行识别并更新句子的隐层特征表示，可以大幅提升否定句识别准确率。

摘要： 本发明请求保护一种基于用户综合影响力的意见领袖识别方法及系统，所述方法包括：微博用户关系网络的构建，主要包括两个步骤:首先，利用python爬虫对所关注话题进行数据采集，并且进行数据预处理。其次，根据最终得到的用户及其关系，导入Gephi进行用户网络的可视化；根据用户关系网络计算用户全局影响力和用户的局部影响力；最后得到用户的影响力排序。其中一个用户的影响力应综合考虑用户与其他用户的密切程度，以及最近邻用户的影响，来衡量用户的影响力，即融合全局结构和局部结构对用户影响力进行测度；本发明可以体现意见领袖在全局和局部影响力的差异，从而为不同话题下的舆情监控和引导提供更有针对性的建议。

摘要： 本发明通过网络技术处理领域的方法，实现了一种基于关键传播结构感知的意见领袖识别方法和装置。方法基于神经网络算法，设计用户双重特征提取模块和关键传播结构挖掘模块两个逻辑模块组成，通过输入微博中不同话题数据，得到输入数据中具有代表性特征的意见领袖及关联关系输出。本发明设计基于节点中心度的消息传递机制，充分结合了节点在拓扑结构中的重要性，构造了一个新的图神经网络模型提取社交网络中用户的特征。首次利用图分类任务挖掘不同事件中的关键结构信息，在挖掘社交网络中top‑k个意见领袖的同时能够从节点连通性、节点相似度、节点中心度三个角度学习意见领袖之间潜在的联系，构造网络中的关键传播结构。

摘要： 本发明提供一种用于HPV诊断的知识系统，包括第一知识库、第二知识库和第三知识库；其中，第一知识库，用于存储结论型知识Ai；第二知识库，用于存储现象型知识Bj，所述现象型知识Bj可排列组合为多条现象型知识组合Ck；第三知识库，用于存储现象型知识组合Ck到结论型知识Ai的映射关系Fk。有益效果：所述知识系统摒弃传统知识库的信息存储电子化的模式。提出一种对医学诊疗指南信息的分类方式，在该分类方式下，现象型知识和结论型知识之间，原本由专家自主思考、现场参与才能形成的判断方式被计算机逻辑呈现为诊疗映射关系，将HPV诊疗中专家参与的环节通过计算机程序可复制、高效率的运行，在一定程度上实现对顶级专家的复制。

摘要： 本发明涉一种数据意见挖掘与情感分析纠偏方法与模块，所述方法包括以下运行流程：激活程序服务；导入评论数据情感分析结果，生成分类索引大表；导入评论数据账号与账号关联实体人物的映射关系图，按照账号关联实体人物的属性形成不同属性桶集合；执行桶内独立纠偏统计计算，分别统计每个属性桶中的情感分析结果，形成桶内的情感倾向无偏估计；执行桶外协同纠偏统计计算，利用每个属性桶所对应的账号关联实体人物数量占总体人口的比例数据，对各个属性桶中的情感分析结果进行加权平均，转化为总体估计值。本发明可提高面向热点、重要事件或人物等的情感分析结果的准确性。