事后监督中心

摘要： 幸存者与银监会分家后,人民银行县支行人手紧缺是一个不争的事实。为整合资源,上级行将县支行履行的支付清算、财务管理和经理职责归拢到一个部门,叫营业室。我们支行营业室仅有6个人,而上级行规定配置7个岗位,而且要求相互制约,不能兼岗。

摘要： 内江市中区联社评出信用户32827户近来,内江市中区联社在全区乡镇广泛开展形式多样的征信宣传活动。联社对辖区内所有农户和行政村、乡镇开展了信用等级评定和评选,共评出信用户32827户,占全区所有农户的36.9%;评出信用村52个,占全区行政村的30.23%;评出信用乡镇4个,占全区所有乡镇的28.57%,累计发放涉农贷款5.39亿元。

摘要： 推进精细化管理,不仅是农商行适应激烈竞争环境的客观需要,更是强化内部控制和实现业务经营可持续发展的需要银行精细化管理主要是通过周密思考、细心运作和细节控制对银行经营管理活动的全过程进行严密、科学的管理行为。近年来,江苏银监局按照"理念灌输引导—转型路径选择—推进精细化管理"的思路,积极推动辖内农商行加快转型发展,重点推进农商行精细化管理。精细化管理不仅是农商行适应激烈竞争环境的客观需要,

摘要： 合并组建城区农商行,领导重视是保障,化解包袱是关键,部门配合是基础,自身努力是重点,转换机制是本质为推进农信社股份制改革,湖南省衡阳市石鼓、蒸湘、雁峰、珠晖四个城区信用联社合并组建衡阳农商行,并于2016年8月挂牌开业,这是湖南省首家由四个城区联社合并组建的农商行。在股权设置方面,衡阳农商行引进了具有政府背景的交通投和水利投两大战略投

摘要： 自参加农信工作以来,2015年是我角色和身份转换最大的一年,我经历了产后上岗与岗位轮换,个中的酸甜苦辣像是五味瓶,我一一尝尽。在这一年里,痛苦与快乐相伴,越是经历颠簸,越是品尝苦痛,方得成长的意义。初为人母心酸与幸福交替怀胎十月,经历了各种痛苦,初为人母的忙乱慌张,时刻挑战着我这个新手妈妈的耐心和体力。尤其是休完产假重新上岗,工作和孩子像是在演奏二

摘要： 随着农村信用社事后监督工作持续推进,其在防范风险、减少差错、保护客户利益、提高核算质量和服务质量等方面均发挥了积极作用,达到了"防风险、促规范、赌漏洞"的目的。但在实际工作中,事后监督工作仍存在一些不足和局限性,如系统的限制性、时间的滞后性等。如何消除或减少事后监督工作存在的弊端,使其作用最大化是当前需要研讨和解决的。

摘要： 新常态下农信社实施的战略"服务",并非传统意义上的文明礼仪等柜面类的优质服务,而是农信社在"以市场为导向、以客户为中心"的基础上,从客户、市场、产品、渠道、流程、价值体系等着手,深入调研并实施战略升级,从而推进农信社实现转型,提升核心竞争力。当前,推进农信社实施服务战略转型,是农信社一场大的变革,是农信社发展战略的重大调整,也是谋求农信社长远发展的重要举措。我们必须坚持从实际出发,

摘要： 随着国库电子化进程的推进,国库监管面临着从手工监管向电子化、全面化的转变,尽快建立与国库会计核算电子化相匹配的监督机制,防范国库资金风险,已成为当前国库管理工作中亟待解决的问题。

摘要： 中央银行事后监督中心自2004年设立以来，经历了近10年的探索和发展，有效地纠正和解决了日常会计核算中存在的一些差错和问题，同时也从监督反馈的视角，对会计核算运行和管理存在的苗头性隐患进行了有效的预警，对规范会计核算、防范资金风险发挥了不可替代的积极作用。但随着会计核算事后监督工作的发展，事后监督工作自身存在的一些矛盾和问题日益突出，亟待认真思考和妥善解决。

摘要： 事后监督中心是人民银行的内部监督机构,是整个会计管理工作的重要组成部分。国库事后监督从国库会计基础核算业务入手,严格监督操作流程,对提高国库会计核算质量发挥了积极作用。随着《中国人民银行国库会计核算监督办法》的实施和国库会计数据集中系统（TCBS系统）正式投入启用,在系统操作风险、监督方式、风险管理方面需要进一步加强完善,笔者就如何有效开展基层央行国库事后监督业务提出几点思考和建议。

摘要： 本发明公开了一种基于中心对齐和关系显著性的无监督域适应目标检测方法，训练阶段，对于源域与目标域的图像通过检测器产生对应的目标区域提案；对目标区域提案与类别中心进行关系建模，并更新类别中心与目标区域提案；利用更新得到的类别中心来拉近目标域和源域之间每一类的距离，使得目标域的不同类别之间借助源域信息拉开距离；训练完毕后，直接对目标域图像进行分类检测。该方法不需要单独地计算类别中心，而是把类别中心与目标区域提案放入图中一起更新，因此模型可被端到端训练；在类别中心对齐时，能在缩小源域和目标域分布差异的同时，扩大目标域的类间差异，从而有效地对目标域进行分类。

摘要： 公开了监控代理对联络中心中的人工智能内容的监督。各实施例提供了一种监督机制，其使用眼睛跟踪来监控人类代理对联络中心通信会话中的人工智能生成的联络的审阅。由人工智能引擎针对每个会话生成的内容可以通过用户界面呈现给人类代理以供人类代理审阅。在呈现所生成的内容的同时，相关联的眼睛跟踪系统可以监控人类代理对所生成的内容的审阅。可以基于对于人类代理对内容的审阅的监控来生成人类代理对所生成的内容的关注水平的指示。人类代理的关注水平的指示可以被存储在人类代理的一组关键绩效指标(KPI)中。可以基于KPI来提供一个或多个报告。

摘要： 本发明涉及一种用于事后全息地标识复合体(1)的设备(100)以及一种相应的方法，所述方法包括以下步骤：提供或制造复合体(1)，所述复合体包括至少在一个区域(7)中感光的全息图层(3)；将复合体(1)布置在保持装置(101)上或保持装置中；以相干光(162)曝光复合体(1)，所述相干光在全息图层(3)的感光区域(7)中干涉，以便全息信息曝光到全息图层(3)的感光区域(7)中；在全息图层(6)中定影已曝光的全息图。为了能够实施高质量的接触拷贝，在此提出，使用构造为薄膜的母版(130)，所述母版施加到复合体(1)的前侧(12)上。

摘要： 本发明提出一种基于半监督的中心乘积量化图像检索方法，通过特征提取后将空间切分为若干个子空间，然后对特征向量进行归一化处理，计算余弦距离让子向量能找到相应子空间中最接近的码字。计算过程中使用半监督损失模块减小量化误差，最小化标记数据的经验误差和未标记数据的嵌入误差，最后用码字替代子向量化为二进制码存储到乘积量化查找表中，通过非对称距离计算进行图像检索；本发明提出的方法具有更强的鲁棒性，提高图像检索的精度。

摘要： 本发明公开了一种基于中心节点图卷积网络的无监督社区发现方法，构建检测模型CN‑GCN，采用“中心‑扩展”算法在确定中心节点的基础上，扩展拥有更多共同邻居和具有类似社区成员身份的节点，形成中心节点簇；利用中心节点簇训练GCN模型，用训练好的GCN模型对整个网络节点进行聚类或社区发现。本发明的社区中心节点簇可以容纳拥有更多共同邻居和具有类似社区成员身份的节点，这些节点具有类似属性，进而提高社区子图的模块性；本发明结合社区中心节点的CN‑GCN模型可以提高节点领域的划分能力。

摘要： 本发明基于区域建议网络中心对齐的目标检测无监督域适应系统，涉及图像目标检测领域，本发明在使用领域特征对抗学习方法和自适应实例标准化方法对骨干网络特征进行对齐的基础上，提出区域建议网络中心对齐系统，进一步对齐区域建议特征，解决目标检测无监督域适应中模型的检测精度和泛化能力差的问题，使区域建议网络在目标域中依然能给出高质量的候选框，从而提高整体检测网络的域适应能力。

摘要： 本发明属于行人重识别技术领域，具体涉及基于类中心域对齐的判别无监督跨域行人重识别方法，包括以下步骤：步骤一，准备源域样本和目标域样本，将源域和目标域的样本送入CNN骨架网络，提取得到行人图像特征；步骤二，对源域行人图像特征进行分类学习，得到类别中心，对目标域行人图像特征进行聚类学习，得到聚类中心；步骤三，根据聚类损失，得到可靠样本后，对未标记样本进行伪标签动态指派，计算相应聚类损失；步骤四，对类别中心和聚类中心进行对抗学习，计算域对齐损失；步骤五，梯度反向传播，优化网络，输出并测试行人重识别模型。本发明提升了特征的判别性，加速了网络收敛，相比于现有领域自适应和聚类方法，提升了输出行人表征的判别性。

摘要： 本发明公开了一种基于中心点监督信息的文本检测方法，涉及票据文本检测技术领域，尤其是一种基于中心点监督信息的文本检测方法，其包括：寻找火车票的边界；对火车票图片经过ResNet50卷积神经网络做特征提取；通过FPN网络对提取的特征图进行融合；通过FPN产生五种不同的输出：文本区域，文本中心线区域，圆盘半径，圆盘的sin值以及圆盘的cos值产生最终的检测结果。本发明主要针对火车票中的规则文本进行检测。通过将文本拆分为子区域（圆盘）进行预测，降低了训练的难度，FPN模块使得网络更具有泛华性。利用圆盘表示的方法避免了直接利用文本区域带来的粘连问题。本方法能够有效的解决火车票中内容检测问题。

摘要： 本发明公开了一种遥感影像模糊多中心的监督分类方法及应用，首先采用基于FCM方法的分层聚类方法，在光谱空间将图像分割成大小相似的粒子，其次利用标记样本对这些粒子进行标记和分类，将其分为三类：纯粒子、不纯粒子、未标记粒子；每个纯粒子的中心代表每种土地覆盖类型的一个波谱中心，而各种土地覆盖类型的光谱多样性则由这些中心来表示，每种类型的中心都由覆盖树存储；第三，每个未标记样本属于每种土地覆盖类型的隶属度，都由最邻近的纯粒子来确定。实验结果显示：本发明的监督分类方法实现了复杂遥感数据的多中心表达，描述了遥感数据波谱的多样性，进而提高了遥感分类的精度和可靠性。

摘要： 本发明公开了一种基于中心对齐和关系显著性的无监督域适应目标检测方法，训练阶段，对于源域与目标域的图像通过检测器产生对应的目标区域提案；对目标区域提案与类别中心进行关系建模，并更新类别中心与目标区域提案；利用更新得到的类别中心来拉近目标域和源域之间每一类的距离，使得目标域的不同类别之间借助源域信息拉开距离；训练完毕后，直接对目标域图像进行分类检测。该方法不需要单独地计算类别中心，而是把类别中心与目标区域提案放入图中一起更新，因此模型可被端到端训练；在类别中心对齐时，能在缩小源域和目标域分布差异的同时，扩大目标域的类间差异，从而有效地对目标域进行分类。