内部监督机制

摘要： 在企业的日常经营生产与管理过程中,质量管理体系内部审核(以下简称内部审核)工作是必不可少的一环,几乎所有企业都需要定期开展此类活动。企业内部审核工作所涉及的项目和内容繁杂多样,因此内部审核人员需要耗费极大的精力掌握和开展内审活动,以充分发挥其对企业的内部监管作用。该文结合实践和从业经验,分析了我国企业内部审核工作中存在的问题,并就此问题提出相关的改进措施建议,以供参考。

摘要： 在市场经济全球化的快速发展下,日益激烈的市场竞争和多变的市场环境使企业战略经常处于巨变之中。当前企业面临着愈发严峻的生产经营危机,这就要求我们以科学和合理为基础,构建适合企业长期发展的内控管理体系,提升企业整体管理水平和风险防范能力将成为一项重大课题等待我们挖掘与研究。而内控管理制度是否完善对于提高企业管理水平和竞争力具有重大意义,也为企业发展的规模和速度带来了举足轻重的影响。本文简明扼要地论述了企业内部控制制度的内涵,深入剖析了当前企业在建立和完善内部控制管理体系过程中存在的诸多问题,并以此为依据相应的提出应对策略。

摘要： 监督机制是保障联盟组织有效运行和发展的制度安排,是联盟组织治理的基石.现有研究一般是在契约型联盟框架下对产学研联盟内部监督问题进行分析.通过对我国产业技术创新战略联盟的调查分析发现,随着社会经济环境的变化,契约型联盟固有的缺陷制约了联盟的持续发展壮大.文章提出通过联盟组织创新,确立联盟的法人实体地位,构建以监事会为核心、内部审计为基础、监事会对内部审计再监督的联盟内部监督机制.

摘要： 司法责任制改革是深化司法体制改革的核心和基石,司法责任制改革的落实最终会体现在办案质量、效率上,关乎司法办案是否公正。司法责任制改革的全面落实推动了检察权运行方式的改变与完善,因此检察机关在加强外部监督的同时,内部监督机制的健全迫在眉睫。

摘要： 一、大学内部治理结构性风险分析大学内部治理的结构化特征,即大学内部治理包含着治理理念、治理主体、治理规则和机制等构成要素及其相互作用。因此,对于大学内部治理结构性风险应从四个方面展开分析。1.内部治理理念:学术管理的行政集权化。2.内部治理主体:专职管理者的边缘化。3.内部治理依据:制度建设的滞后化。4.内部治理机制:权力监督的虚置化。目前这两种主要的内部监督机制均未发挥应有作用。首先,大学与教师之间的特殊庇护关系。其次,内部成员之间的利益勾连。

摘要： 内部监督对检察执法应当发挥预警、监测和矫治等功能,实践表明,内部监督对检察执法活动应当发挥的作用还没有完全体现出来,内部监督机制的改革势在必行.改革的内容应当包括:激活内部监督机制中各要素的能动性,更好地发挥内部监督对检察活动的监测功能;在内部监督主体间建构信息互通渠道,以增强内部监督的整体效果;建构严密的获取被监督事项信息的渠道和监督方式,提高内部监督的准确性和针对性;赋予监督主体特定的监督权限,更好地发挥内部监督的矫治功能.

摘要： 高校的政府采购在加强支出管理、降低采购成本、促进廉政建设等方面发挥着重要的作用.由于相关政策法规的不完善,高校在政府采购中暴露出一些缺陷,尤其是在采购监督机制建设方面尚存在诸多问题.文章结合高校政府采购的实践,分析当前高校政府采购内部监督环节存在的一些问题,并提出进一步完善高校政府采购内部监督机制的几点策略.

摘要： 本文介绍了基层法院独立审判权和审判权监督现状，分析了强化基层人民法院审判权内部监督对实现司法公正的必要性，并提出内部监督的渠道和内容。

摘要： 本文介绍了基层法院独立审判权和审判权监督现状，分析了强化基层人民法院审判权内部监督对实现司法公正的必要性，并提出内部监督的渠道和内容。

摘要： 本文介绍了基层法院独立审判权和审判权监督现状，分析了强化基层人民法院审判权内部监督对实现司法公正的必要性，并提出内部监督的渠道和内容。

摘要： 本文介绍了基层法院独立审判权和审判权监督现状，分析了强化基层人民法院审判权内部监督对实现司法公正的必要性，并提出内部监督的渠道和内容。

摘要： 一种基于3D深监督机制的颞骨关键解剖结构小目标分割方法属于医学影像处理领域，本发明设计了一个3D的编码解码网络，编码阶段采用密集连接网络提取特征，加强特征的传播，提升特征的利用率，不同的密集连接网络块之间设计了迁移模块，迁移模块采用3D多池化特征融合策略，融合max pooling和average pooling后的特征。解码阶段引入3D深监督机制隐藏层和主干网络的输出结果共同指导网络训练。本发明针对颞骨关键解剖结构体积微小，可供提取特征不足的问题，采用3D网络充分利用颞骨CT的空间的信息，实现颞骨关键解剖结构锤骨、砧骨、耳蜗外壁、耳蜗内腔、外半规管、后半规管、前半规管、前庭以及内听道的自动分割。

摘要： 本发明涉及一种带有监督机制的智能电动汽车漂移入库分段式控制方法，包括以下步骤：1)采用路径规划器规划漂移触发点接近路径，并对规划的路径进行监督监测，完成车辆向漂移触发点的接近，达到漂移触发状态；2)当车辆达到漂移触发状态时即触发漂移动作，在通过甩尾试验得到的漂移开环控制器的控制下完成漂移过程，最终停入期望库位，实现车辆期望状态和位置的准确跟踪。与现有技术相比，本发明具有提高控制精度、实现无人驾驶漂移入库、失效监测策略完善等优点。

摘要： 一种基于级联注意力与点监督机制的全卷积考场目标检测方法，由构建全卷积考场目标检测网络模型、训练全卷积考场目标检测网络模型、检测测试集图像组成。本发明在FCOS方法的基础上，提出了级联注意力模块，插入骨干网络与特征金字塔网络之间，使特征金字塔网络获得显著的特征；在全卷积检测头部模块增加了点监督分支，使检测模型具有区分交叠目标能力，能在考生座位密集的考场监控场景下检测交叠目标，解决了密集场景下目标检测包围框回归不准确的问题。本发明精度为92.9％，检测速度为22.1帧/秒，提高了考场目标检测任务的精度与速度，可用于考场检测。

摘要： 根据本实施例提供的一种基于优化热度图监督机制的服饰关键点检测方法，将服饰关键点检测训练集通过多重分辨率热度图计算得到三种尺度的预测热度图，由于所采用的骨干网络为HRNet因此能够在信息传输过程中保持高分辨率，然后通过在逐渐聚焦热图监督机制中添加标准偏差逐渐降低的高斯核的方法能够在增大空间分辨率的同时带来冗余的空间信息，最后通过计算水平损失函数、均方误差，并通过所述以反向传播的方式对服饰关键点检测网络进行训练从而得到服饰关键点检测网络。通过水平损失函数对服饰关键点检测网络进行训练能够在不过多损害计算性能的前提下，训练出了更佳的检测模型，提升了服饰关键点检测的精度。

摘要： 本发明公开了一种以One‑Class SVM作为监督机制的过采样方法，首先用数据集及其标签来训练条件生成对抗网络(Conditional Generative adversarialnetwork，CGAN)，然后用One‑Class SVM针对每一个小类训练一个单类训练模型，然后用CGAN的生成器以小类的标签作为输入合成新的样本点，在合成新样本点的过程中，通过其K近邻计算该样本是否为边界样本，若是则再用对应该类的SVM模型来判断该样本是否符合少数类的分布，最终找到高质量的合成样本点。本发明能提高合成样本点的质量，避免样本分布重叠、失真等问题，适用于在二类或多类不平衡数据集下提高过采样技术合成的样本点的拟合性和泛化性。

摘要： 本发明公开了一种基于多路径网络结构和多深监督机制的意图对象预测方法,包括以下步骤：获取初始图像样本，根据初始图像样本通过人体注意力模块获取视觉注意概率图，根据初始图像样本对初始图像样本中手的关键点进行检测并进行高斯滤波获得手位置概率图，根据所述初始图像样本通过全局语义与局部轮廓模块提取物体轮廓信息；基于所述视觉注意概率图、所述手位置概率图和所述物体轮廓信息进行基于空间注意力的融合，再进行深监督处理获得所述初始图像样本的下一个短期活动对象的准确概率图，完成意图对象预测。本发明基于深监督机制整合了全局语义与局部轮廓信息，人体注意力和手部关键点的线索，预测以自我为中心的图像中的短期下一个活动对象。

摘要： 本发明公开了一种基于自监督机制的遥感图像细粒度目标识别方法，将所述融合卫星遥感图像输入目标检测卷积神经网络以获得目标位置，根据目标位置从所述融合卫星遥感图像截取目标图像截图，输入语义分割卷积神经网络以获得所述目标图像截图的语义分割结果，最后根据所述语义分割结果对所述目标图像截图进行图像滤波，并将滤波后的图像输入细粒度目标识别网络模型进行目标细粒度识别获得遥感图像目标识别结果。本发明解决了细粒度遥感图像检测和识别中标注样本监督信息不充足、领域知识不匹配问题，提高了识别准确度。

摘要： 本发明揭示了一种基于半监督机制的异常细胞检测假阳性抑制方法，首先，通过训练RetinaNet网络模型，以可疑细胞检测框的形式输出可疑异常细胞的检测结果，然后，根据对可疑细胞检测框的定位获得单细胞图像块，引入包含有学生模型和教师模型的半监督机制设计出基于Mean‑Teacher半监督分类网络模型，最后利用该分类网络模型对宫颈细胞视野图经RetinaNet生成的可疑异常宫颈细胞进行假阳性抑制，完成异常细胞检测假阳性抑制。本发明可以有效抑制检测后的假阳性细胞，并且可以在只有有限标记数据的情况下获得良好的性能，减少医务人员的复核工作量，提高异常细胞检测复核的工作效率。

摘要： 本发明涉及一种带有监督机制的智能电动汽车漂移入库分段式控制方法，包括以下步骤：1)采用路径规划器规划漂移触发点接近路径，并对规划的路径进行监督监测，完成车辆向漂移触发点的接近，达到漂移触发状态；2)当车辆达到漂移触发状态时即触发漂移动作，在通过甩尾试验得到的漂移开环控制器的控制下完成漂移过程，最终停入期望库位，实现车辆期望状态和位置的准确跟踪。与现有技术相比，本发明具有提高控制精度、实现无人驾驶漂移入库、失效监测策略完善等优点。

摘要： 本发明公开了一种基于自监督机制和区域建议网络的场景分类方法及装置，属于图像处理领域，该方法包括：获取场景分类的标准数据集，遵循不同标准数据集的划分规则，将数据集按照标签文件划分为训练集和测试集；构建用于提取特征的基网络、用于提取局部具有可判别信息区域的区域建议网络以及用于合并不同尺度特征的联合网络；采用自监督机制对网络的损失函数进行优化设计；使用训练集图片对基网络、区域建议网络以及联合网络的参数进行交替训练；将测试图像输入已经训练好的网络中，获得图像的场景类别。本发明无需任何额外的局部区域标注信息，只需要图像的场景类别层级标签即可，使得网络能够针对不同的数据集进行端到端的学习。