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作者

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语言

  • 224 篇 中文
检索条件"机构=哈尔滨市国家税务局信息中心"
224 条 记 录,以下是1-10 订阅
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基于语义相关度主题爬虫的语料采集方法
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计算机系统应用 2019年 第5期28卷 190-195页
作者: 周昆 王钊 于碧辉 中国科学院大学 北京100049 中国科学院沈阳计算技术研究所 沈阳110168 沈阳市国家税务局信息中心 辽宁沈阳110013
针对特定领域语料采集任务,设计了基于语义相关度主题爬虫的语料采集方法.根据选定的主题词,利用页面描述信息,基于维基百科中文语料训练出的词分布式表示综合HowNet计算页面信息相关度,结合URL的结构信息预测未访问URL链指的页面内容... 详细信息
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一图知税情 一图管税事 丽水国税“税情地图”项目实践
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信息化建设 2016年 第10期 50-51页
作者: 周丽萍 柳洪安 潘沛津 浙江省丽水市国家税务局信息中心 浙江省丽水市松阳县国家税务局信息中心
随着“金税三期”和“智慧城”建设的不断推进,以及“营改增”的全面实施。如何更有效地加强税务执法保障和提高征管效率,如何更规范地为广大纳税户提供服务和防范纳税风险,如何更科学地实现政府行政职能的转变,如何更快捷地提升... 详细信息
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基于税务大数据的云计算融合处理平台架构设计
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工业控制计算机 2016年 第8期29卷 36-37页
作者: 李吉凯 徐州市国家税务局信息中心 江苏徐州221006
介绍在云计算环境下建设税务大数据融合处理平台的必要性,结合税务行业对大数据的需求提出税务行业融合处理平台设计目标。通过使用桌面虚拟化技术、动态模块化插件等技术,规划出大数据融合处理系统,并介绍大数据融合处理平台的架构设... 详细信息
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基于SVM的税务稽查选案自动识别方法研究
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江苏理工学院学报 2016年 第2期22卷 22-25页
作者: 赵岭峰 常州市国家税务局信息中心 江苏常州213022
支持向量机是20世纪90年代中期发展起来的机器学习技术,在众多分类算法中,支持向量机因其出色的学习能力,成为机器学习界的研究热点。着重于介绍支持向量机,先把采集来的企业申报数据随机分为训练样本和测试样本,然后通过台湾大学林智仁... 详细信息
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云计算资源负载均衡调度优化算法研究
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内蒙古科技大学学报 2017年 第2期36卷 181-186页
作者: 吕燕兵 王静宇 吴金明 内蒙古科技大学信息工程学院 内蒙古包头014010 内蒙古民族幼儿师范高等专科学校 内蒙古鄂尔多斯017000 包头市国家税务局信息中心 内蒙古包头014010
针对云计算资源分配不均衡和资源利用率不高的问题,提出了一种基于蚁群算法的云计算负载均衡资源调算法(BA-LBRSA),该算法引入蚁群算法框架,建立了云计算下基于蚁群算法的负载均衡资源调度模型,通过加入虚拟机与物理机的映射算法,实现... 详细信息
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高校财务管理在后“营改增”时代的税收应对分析
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财会学习 2016年 第17期 135-137页
作者: 武静 汪涛 山东师范大学财务处 山东省济宁市国家税务局信息中心
分析了全面推行"营改增"后,高等学校财务管理面临的机遇和挑战,结合"营改增"前、后税收政策变化,从税种、纳税人身份、税率、进项税额、会计核算、帐务处理、发票管理、成本核算等方面详细论述了"营改增"... 详细信息
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法人和其他组织统一社会信用代码数据交换接口
法人和其他组织统一社会信用代码数据交换接口
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标准类型:国家标准
本标准规定了法人和其他组织统一社会信用代码信息回传的数据交换接口的术语和定义、缩略语、数据交换模式、数据交换流程、数据交换接口规范。本标准适用于国家、省(区、)和军队登记管理部门与组织机构代码管理部门进行统一社会信用...
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法人和其他组织统一社会信用代码数据管理规范
法人和其他组织统一社会信用代码数据管理规范
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标准类型:国家标准
本标准规定了法人和其他组织统一社会信用代码(简称统一代码)的术语和定义、数据管理流程,包括数据采集、信息回传、数据校核、数据加工、数据集中、质量控制、数据安全、质量评价。本标准适用于国家、省级(含副省级、计划单列)和...
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基于贝叶斯方法的税收风险指标分析
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江苏理工学院学报 2015年 第6期21卷 73-78页
作者: 赵岭峰 常州市国家税务局信息中心 江苏常州213022
税收风险指标是风险识别的灵魂,如何设置指标的阈值,提高风险指标的指向性,以及如何知道风险指标的识别精准度,以往税务机关一般依据历史经验做出推算,得出来的结果,往往不太靠谱。通过深入研究贝叶斯方法,建立指标分析模型,并结合现实... 详细信息
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深度学习技术及其在肿瘤分类中的应用
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智能计算机与应用 2014年 第6期4卷 17-19页
作者: 雷成 叶小勇 李小波 丽水学院工程与设计学院 浙江丽水323000 丽水市国家税务局信息中心 浙江丽水323000
深度学习是机器学习领域一个新兴的研究方向,吸引了工业界和学术界的广泛关注。该文从深度学习的历史渊源谈起,描述了几种主要的深度学习架构,介绍了深度学习在肿瘤分类中的一些应用,提出了目前肿瘤分类研究存在的问题。
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