智能财务共享中心心得体会及收获 财务共享中心工作收获(八篇)
心得体会是指一种读书、实践后所写的感受性文字。大家想知道怎么样才能写得一篇好的心得体会吗?下面我给大家整理了一些心得体会范文,希望能够帮助到大家。
描写智能财务共享中心心得体会及收获一
12世纪末13世纪初,西班牙罗门·卢乐提出制造可解决各种问题的通用逻辑机。17世纪,英国培根在《新工具》中提出了归纳法。随后,德国莱布尼兹做出了四则运算的手摇计算器,并提出了“通用符号”和“推理计算”的思想。19世纪,英国布尔创立了布尔代数,奠定了现代形式逻辑研究的基础。德国弗雷格完善了命题逻辑,创建了一阶谓词演算系统。20世纪,哥德尔对一阶谓词完全性定理与n形式系统的不完全性定理进行了证明。在此基础上,克林对一般递归函数理论作了深入的研究,建立了演算理论。英国图灵建立了描述算法的机械性思维过程,提出了理想计算机模型(即图灵机),创立了自动机理论。这些都为1945年匈牙利冯·诺依曼提出存储程序的思想和建立通用电子数字计算机的冯·诺依曼型体系结构,以及1946年美国的莫克利和埃克特成功研制世界上第一台通用电子数学计算机eniac做出了开拓性的贡献。
以上经典数理逻辑的理论成果,为1956年人工智能学科的诞生奠定了坚实的逻辑基础。
现代逻辑发展动力主要来自于数学中的公理化运动。20世纪逻辑研究严重数学化,发展出来的逻辑被恰当地称为“数理逻辑”,它增强了逻辑研究的深度,使逻辑学的发展继古希腊逻辑、欧洲中世纪逻辑之后进入第三个高峰期,并且对整个现代科学特别是数学、哲学、语言学和计算机科学产生了非常重要的影响。
2.1逻辑学的大体分类
逻辑学是一门研究思维形式及思维规律的科学。从17世纪德国数学家、哲学家莱布尼兹(niz)提出数理逻辑以来,随着人工智能的一步步发展的需求,各种各样的逻辑也随之产生。逻辑学大体上可分为经典逻辑、非经典逻辑和现代逻辑。经典逻辑与模态逻辑都是二值逻辑。多值逻辑,是具有多个命题真值的逻辑,是向模糊逻辑的逼近。模糊逻辑是处理具有模糊性命题的逻辑。概率逻辑是研究基于逻辑的概率推理。
2.2泛逻辑的基本原理
当今人工智能深入发展遇到的一个重大难题就是专家经验知识和常识的推理。现代逻辑迫切需要有一个统一可靠的,关于不精确推理的逻辑学作为它们进一步研究信息不完全情况下推理的基础理论,进而形成一种能包容一切逻辑形态和推理模式的,灵活的,开放的,自适应的逻辑学,这便是柔性逻辑学。而泛逻辑学就是研究刚性逻辑学(也即数理逻辑)和柔性逻辑学共同规律的逻辑学。
泛逻辑是从高层研究一切逻辑的一般规律,建立能包容一切逻辑形态和推理模式,并能根据需要自由伸缩变化的柔性逻辑学,刚性逻辑学将作为一个最小的内核存在其中,这就是提出泛逻辑的根本原因,也是泛逻辑的最终历史使命。
逻辑方法是人工智能研究中的主要形式化工具,逻辑学的研究成果不但为人工智能学科的诞生奠定了理论基础,而且它们还作为重要的成分被应用于人工智能系统中。
3.1经典逻辑的应用
人工智能诞生后的20年间是逻辑推理占统治地位的时期。1963年,纽厄尔、西蒙等人编制的“逻辑理论机”数学定理证明程序(lt)。在此基础之上,纽厄尔和西蒙编制了通用问题求解程序(gps),开拓了人工智能“问题求解”的一大领域。经典数理逻辑只是数学化的形式逻辑,只能满足人工智能的部分需要。
3.2非经典逻辑的应用
(1)不确定性的推理研究
人工智能发展了用数值的方法表示和处理不确定的信息,即给系统中每个语句或公式赋一个数值,用来表示语句的不确定性或确定性。比较具有代表性的有:1976年杜达提出的主观贝叶斯模型,1978年查德提出的可能性模型,1984年邦迪提出的发生率计算模型,以及假设推理、定性推理和证据空间理论等经验性模型。
归纳逻辑是关于或然性推理的逻辑。在人工智能中,可把归纳看成是从个别到一般的推理。借助这种归纳方法和运用类比的方法,计算机就可以通过新、老问题的相似性,从相应的知识库中调用有关知识来处理新问题。
(2)不完全信息的推理研究
常识推理是一种非单调逻辑,即人们基于不完全的信息推出某些结论,当人们得到更完全的信息后,可以改变甚至收回原来的结论。非单调逻辑可处理信息不充分情况下的推理。20世纪80年代,赖特的缺省逻辑、麦卡锡的限定逻辑、麦克德莫特和多伊尔建立的nml非单调逻辑推理系统、摩尔的自认知逻辑都是具有开创性的非单调逻辑系统。常识推理也是一种可能出错的不精确的推理,即容错推理。
此外,多值逻辑和模糊逻辑也已经被引入到人工智能中来处理模糊性和不完全性信息的推理。多值逻辑的三个典型系统是克林、卢卡西维兹和波克万的三值逻辑系统。模糊逻辑的研究始于20世纪20年代卢卡西维兹的研究。1972年,扎德提出了模糊推理的关系合成原则,现有的绝大多数模糊推理方法都是关系合成规则的变形或扩充。
现代逻辑创始于19世纪末叶和20世纪早期,其发展动力主要来自于数学中的公理化运动。21世纪逻辑发展的主要动力来自哪里?笔者认为,计算机科学和人工智能将至少是21世纪早期逻辑学发展的主要动力源泉,并将由此决定21世纪逻辑学的另一幅面貌。由于人工智能要模拟人的智能,它的难点不在于人脑所进行的各种必然性推理,而是最能体现人的智能特征的能动性、创造性思维,这种思维活动中包括学习、抉择、尝试、修正、推理诸因素。例如,选择性地搜集相关的经验证据,在不充分信息的基础上做出尝试性的判断或抉择,不断根据环境反馈调整、修正自己的行为,由此达到实践的成功。于是,逻辑学将不得不比较全面地研究人的思维活动,并着重研究人的思维中最能体现其能动性特征的各种不确定性推理,由此发展出的逻辑理论也将具有更强的可应用性。
人工智能的产生与发展和逻辑学的发展密不可分。
一方面我们试图找到一个包容一切逻辑的泛逻辑,使得形成一个完美统一的逻辑基础;另一方面,我们还要不断地争论、更新、补充新的逻辑。如果二者能够有机地结合,将推动人工智能进入一个新的阶段。概率逻辑大都是基于二值逻辑的,目前许多专家和学者又在基于其他逻辑的基础上研究概率推理,使得逻辑学尽可能满足人工智能发展的各方面的需要。就目前来说,一个新的泛逻辑理论的发展和完善需要一个比较长的时期,那何不将“百花齐放”与“一统天下”并行进行,各自发挥其优点,为人工智能的发展做出贡献。目前,许多制约人工智能发展的因素仍有待于解决,技术上的突破,还有赖于逻辑学研究上的突破。在对人工智能的研究中,我们只有重视逻辑学,努力学习与运用并不断深入挖掘其基本内容,拓宽其研究领域,才能更好地促进人工智能学科的发展。
描写智能财务共享中心心得体会及收获二
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描写智能财务共享中心心得体会及收获三
系统简介:
大学学院根据自身需要,校园一卡通建设的要求,该项目并采用银校企联合的模式,由学院提出总体设计需求,银行提供结算服务,系统由多个rfid硬件及一套管理软件组成。
系统组成:
根据校方的管理需要,学院一卡通系统所有服务器均安装在中心机房内,发卡中心、结算中心、经营管理中心这三个通用模块分别部署在教务处和财务处,各应用子系统按应用场所不同,分别部署于食堂、浴室、图书馆、电子阅览室、教学楼、学生活动中心、体育内。
学院一卡通系统包括报到收费、发卡、圈存、结算、控水、教务、门禁、上机、查询等12个子系统。系统的各个功能采用模块化设计,便于增加、修改,或根据用户需要进行后续升级。
系统结构图:
校园一卡通系统总体架构图
功能特点:
1、发卡中心
功能是对卡片进行印制、发放和控制管理。包括卡注册(发卡)、注销(回收卡)、挂失(使卡不合法)、解挂(使卡合法)、换卡等操作。并将学生注册信息与学杂费收费管理系统相结合,进行学生信息统一管理。
学院一卡通系统配置了2个发卡中心,分别部署在学校教务处两个办公室内,以在发卡量大时起到分散发卡压力的作用。在其中一间办公室内还安装有证卡打印机,可将采集的学生信息打印到卡片上,作为学生证使用。
2、结算管理中心
结算中心的主要功能分为前台财务服务和后台结算清分服务。
前台结算中心负责管理除消费外的各类持卡人账务操作,如:存/取款、补贴/扣除、余额清零等功能。
后台的结算清分服务,主要是针对一卡通系统所包含的各类结算应用子系统所产生的消费流水,进行统一清分、统一资金结算,实现一卡通系统内各个应用管理部门之间的财务转账。
学院结算中心分别设置在财务处和大学生活动中心,方便持卡人充值。
核心职能就是对各个应用子系统的终端设备进行设置,这些设置信息作为结算中心自动进行财务清分的依据,满足校内不同经营单位各自的账务管理需要。
系统可为应用子系统以及整个一卡通系统的管理者,提供丰富的统计查询、报表打印功能,便于管理者实时掌握本系统的运营情况。
学院经营管理中心设置在财务处,方便财务人员对一卡通系统经营及使用状况进行统管。
3、食堂售饭结算管理系统
是一套以智能卡作为前端信息介质,实现无现金、无代用券进行钱款结算的消费管理系统。在学院已应用于食堂、餐厅、超市、小卖部、电子阅览室、图书馆等各种收费管理场所。
学院共有2个食堂,每个食堂有60个左右的售饭窗口,其中大食堂内还包含了一个超市。在结算系统内,也相应地设置了2个结算分区,每个分区对应一个食堂,可实现两个食堂的实时联网售饭。另外,由于学校超市、小卖部、体育馆、电子阅览室、图书馆借书处等地,也有消费结算需求,因此以上场所也安装有结算终端及相应结算设备,并按照各自的收费标准进行联网结算。
结算系统采用实时联网工作模式,每个分区均安装有1台通讯服务控制器,通过控制设备采用的专门通讯设计机制,在存在多个分区的庞大系统中,仍然能够保证挂失、换卡立即生效,单笔平均消费结算速度0.2秒;即使跨区操作,考虑到网络
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