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ACC3715会计分析和AI -新加坡
版权，请注意，所有课程材料（包括幻灯片，数据集和代码）仅用于此类教学。，您严格不允许您制作或打印其他副本或分发课程材料或其任何部分的副本，以供商业收益或交换。学术诚实和窃的学术完整性和诚实对于追求和获取知识至关重要。大学和学校期望每个学生始终维护学术诚信和诚实。学术不诚实是任何虚假陈述，目的是欺骗或未能承认信息的来源，伪造信息，陈述不准确，或在考试/测试中作弊，或不当使用资源。pla窃是“从事别人的作品或想法并将其作为一个人的习惯”（新的牛津英语词典）。大学和学校不会容忍窃。人工智能（AI）工具（例如ChatGpt）不需要专业知识。这些AI工具中的许多工具通常在社交媒体中使用，例如，创建内容，伪装和完善从Chatgpt等程序创建的内容。我们知道，将吸引学生使用这些AI工具，就像其他任何电子援助一样。但是，要清楚，正常的学术规则仍然适用。如《学生行为守则》中指出的：“大学对任何形式的作弊，欺骗性的捏造，窃和违反知识产权和版权法的作弊看法。任何发现从事这种不当行为的学生都会采取纪律处分。”关于AI工具（例如，CHATGPT和图像生成工具），您的讲师将澄清使用这些工具作为分配开发过程的输入是否可以接受AI是一项需要使用技能的技术，以及有关何时以及如何使用它的知识。如果您在工作中使用Chatgpt或任何其他此类AI工具，则必须正确表示使用该工具以及用于生成输出的提示。未引用其使用构成学术不当行为。此外，与任何信息来源一样，请注意，最小的努力产生了低质量的结果。您将需要完善工作并事实检查输出，因为您将从任何来源进行双重检查信息。此外，您应该在使用此类工具的方式和何时使用它而不是为您创建的每个分配使用它。
管理会计在降低风险和商机探索竞争优势中的作用
摘要。本研究旨在分析管理会计在降低风险和商机探索中的作用，作为创造竞争优势的策略。使用文献综述和描述性分析方法，本研究研究了17条学术文章，从2003年至2024年之间从Google Scholar中提出的40篇文章中仔细选择的学术文章。研究结果表明，管理会计在帮助组织认识潜在威胁，管理运营风险并利用产品创新和业务流程效率的机会中起着重要作用。来自印度尼西亚多家大型公司的案例研究，例如印度尼西亚，联合利华，戈吉克和特定的中小型企业，突出了如何在全球竞争和数字时代的情况下战略利用管理管理会计来增强竞争力。本研究意味着采用最新技术和管理会计培训可能是优化此角色的解决方案。但是，该研究仅限于文献综述，需要进一步的实证研究来加强这些发现。
可持续性会计标准委员会指数（SASB）
尽管本文提出的信息和建议是真诚提出的，但伊士曼化学公司（“伊士曼”）及其子公司对其完整性或准确性不做任何陈述或保证。，您必须自己确定其适合自己的适合性和完整性，保护环境以及产品的健康和安全性。本文中没有任何内容应被解释为使用任何专利的任何产品，过程，设备或配方的建议，并且我们不对其使用不侵犯任何专利的陈述或保证，明确或暗示。没有明示或暗示的适销性，适合特定目的或任何其他性质的陈述或任何其他性质，或者在此处以信息所指的信息或本文所涉及的产品的范围进行，而没有任何东西可以放弃任何卖方的销售条件。
摘要 铜绿假单胞菌是医疗环境中的重要病原体，占获得性感染的 10% 至 20%。这种氧化酶阳性
摘要 铜绿假单胞菌是医疗环境中的重要病原体，占获得性感染的 10% 至 20%。这种氧化酶阳性的革兰氏阴性细菌因能够引起呼吸问题、伤口感染和与呼吸机使用相关的肺炎而闻名，尤其是在囊性纤维化患者中。在抗生素耐药性日益严重的情况下，尤其是利比亚医疗环境中耐药模式数据有限的情况下，及时准确地诊断铜绿假单胞菌至关重要。本研究检查了米苏拉塔医疗中心伤口中铜绿假单胞菌感染的发生率，并测试了针对 ecfX 基因的 RT-PCR 在检测病原体方面的有效性。本研究从患有伤口感染的患者身上获取了 165 个临床样本，使用传统方法和分子方法，我们能够识别铜绿假单胞菌。研究表明，与传统生化方法相比，针对 ecfX 基因的 RT-PCR 为快速准确地检测临床样本中的铜绿假单胞菌提供了一种可靠的技术。引用此文章。Teka I、Elfaitori A、Hajer Almuaget。使用 ecfX 基因作为从感染伤口中分离的铜绿假单胞菌的特定识别靶点。Alq J Med App Sci。2024；7(4):1566-1570。https://doi.org/10.54361/ajmas.247490引言铜绿假单胞菌是一种在医院环境中引起多种疾病的重要机会性病原体。其形成生物膜的能力、先天性耐药机制和对多种抗生素的获得性耐药性使治疗和管理变得复杂 [1,2]。抗生素耐药菌株的出现使这一问题更加严重，特别是在院内感染中，及时准确的鉴定对于成功治疗至关重要 [3]。传统的铜绿假单胞菌鉴定方法（包括基于培养的程序和生化测试）可能存在缺陷。据 Kidd 等人（2009 年）[4] 称，这些技术可能非常费力，并且可能无法总是区分密切相关的细菌种类。为了鉴定细菌，分子方法，特别是基于 PCR 的检测已经变得更加高效和准确 [5]。由于其高特异性和灵敏度，铜绿假单胞菌特异性 ecfX 基因已被建议作为基于 PCR 的检测的靶点 [7]。除了比较针对 ecf X 基因的 RT-PCR 与传统鉴定技术的有效性之外，本研究还尝试评估米苏拉塔医疗中心伤口感染中铜绿假单胞菌的发生率。
会计与审计更新 - 毕马威会计师事务所
确定企业是委托人还是代理人可能会对财务报表中的收入确认产生重大影响，而业务结构和交易的复杂性对此类评估带来了挑战。这在广告代理、提供平台服务的实体、软件经销商、人才管理公司等企业中更为普遍。在进行此类评估时，需要在考虑每个案例的所有相关事实和情况后进行整体评估。因此，在第三方涉及商品或服务的合同安排中，可能需要作出重大判断来评估企业作为委托人或代理人的角色。在运用重大判断时，企业应确保根据《印度会计准则第 115 号》和《印度会计准则第 1 号——财务报表列报》在财务报表中提供适当和充分的披露。
技术警报：重大会计发展
该征求意见稿以国际可持续发展标准（IFRS S1《可持续发展相关财务信息披露的一般要求》和IFRS S2《气候相关披露》）为基础。然而，IPSASB 征求意见稿还重点关注与气候相关的公共政策项目及其结果相关的披露，包括其对经济、环境和人民的影响。
<潜入网络法医会计对... 的质量的影响
这项研究的主要目的是深入研究网络法医会计对元元政府元评估报告质量的影响。建议使用SMARTPLS 4.1.0.2软件和结构方程建模对建议的模型进行经验验证。从在公共部门组织（PSO）工作的会计师中进行的调查获得的统计数据。进行的结果分析揭示了假设构建体之间的强大和统计学意义的关联，其影响的大小。具体而言，在网络法医会计领域内，元综合报告的质量受到数字设计的法医程序和零信托治理的影响，这是最高路径系数所表明的。相反，网络反欺诈策略显示出最低的路径系数。此外，这项工作中提供的增强见解不仅为未来的调查提供了强大的基础，而且还具有帮助政策制定者和从业者确定并利用机会来增强和扩大元综合报告的质量。
三重入门簿记对出现的会计新颖性的批判性检查
三重进入簿记可能看起来像是令人费解的新颖性，因为经典的基于累计的双重簿记簿记已在数百年来一直很好地满足了会计需求。本文批判性地是前宗主的，从Yuji Ijiri 1980年代的概念开始，通过真正的第三分类账条目开始，对动量和武力的概念开始。尽管他的提议未能获得吸引力，但三重入境术语在2000年代初期重新浮出水面，新的重点是利用密码学的进步。大约在15年后，三重入口簿记的第三次迭代就出现了，因为提案开始与比特币和其他加密货币发起的区块链趋势保持一致。尽管有更丰富，与决策的会计数据和值得信赖，不可变的分类帐的诱人承诺，但我们认为所有这些建议最终都无法说服。三重进入簿记主要是促进新颖理论或技术的流行语，而不是在会计方面提供有形，有用的进步。
PR24 最终裁定：对过去交付的核算
我们的草案决定包括一系列调整，以考虑 PR19 中设定的激励和对账机制，该机制涵盖 2020-25 控制期的绩效。对账机制为公司在 2020-25 年期间的风险提供了重大保护。我们所做的调整反映了控制期内的实际和预测绩效，并影响公司自 2025 年 3 月 31 日起的收入津贴和监管资本价值 (RCV)。它们基于当时可用的最新信息，包括公司提交的业务计划。总体而言，对于最终裁定，对账机制提供了 15 亿英镑的额外收入和 42 亿英镑的 RCV 提升。相比之下，草案决定中提议的收入调整为 14 亿英镑，RCV 提升为 43 亿英镑。1 在作出最终裁定时，我们考虑了公司在其业务计划中提交的信息、公司和利益相关者为响应草案决定而提供的新信息以及确定的任何其他相关信息。具体而言，我们从公司作为其草案裁定回复的一部分提交的 2024 年年度绩效报告 (APR) 和更新的 2024-25 年预测绩效数据中纳入了 2023-24 年的实际绩效数据。一些公司要求我们进行干预，并调整特定对账机制的计算调整额。他们认为特定情况影响了他们在控制期内的表现。我们会考虑每一项请求。在有限数量的情况下，我们还会在发现问题时进行干预，例如提交的数据有误或数据报告不符合指导意见。所有干预措施的详细信息均在我们网站上公布的相关激励和对账模型中列出。最终裁定中的关键行动和干预措施包括：• 由于 COVID-19 疫情对消费和公司活动的影响，我们部分调整了人均消费 (PCC) 绩效承诺的成果交付激励 (ODI) 支付以管理需求； • 我们维持对部分期末 PC 的 ODI 支付的修订方法，这些 PC 与投资计划有关，交付日期在 2025-30 年期间，如草案所述，并进行了更新以反映公司 2023-24 年的报告业绩；
人工智能对会计的影响
人工智能（AI）是一种强大的工具，可以使会计过程更快，更准确，更高效。AI可以执行重复和乏味的任务，减少人为错误，实现持续审核并提高审核的安全性和准确性。但是，AI也提出了挑战。获取和培训基于AI的系统的成本可能很高。此外，AI可能导致会计工作减少。AI需要人类的监督和控制，以防止滥用和欺诈。AI也可能遇到道德，法律和税收有关的问题。此外，会计AI需要持续开发和更新，以与新的需求和环境变化保持一致。ai由于其改善和改变该领域的活动方式的能力，正在迅速改变会计的现实。多年来，会计已从纸笔工作转变为使用计算机的使用。更重要的是，会计通过减少重复任务花费并减少错误发生时间的程序发展。对该领域的AI解决方案的兴趣并不是什么新鲜事物，但是近年来，研究人员的注意力越来越重视它。尽管有技术的进步，但似乎没有足够的数据来支持公司将AI解决方案集成到其会计活动中的意愿。这一现实的一个重要方面是专业人员更快地适应当前情况并获得必要的技能来使用AI解决方案，从而克服了对失业的恐惧。本文通过基于对往年的相关文献进行定性研究来理解AI解决方案对会计的影响。它强调了AI可以将会计专业带来的潜在变化以及为新工作的出现做准备的必要行动，在这些工作中，AI解决方案将发挥更大的作用。关键字：人工智能，会计，会计AI。