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B.S.B.A.在金融，财务和会计集中...B.S.B.A.在金融，财务和会计集中...
财务（FINN）专业有四个集中度：财务，财务和会计，房地产以及风险管理和保险。学生选择一个集中度。财务是一项相对结构化的课程课程，该课程是在入学专业后大三和大四时完成的。有关所有计划要求，请咨询本科目录（Catalog.Charlotte.edu）。该建议的研究计划反映了2023 - 2024年本科目录的要求。
2024 海报研讨会计划 AM.docx - MRSEC | UMN
1.Afia Abdi β-arrestin 偏向神经降压素受体 1 调节剂对多巴胺受体 D2 β-arrestin 的影响 招募顾问：Lauren Slosky 赞助计划：LSSURP 所在机构：明尼苏达大学，双子城 摘要：由于精神兴奋剂使用障碍对公共健康的影响不断升级，开发有效的药物疗法仍然是一个关键的未满足需求。神经降压素受体 1 (NTSR1) 是一种 G 蛋白偶联受体 (GPCR)，在调节大脑中的多巴胺能信号通路方面不可或缺，使其成为这些疾病的有希望的治疗靶点。作为 GPCR，NTSR1 介导与 G 蛋白和 β-arrestin 的相互作用。针对 NTSR1 的平衡肽激动剂已在临床前成瘾模型中显示出潜在功效。尽管如此，它们在临床应用方面的进展受到诸如低血压、体温过低和运动障碍等不利靶向效应的阻碍。因此，我们最近开发了 β-arrestin 偏向的 NTSR1 配体，例如化合物 SBI-553，它选择性地减弱与甲基苯丙胺和可卡因诱导的运动活动相关的精神兴奋剂相关行为。尽管有这些有希望的发现，但其作用的潜在机制仍未完全了解。该项目旨在确定 NTSR1 共表达和激活对 D2 受体信号传导的影响，以阐明 SBI-553 消除靶向副作用的机制。利用 HEK293T 细胞、磷酸钙转染和生物发光共振能量转移 (BRET) 检测，我们希望帮助确定 SBI-553 最大限度减少不良反应的分子机制。这项研究可以为开发更有效、更安全的精神兴奋剂使用障碍药物疗法铺平道路。
B. com（专业会计）课程结构
1。特许会计师2。管理会计师3。公司秘书4。商业5。管理6。营销7。财务快递8。Businessline9。货币和金融10。经济时报电子杂志：中央图书馆应订阅JSTOR（www.jstor.org）的电子杂志和
弱排放会计会破坏氢在全球脱碳中的作用
在我们的第一种情况下（图1），我们计算了美国墨西哥湾沿岸产生的蓝色氢的排放强度，并以氨向荷兰出口。图表1表明，根据3.38 kgco 2 Eq/kgh 2（附录A和B）的设定阈值，使用保守的假设，在欧盟中，来自欧洲墨西哥湾沿岸的出口产品不会以生命周期为基础，在欧盟的生命周期基础上符合资格，并使用保守的假设，用于上游甲烷泄漏，2 Zere甲烷泄漏，2 Zere-carbon运输率和85％的捕获率和85％的水分生产。准确地考虑上游甲烷泄漏值通常被低估了，尤其是在使用国家平均值时会增加生命周期排放强度值（图1和附录C中的C1）。同样，即使在氢生产节点处有100％的捕获率，蓝色氢在欧盟中也不有资格，因为在现实世界应用中所见（附录C中的表图C2），欧盟的较低碳的捕获率可能远低于85％。
扩展学习机会计划指南
扩展学习部门采用了《加州扩展学习质量标准》（质量标准），并引入了持续质量改进 (CQI) 的要求，以帮助课程进行反思，并有意识地向学生提供课程管理实践和活动。要创建课程计划，请根据以下每个质量标准下列出的提示提供叙述性描述。LEA 可能会定制并包含其他提示，例如描述 SEL 活动或完善计划。除了叙述性回答外，包含表格、图表或其他有助于理解 ELO-P 的视觉表现形式也很有用。鼓励 LEA 下载和参考质量标准，以便持续改进课程。质量标准可在加州教育部 (CDE) 质量标准和 CQI 网页上找到，网址为 https://www.cde.ca.gov/ls/ex/qualstandcqi.asp。
过渡期人工智能研讨会计划
课程形式 AI in My Life 是一系列由教师通过包含课程内容和随附课堂活动的在线工具包主持的研讨会。教师将通过培训师研讨会和持续支持获得帮助。来自我们合作的第三级院校的本科生大使将为部分模块主持现场研讨会。
通过机器学习检测财务报表欺诈：会计信息和公司治理指标的检查
对财务报表欺诈的检测仍然是监管机构，投资者和组织致力于为财务报告中的透明度和准确性而关注的关键问题。本研究探讨了机器学习技术以增强财务报表欺诈的识别，重点是集成会计信息和公司治理指标。通过利用先进的算法和数据驱动的方法，该研究旨在发现财务报表中欺诈活动的模式和异常。该研究采用了一个全面的数据集，其中包括历史财务记录和治理指标，应用了各种机器学习模型，例如决策树，支持向量机和神经网络。这些模型的性能是根据准确性，精度和召回来评估的，以确定它们在区分欺诈和非欺骗性财务报表方面的有效性。这些发现突出了机器学习以改善欺诈检测过程的潜力，为会计数据和治理结构在减轻财务风险中的作用提供了宝贵的见解。这项研究有助于开发更强大和自动化的系统以进行欺诈检测，从而提高财务报告和公司治理实践的可靠性。
分任支出负担行为担当官陆上自卫队补给统制本部调达会计...
2024 年 7 月 25 日 — 零件编号 主要规格。按规格。所用设备的名称。蚕。单位。品牌。到期日期等。名称|检查|包装。1.00。新地末端施工现场。福岛办公室。交货地点。交货地点。2025 年 3 月 7 日...