【摘 要】
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随着科学技术的发展，传统财务管理模式在科技的推动下逐步智能化，将大数据、人工智能、区块链接等技术[1]引入到财务工作中，通过人工智能对现有数据进行分析，利用区块链接将关联信息进行有效整合，将相对完整和可直接利用的分析结果运用到财务分析中，有效的提高了财务管理者的决策准确度。智能财务则是建立在数据挖掘的基础上，从数据中提取财务报销需要的相关信息，科学、准确的进行数据识别、筛选和分析，对能够应用于财务
【基金项目】
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2022年中国教育会计学会面上研究课题“大数据和人工智能背景下高校财务报销流程再造”（项目编号：YKJ2022-079MS）； 2022年黑龙江省高等学校人文社会科学研究创新基金项目“大数据背景下高校智能财务应用与财务监管”（项目编号：2022-KYYWF-0333）；
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随着科学技术的发展，传统财务管理模式在科技的推动下逐步智能化，将大数据、人工智能、区块链接等技术[1]引入到财务工作中，通过人工智能对现有数据进行分析，利用区块链接将关联信息进行有效整合，将相对完整和可直接利用的分析结果运用到财务分析中，有效的提高了财务管理者的决策准确度。智能财务则是建立在数据挖掘的基础上，从数据中提取财务报销需要的相关信息，科学、准确的进行数据识别、筛选和分析，对能够应用于财务工作的有效数据进行合理利用。这种大数据和人工智能的科技嵌入财务工作后，发挥其优势再造了原有的财务管理和报销流程，提高了财务监管的力度。
其他文献
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目的：利用帕金森病（PD）患者和健康对照（HCs）全脑动态低频振幅（dALFF），实现对PD与HCs的分类，进一步探索dALFF与PD病程的关系。方法：24例PD患者和24名HCs接受3.0T血氧水平依赖（BOLD）-功能磁共振成像（fMRI）检查。使用DPARSF软件对原始数据进行处理，并计算出dALFF。将dALFF载入PRoNTo软件包对PD及HCs进行分类计算，采用分类精度、ROC及曲线下
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