利用现金流量图计算借款利息

现金流量图是由横轴、箭线和杆线组成的。横轴是时间轴，向右延伸表示时间延续，横轴线等分成若干间隔，通常时间单位是年。时间轴上的点称为时点，表示该年年末。与横轴相连的垂直箭线，代表流人或流出该系统的现金流量。箭头向上为现金流人，向下为流出。现金流人包括收到的借款的本金，现金流出包括支付的工程款、用于工程的材料款、工程人员的工资和借款的本金等。与横轴相连的垂直杆线表示年末应计的利息金额，但不需支付现金。

现金流量图中现金流出和流入时点假设的探讨

本文分析了建设项目各种现金流量的流动特点，提出了用现金在期中流出或流入的假设画 出现金流量图，并以此分析建设项目的技术经济效果的结论。

巧用现金流量图解决实际利率法的难点

新会计准则中实际利率法的应用十分普遍,但理解和计算的过程却很难。本文认为,由于实际利率法是建立在货币时间价值基础上的一种计量方式,在账务处理过程中引入时间价值的现金流量图可以比较好地解决理解和计算实际利率与摊余成本的概念问题。

基于流量图的僵尸网络检测技术分析

基于常见协议的僵尸网络通信图结构和特征,对比分析了它们的功能和工作机制及现有基于流量图僵尸网络检测方法的使用环境、实验数据、结果和方法的优缺点,并提出了僵尸网络检测技术的改进措施.

用现金流量图巧解摊余成本

摊余成本是新会计准则账务处理中十分重要的内容,其计算过程对于一般的初学者而言很难理解。在企业实务中如果一味的套用公式,很容易出现生搬硬套的问题。本文结合现金流量图进行分析,能较好地解决各期摊余成本的计算。

利用现金流量图对借款利息费用化资本化暂停资本化的分析

本文通过将《财务管理》中使用的现金流量图借鉴到《财务会计》中,解决了借款利息费用化、资本化和暂停资本化涉及时间长容易遗漏业务的问题。

利用现金流量图计算货币时间价值

货币的时间价值,往往是人们投资与理财筹谋的重要因素和决策依据。然而传统的计算公式却比较繁杂、不便,稍不注意,即可引发错误,从面导致出错误判断,留下遗憾或悔恨。为了克服计算方法上的缺点,文章利用"图数结合",即利用现金流量图来计算货币的时间价值,比较明晰、方便,现将此法介绍给大家,以供参考。

利用现金流量图对一般借款利息费用化或资本化的分析

本文通过将《财务管理》中使用的现金流量图借鉴到《财务会计》中,解决了一般借款利息费用化或资本化时间长容易遗漏业务的问题。

基于图对比学习的稳健交通流量预测

作为智能交通系统的核心技术,稳健的交通流量预测是一个长期存在但具有挑战的任务。不论是工业界还是学术界,现有模型需要大量训练数据、易受数据噪声影响而表现不稳健,是限制该领域发展与实际应用落地的重要因素。而在学术界,图对比学习可以通过数据增强与对比损失来降低数据需求量,同时提升模型抵抗数据噪声的能力。提出一种交通流量图对比学习(TFGCL)框架,用于稳健的交通流量预测。TFGCL框架有3个创新点:针对交通流量图(TFG)数据的独特时空特性,TFGCL框架从时间和空间2个角度出发,提出3种TFG数据增强方法。针对TFG数据中语义相似的假负样本,提出一个过滤策略使TFGCL框架能够免受其干扰,从而学习到高质量的表征。TFGCL框架通过联合交通流量预测任务和图对比学习任务进行同时训练。在3个真实交通数据集上与8个基线模型进行对比实验,结果表明:TFGCL框架的预测性能更为稳健,较最优基线模型最高提升6.24%,TFGCL框架的稳健性尤其体现在数据缺失较为明显的数据集和长时交通流量预测任务中。

基于图注意力机制的加密移动应用同质流量识别方法

为了满足加密移动应用流量识别与管理的需求,针对加密移动应用中使用相似的第三方库而导致同质化流量的问题,提出了一种基于图注意力机制的加密移动应用同质流量识别方法。该方法首先将突发中的多条流相互连接构造流量相关图,在图节点中嵌入数据包特征;其次使用门控循环单元对流量相关图节点内部特征进行学习,使用图注意力神经网络对每个图节点的邻居节点进行上下文流量特征的重要性建模,增强对同质流量中上下文流量的关注与学习,达到识别同质流量的目的。考虑真实场景下存在背景流量与待识别移动应用流量同时存在的情况,在所构建的流量识别模型中加入图节点随机扰动和一致性正则化损失来增强模型的鲁棒性。基于公开数据集,通过与相关研究成果进行实验比较,突出了所提出的方法在加密移动应用同质化流量识别方面的性能优化效果。

基于注意力机制的图神经网络加密流量分类研究

对于加密流量的精确化识别,现有的基于机器学习和基于图的解决方案需要人工进行特征选择或者精度较低.使用一种基于图神经网络的加密流量识别方法,通过将网络流量数据转换为图数据,保留了网络数据流的丰富表示,将网络流量分类问题转换为图分类问题.并设计了一个基于自注意力机制的图分类模型进行加密流量的分类.实验结果表明,该方法对基于安全套接层(secure socket layer,SSL)的虚拟专用网(virtual private network,VPN)加密流量具有较好的分类效果,分类准确率有较大提高.

河流生态流量特征图及生态流量评价方法

以水电站大坝下游河道为研究对象,从分析天然日流量特征出发,基于月中值流量和月内典型特征流量绘制了河流生态流量特征图,作为水库下泄生态流量的确定依据。基于此河流生态流量特征图,建立了判断生态流量满足程度的7 d流量偏差率、7 d生态需水保证率、月均生态需水适宜度及基于此3个指标的生态需水综合指标,并给出了各指标的评价依据和评价方法。结果表明,河流生态流量特征图符合各时段河流天然流量的基本特征,可作为指导水库生态泄流的依据;所建立的生态流量评价方法能够反映实际下泄流量与天然流量的变化程度,可用于评价河流的生态流量满足程度。

用ASP实现水位流量过程线图的绘制

在Internet上用ASP显示实时水位的方法，并给出了用ASP实现实时水位流量过程线图的方法。

基于流量行为图的攻击检测方法

传统基于流的攻击检测无法完全捕获网络通信模式,难以对网络中的攻击事件进行有效检测,而流量行为图中包含的信息可以有效反映主机的真实情况。文章针对多类型网络攻击检测问题,提出了基于流量行为图的攻击检测方法,实现了基于流量行为图的攻击检测。检测方法基于聚类和生成学习模型,包含两个阶段,第一阶段通过聚类算法尽可能地过滤良性节点,第二阶段应用生成学习模型检测多种不同攻击事件。在公开数据集上的实验结果表明,文章提出的攻击检测方法可以有效检测出网络中存在的多种不同攻击事件。此外,系统使用基于Apache Spark的分布式处理框架,可以有效进行大规模数据处理。

基于聚类和流量传播图的P2P流量识别方法

为有效监管网络,快速精确识别P2P流量,通过分析P2P网络流量中节点与节点、节点与链路之间的交互和行为特征,将聚类方法与流量传播图方法相结合,提出了一种基于网络行为特征的P2P流量识别方法。该方法首先通过采集网络流的包级和流级统计特征对不同种类的网络应用的流量进行聚类,然后利用流量传播图对P2P流量进行识别。实验结果表明,提出的方法在骨干网络数据上能够有效识别P2P网络应用流量,F 1-measure达到95%以上。

利用AUTO CAD的图层功能实现水位流量关系图的绘制与存贮

水文资料整编后的成果，既有数值成果，也有成果图。前者已实现了计算机化和数据库化，而后者仍以传统的手工方法点绘。本文利用ＡＵＴＯＣＡＤ的图层功能，利用存贮数值，绘制流量关系图，在水文图形的计算机化和数据库化方面作一尝试。

流量不均衡图在煤气生产上的应用

针对我国大多数企业的发生炉煤气站均不设立储气柜，造成煤气产气率低的实际情况，通过对煤气站全天２４ｈ使用流量进行了实际测定，绘制了本企业煤气生产负荷的流量不均衡图．并依此制定了较为合理的实际生产流量指标，大大缩小了煤气生产与使用流量的差别，产气率提高９．６％。炉渣含碳量降低了２０％；降低了原料消耗，节约了能源。

基于系统动力学的智能建造技术推广策略研究

推广智能建造技术对中国建筑业发展具有重要意义,采用系统动力学理论,将智能建造技术推广系统分为企业获得效益、市场需求、宣传力度、政府政策4个子系统,构建智能建造技术推广策略模型,分析各个子系统的内部关系,建立智能建造技术推广策略系统的反馈回路,绘制存量流量图,找出影响智能建造技术推广的关键因素进行敏感性分析,并提出智能建造技术的推广措施。

基于深度学习的Android恶意软件动态检测

为提高Android恶意软件的检测精度,提出一种基于改进DenseNet网络的Android恶意软件动态检测方法。以应用软件运行特定阶段的网络通信流量为分析对象,根据会话五元组信息切分原始网络流量并转换为灰度图,提出一种基于DenseNet网络改进的分类检测网络DenseNet_IS。通过添加具有不同大小卷积核的卷积分支获取不同感受野的特征,通过引入SimAM注意力模块,从空间和通道两个维度实现对重要特征的关注。结合应用软件判决机制,实现最终分类。在CICAndMal2017数据集上的实验结果表明,所提方法可以达到99.06%的良恶性检测精度和96.51%的多分类精度,验证了该方法的有效性。