政府审计资源整合路径研究——以芦山地震灾后重建跟踪审计为例

《中共中央关于全面推进依法治国若干重大问题的决定》提出对公共资金、国有资产、国有资源和领导干部履行经济责任情况实行审计全覆盖。按照审计监督全覆盖的要求,审计范围扩大,审计项目增多。高效率、高质量完成审计任务与政府审计资源短缺之间的矛盾,亟需政府审计资源整合。文章从四川雅安"4·20"芦山地震灾后恢复重建跟踪审计案例入手,分析政府审计资源整合的现状和应用,以期对我国政府审计资源整合有所裨益。

基于点线特征的视觉同时定位与地图构建综述

同时定位与地图构建(simultaneous localization and mapping,SLAM)作为计算机视觉中的热门方向,在无人驾驶、移动机器人等领域中发挥着重要的作用。由于线特征在低纹理环境下的优势,越来越多的研究人员利用点线特征融合的方法提高SLAM系统的精度和鲁棒性。文中首先简要阐述了传统的点特征SLAM系统在低纹理环境下的局限性,并对现有的视觉SLAM综述文献进行了总结;随后,对经典的点线SLAM方案进行了介绍,并总结了点线特征融合在前端、后端、闭环检测中的研究进展;最后,对点线SLAM未来的发展方向进行了展望。

完善我国灾后重建资金审计探讨——以四川省永安大道重建审计为例

08年以来，我国频繁的遭受自然灾害的侵害，为了更好地进行灾后重建，国家拨付大量的赈灾资金。为了保障资金的合规使用。审计必不可少。本文以汶川大地震后对永安大道的审计案例来引出我国灾后重建资金审计的现状，以及提出相关的改善建议。

面向动态物体场景的视觉SLAM综述

针对当前机器人导航、自动驾驶等领域中的热点问题——面向动态物体场景的视觉SLAM(同步定位与地图构建)——进行了综述.根据动态SLAM在定位与建图时对动态物体的不同处理方式,划分了3个研究方向:动态鲁棒性SLAM与静态背景重建、非刚性动态物体跟踪重建、以及移动物体跟踪与重建.对这3个研究方向分别进行了综述,并重点介绍结合了深度学习的动态SLAM方法.最后,展望了动态SLAM的未来发展方向.