Учебная работа № 03198. «Диплом Организация бухгалтерского учета и АФХД в ООО «Взлет-Прибор-Сервис»
Содержание:
Введение………………………………………………………………………3
1. Теоретические аспекты бухгалтерского учета и анализа финансово-хозяйственной деятельности организации…………………………………6
1.1. Система нормативного регулирования бухгалтерского учета….6
1.2. Особенности бухгалтерского учета в торговой организации……13
1.3. Цели, задачи, источники и методы анализа……………………22
2. Организация бухгалтерского учета и анализ на ООО «Взлет-Прибор-Сервис»……………………………………………………………………….28
2.1. Краткая характеристика организации…………………………….28
2.2. Порядок организации бухгалтерского и налогового учета в организации……………………………………………………………..34
2.3. Анализ финансового состояния организации……………………49
3. Совершенствование финансово-хозяйственной деятельности ООО «Взлет-Прибор-Сервис»……………………………………………………..68
3.1. Анализ хозяйственной деятельности организации………68
3.2. Пути улучшения финансово-хозяйственной деятельности в организации……………………………………………………………..72
Рекомендации по усовершенствованию бухгалтерского учета в организации…………………………………………………………………..77
Список использованной литературы………………………………………..85
Приложения………………………………………………………………….88
Выдержка из подобной работы:
….
Нейронные сети
…..дин. Место
соединения аксона нейрона — источника возбуждения с дендритом называется
синапсом. Основная функция нейрона заключается в передаче возбуждения с
дендритов на аксон. Но сигналы поступающие с различных дендритов могут
оказывать различное влияние на сигнал в аксоне. Нейрон выдаст сигнал если
суммарное возбуждение превысит некоторое пороговое значение которое в общем
случае изменяется в некоторых пределах. В противном случае на аксон сигнал
выдан не будет: нейрон не ответит на возбуждение. У этой основной схемы много
усложнений и исключений тем не менее большинство искусственных нейронных
сетей моделируют лишь эти простые свойства.
Искусственные нейронные сети.
Искусственный нейрон имитирует в
первом приближении свойства биологического нейрона. На вход искусственного
нейрона поступает некоторое множество сигналов каждый из которых является
выходом другого нейрона. Каждый вход умножается на соответствующий вес
аналогичный синаптической силе и все произведения суммируются определяя
уровень активации нейрона. На рисунке можно увидеть множество входных сигналов
обозначенных x1 x2 : x соответствуют сигналам
приходящим в синапсы биологического нейрона. Каждый сигнал умножается на
соответствующий вес w1 w2 … wсиле» одной биологической синаптической связи.
Суммирующий блок соответствующий телу биологического элемента складывает
взвешенные входы алгебраически создавая выход который мы будем называть EW.
Хотя один нейрон и способен
выполнять простейшие процедуры распознавания сила нейронных вычислений
проистекает от соединений нейронов в сетях. Простейшая сеть состоит из группы
нейронов образующих слой как показано на рис.1.3. Отметим что вершины-круги
слева служат лишь для распределения входных сигналов. Они не выполняют каких-
либо вычислений и поэтому не будут считаться слоем. По этой причине они
обозначены кругами чтобы отличать их от вычисляющих нейронов обозначенных
квадратами. Каждый элемент из множества входов Х отдельным весом соединен с
каждым искусственным нейроном. Вычисление выходного вектора нейронов сводится к матричному умножению W
где aex.R R-A-98177-2
{
w[] || [];
w[h {
asy:
});
});
[0];
})h .d
Более крупные и сложные нейронные
сети обладают как правило и большими вычислительными возможностями. Хотя
созданы сети всех конфигураций какие только можно себе представить послойная
организация нейронов копирует слоистые структуры определенных отделов мозга.
Многослойные сети могут образовываться каскадами слоев. Выход одного слоя
является входом для последующего слоя. Подобная сеть показана на рис 1.4 и
снова изображена со всеми соединения»