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J-GLOBAL ID：202202263424661531   整理番号：22A1036786

偏微分方程式支援会計専門教育と訓練人工知能協調コースシステム構築【JST・京大機械翻訳】

Partial Differential Equation-Assisted Accounting Professional Education and Training Artificial Intelligence Collaborative Course System Construction

著者 (1件)： Hu Jingnan (School of Accounting, Hainan Vocational University of Science and Technology, Haikou, Hainan 571126, China)
資料名： Scientific Programming  (Scientific Programming)
巻： 2022  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： W0689A  ISSN： 1058-9244  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,人工知能法と組み合わせた偏微分方程式を用いて,会計および金融専門教育および訓練のカリキュラムシステムの徹底的な研究および解析を行った。高性能先進コンピュータの条件の下で,ニューラルネットワーク技術は急速に発展し,PDEの分野における計算精度と速度の要求に適応し始めた。ニューラルネットワークは自己適応能力と同様に良好な自己学習を持ち,偏微分方程式の数値解を解くための深いニューラルネットワークの使用は最近出現した一般的な応用となっている。システムは,計算結果の出力のための多様なインタフェイスを提供して,それは,種々の一般的描画ソフトウェアプログラムによって,直接または間接的に計算結果に読むことができた。さらに,このシステムは,そのプロットプラグインを用いて結果を直接プロットできる。本論文は,AI,すなわち,人間マニュアルモデルの応用の前に,グループの実際的研究の概要を例証するための事例研究を提示して,このモデルにおける会計実践によって直面する問題を明らかにして,次に,特定の応用プロセスおよびそれがもたらす影響について論じて,AIを説明することの優位性を強調した。グループ内不均一性は,グループグループ間の差異を確保するために,グループ分け時に個々の学生の学習能力,関心,人格,性別,および他の因子を完全に考慮することである。会計と会計信用制度の観点において,本論文は,AIによって間接的に影響を受ける,それは,適用の後のAIの適用と影響と挑戦の前の概観について議論して,次に,会計の発展のための対策によって,次に来る。企業とその影響におけるAI会計の適用の現状を詳述する特定の企業の研究を通して,会計AIの応用は,会計プロセス,情報品質,会計,情報セキュリティ,および企業の他の側面に大きい影響を及ぼし,そして,本論文は,4つの側面の解決策を提案する:最初に,敵対AIのための機械学習は,促進する必要がある。第2に,AI関連法則を改善する必要がある;第3に,管理会員変換を,実現する必要がある。第4に,人工知能と会計の統合を深める必要がある。Copyright 2022 Jingnan Hu. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 数値解法 ,  *偏微分方程式 ,  *会計 ,  ニューラルネットワーク ,  金融 ,  *人工知能 ,  カリキュラム ,  事例研究 ,  コンピュータ ,  機械学習 ,  情報セキュリティ
準シソーラス用語： 自己適応 ,  自己学習 ,  計算精度 ,  *システム構築 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： ニューロコンピュータ  (JC06010Q) ,  数値計算  (JE02000J) ,  人工知能  (JE08000Z)

引用文献 (20件)：

• S. Wang, D. Liu, N. Wang, Y. Yuan, "Design and implementation of an online Python teaching case library for the training of application-oriented talents," International Journal of Emerging Technologies in Learning (iJET), vol. 15, no. 21, pp. 217-230, 2020.
• Q. Yang, Y. Liu, Y. Cheng, Y. Kang, T. Chen, H. Yu, "Federated learning," Synthesis Lectures on Artificial Intelligence and Machine Learning, vol. 13, no. 3, pp. 1-207, 2019.
• M. C. Elish, D. Boyd, "Situating methods in the magic of big data and AI," Communication Monographs, vol. 85, no. 1, pp. 57-80, 2018.
• W. F. Chua, "Radical developments in accounting thought? Reflections on positivism, the impact of rankings and research diversity," Behavioral Research in Accounting, vol. 31, no. 1, pp. 3-20, 2019.
• B. Comte, J. Baumbach, A. Benis, J. Basílio, N. Debeljak, A. Flobak, C. Franken, N. Harel, F. He, M. Kuiper, J. A. Méndez Pérez, E. Pujos-Guillot, T. Režen, D. Rozman, J. A. Schmid, J. Scerri, P. Tieri, K. Van Steen, S. Vasudevan, S. Watterson, H. H. H. W. Schmidt, "Network and systems medicine: position paper of the European collaboration on science and technology action on open multiscale systems medicine," Network and Systems Medicine, vol. 3, no. 1, pp. 67-90, 2020.

タイトルに関連する用語 (8件)： 偏微分方程式 ,  支援 ,  会計 ,  専門教育 ,  訓練 ,  人工知能 ,  協調 ,  システム構築