具体描述
《21世纪全国高职高专会计专业规划教材•实用审计》第一版自出版以来，受到广大读者的关注，借此机会，我们向广大读者表示衷心的感谢。随着我国会计改革的深入发展，大批的审计准则及其相关指南也于2006年发布实施，为了适应这种发展形势，我们结合高职高专会计专业的教改实践，对第一版进行了适当的修订。
《21世纪全国高职高专会计专业规划教材•实用审计》分为审计概论、计划审计工作、审计测试和审计报告四篇内容。其中前三篇主要由吴景阳编写，第四篇由邢海玲编写。参加编写的还有雒燕、徐伟、薛春和宋磊。第一篇审计概论将原来的三章内容调整为两章，即第一章总论和第二章审计要素，这样安排使相关的审计知识介绍更加简洁明了。第二篇计划审计工作，完全按照新的审计准则及相关的审计准则指南重新编写，是《21世纪全国高职高专会计专业规划教材•实用审计》变化最大的部分；包括审计计划、审计风险评价、重要性评估和控制测试与实质性程序五章内容，基本上涵盖了审计的基础理论和基本的审计方法。第三篇审计测试属于审计实务操作程序，包括销售与收款循环审计测试、采购与付款循环审计测试、存货与仓储循环审计测试、筹资与投资循环审计测试和货币资金审计测试五章内容，这部分内容变化不大，主要是结合新的会计制度进行了适当调整。第四篇审计报告包括审计报告编制前的工作和审计报告两章内容，该部分内容也是按照新的审计准则及其指南编写的，不过对相关的内容进行了适当的简化处理，使其更加适合高职高专学生使用。
瀚海拾贝：跨学科视野下的知识图谱构建与应用 ——一部探索信息时代知识组织与智能检索新范式的深度论著 引言：信息洪流中的灯塔 在数据爆炸的今天，信息的过载已成为制约人类认知效率提升的核心瓶颈。我们不再匮乏信息，而是缺乏有效理解、关联和利用信息的能力。传统的线性阅读和关键词检索模式，已难以应对复杂、多源、异构数据的挑战。《瀚海拾贝》正是在这样的时代背景下应运而生，它并非一本关于传统会计或财务审核流程的指南，而是聚焦于信息科学、认知心理学与计算机工程的交叉前沿，旨在构建一套前瞻性的、能够驾驭海量非结构化数据的高效知识组织与智能应用体系。 本书深入剖析了知识图谱（Knowledge Graph, KG）作为下一代信息基础设施的潜力，将其视为连接孤立知识点、揭示隐藏关联、并最终赋能高级智能决策的桥梁。我们相信，未来的知识管理不再是简单的信息堆砌，而是一种基于语义理解和关系推理的结构化重构。 --- 第一部分：知识的本质与图谱的理论基石 (The Epistemology of Knowledge and Foundational Graph Theory) 本部分奠定了全书的理论基础，探讨了“知识”的哲学内涵，并将其转化为可计算的数学模型。 第一章：从符号主义到联结主义：知识的范式转移 我们首先回顾了信息科学的发展脉络，从早期的基于规则的专家系统（符号主义）到基于神经网络的深度学习模型（联结主义）。本书强调，知识图谱恰好处于这两者的交汇点——它既需要符号化的结构来保证可解释性，又需要强大的计算模型来抽取和维护这些符号。本章详细探讨了知识的“事实”（Facts）、“关系”（Relations）和“本体”（Ontology）三要素，并引入了知识的“密度”与“稀疏性”概念，为后续的图谱构建提供评价标准。 第二章：图论在复杂系统中的应用：从网络科学到语义网络 知识图谱本质上是一种大规模的、带标签的、有向图结构。本章深入图论的核心概念，包括节点中心性（度中心性、介数中心性、特征向量中心性）在知识发现中的意义。我们探讨了如何将现实世界中的复杂概念（如“人物”、“事件”、“地点”）映射为图中的节点，以及它们之间的“因果”、“隶属”、“时间序列”等关系转化为边。重点分析了超图理论在处理多方关系和复杂事件模型中的局限与突破。 第三章：本体论的构建：知识的蓝图设计 本体（Ontology）是知识图谱的骨架和词汇表。本章详尽论述了本体构建的生命周期：从需求分析、概念建模到公理化与形式化表示。我们详细比较了RDF/RDFS、OWL（Web Ontology Language）等主流知识表示语言的优劣，并引入了基于本体的推理机制，例如如何利用逻辑约束来自动发现新的、隐含的知识关系，从而提升图谱的推理能力，而非仅仅是存储能力。 --- 第二部分：知识的抽取、融合与质量控制 (Extraction, Fusion, and Quality Assurance) 知识图谱的价值取决于输入数据的质量和抽取过程的精度。本部分聚焦于如何从纷繁复杂的数据源中“拾取”可靠的知识碎片并将其“编织”成统一的网络。 第四章：非结构化数据中的信息提取技术 本章是实践性最强的一部分，重点探讨了自然语言处理（NLP）技术在知识抽取中的最新进展。内容涵盖： 1. 命名实体识别（NER）： 结合上下文注意力机制和预训练语言模型（如BERT及其变体）的定制化实体识别方法，特别关注专业领域（如法律、医学）的特定命名规则。 2. 关系抽取（RE）： 区分实体间的“开放域关系”和“封闭域关系”，详述了基于三元组（Subject-Predicate-Object）的抽取流程，以及如何处理长距离依赖关系。 3. 事件抽取（EE）： 将知识抽取从简单的实体对扩展到复杂的“事件触发词”和“事件论元”的识别，例如“并购事件”需要识别收购方、被收购方、时间、金额等多个参与者。 第五章：知识融合与实体对齐：消除异构性 现实世界的数据源必然是异构的。本章核心解决“指代消解”（Coreference Resolution）和“实体对齐”（Entity Linking/Alignment）问题。我们详细介绍了基于特征工程（如名称相似度、属性匹配）和基于嵌入（Embedding-based）的融合技术。特别是知识嵌入（Knowledge Embedding），如TransE、RotatE等模型，如何将实体和关系映射到低维向量空间，通过向量运算来判断两个不同数据源中的实体是否指向同一个真实世界对象，这是实现大规模知识互操作性的关键技术。 第六章：知识图谱的持续维护与质量评估体系 知识是动态变化的。本章提出了一个闭环的质量管理体系，包括： 1. 不一致性检测： 利用逻辑规则和统计模型识别图中已存在的矛盾信息（例如，一个人同时被标记为已故和在世）。 2. 时态知识管理： 如何在图中标记知识的有效时间段（Time-stamping），以支持历史查询和未来预测。 3. 用户反馈与众包校正机制： 设计高效的界面和激励机制，使用户和领域专家能够参与到知识的修正和校验过程中，实现图谱的“自我进化”。 --- 第三部分：知识图谱的推理、应用与未来展望 (Inference, Application, and Future Frontiers) 知识图谱的终极目标是支持智能决策和高级人机交互。本部分探讨如何从结构中“推导出”新的洞见，并将其应用于实际场景。 第七章：基于图嵌入的知识推理与预测 推理是知识图谱最引人入胜的能力。本章深入探讨了基于统计和深度学习的知识推理技术，超越了传统的逻辑推理： 1. 链接预测： 利用嵌入向量预测缺失的关系，例如，如果A是B的“导师”，C是A的“合作者”，模型预测C和B之间可能存在“间接合作”关系。 2. 三元组分类与验证： 使用深度神经网络对新发现的三元组的真实性进行概率判断。 3. 路径推理（Path Reasoning）： 识别复杂的多步路径，例如，用于解释金融风险的传导机制或药物的相互作用链条。 第八章：智能问答系统与可解释性AI (XAI) 本书将知识图谱视为实现真正“语义理解”的问答系统（QA）的核心技术。我们详细分析了如何将自然语言查询转化为图查询语言（如SPARQL或Cypher）。关键在于，知识图谱提供的答案是可追溯和可解释的。当系统给出结论时，它可以同步展示支撑该结论的完整知识路径（三元组链条），极大地增强了AI决策的透明度和用户信任度，这是“黑箱”深度学习模型难以比拟的优势。 第九章：跨界应用：从供应链优化到认知导航 本章通过多个详尽的案例研究，展示知识图谱在不同行业的实际部署： 金融反欺诈： 构建交易关系图谱，识别隐藏的团伙网络和资金流向。 科学发现加速： 整合生物医学文献，构建蛋白质-基因-疾病知识网络，辅助新药靶点筛选。 个性化教育路径规划： 根据学生的知识点掌握程度和后续学习目标，构建最优的学习知识依赖路径。 结语：迈向自适应的知识生态系统 《瀚海拾贝》的最终目标是引导读者从信息管理者的思维转向知识架构师的思维。知识图谱的未来在于其自适应性——能够不断吸收新信息、自我修正错误、并主动推导新知识。本书的结论部分展望了下一代知识工程，包括多模态知识图谱（融合图像、声音信息）以及与联邦学习结合，以在保护数据隐私的前提下构建更宏大的知识联邦。 --- 本书特色： 本书内容高度聚焦于信息科学的前沿理论与工程实现，避免了对传统审计方法论的任何描述。全书结构严谨，理论深度与实践指导并重，是信息科学家、数据工程师以及致力于构建下一代智能系统的研究人员不可或缺的参考手册。它致力于为读者提供一个理解、构建和利用复杂信息网络的系统化方法论。
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