具体描述
《会计基础》以财政部2008年颁布的最新《会计基础考试大纲》为依据，涵盖了大纲所要求的全部内容，以通过会计从业资格考试为宗旨，侧重基础知识、基本技能和基本方法的掌握，并附有大量练习题及参考答案。
《会计基础》以会计循环为主线，主要包括以下内容：总论、会计核算的具体内容与一般要求、会计科目与账户、复式记账、会计凭证、会计账簿、账务处理程序、财产清查、财务会计报告、会计档案。
《会计基础》主要供参加会计从业资格考试的人员学习使用，也可供大中专会计专业在校学生在学习相关课程时参考，以备毕业后参加会计从业资格考试。
好的，以下是为您量身打造的一份关于不包含《会计基础》内容的图书简介，旨在详细描述其他领域的知识体系，避免任何与基础会计概念、借贷记账法、财务报表编制等核心会计知识的交叉。 --- 《复杂系统中的信息流动与模式识别》 导言：超越线性思维的边界 我们生活的世界，无论是自然界的天体运行、生物体的细胞交互，还是现代社会中的金融市场波动、信息网络的拓扑结构，都呈现出令人惊叹的复杂性。传统的、线性的、还原论的分析方法，在面对这种多尺度、非线性、涌现性的现象时，显得力不从心。《复杂系统中的信息流动与模式识别》并非一本关于基础簿记或财务记录的指南，它深入探讨的是系统如何组织、信息如何在其中传输、以及我们如何从看似混沌的数据中提取有意义的、可预测的模式。本书旨在为研究人员、高级数据分析师以及对系统科学抱有浓厚兴趣的读者，提供一套跨学科的分析框架。 第一部分：复杂系统的基本构建块 本部分聚焦于复杂系统的底层结构和关键概念，这些概念与精确的复式记账原理或资产负债表的编制无关，而是关乎物质和信息的组织方式。 第一章：从简单到涌现：系统论的视野 详细阐述系统论的基本原理，包括边界、输入/输出、反馈回路（正反馈与负反馈）在生态系统和工程控制中的作用。重点分析“涌现性”（Emergence）——即整体的特性如何无法仅通过对部分进行简单叠加而预测出来。讨论不同层级系统间的相互作用，例如从微观粒子间的相互作用如何构建出宏观的热力学行为。 第二章：网络拓扑学与连接结构 本书将网络视为信息和影响力的载体。我们将深入探讨图论在现实世界中的应用，包括无标度网络（Scale-Free Networks，如互联网和蛋白质交互网络）的特征，小世界现象（Small-World Phenomenon）的机制，以及中心性度量（如度中心性、介数中心性）在识别关键节点中的地位。这些分析侧重于连接的拓扑结构，而非记录资金的价值流向。 第三章：信息熵与不确定性度量 本章将基于香农的信息论，探讨信息在传输和存储过程中的量化方法。我们计算的是信息的不确定性减少量（熵），而非记录交易的余额变化。深入研究互信息（Mutual Information）如何衡量两个随机变量之间的依赖程度，以及它在识别数据集中隐藏相关性中的潜力。 第二部分：信息流动的动力学 理解了系统结构后，我们转向信息如何在这些结构中动态传播和演化。 第四章：时序数据的分析方法 重点关注时间序列的内在结构。我们将研究如何分解复杂的时序数据（如气候记录、市场价格波动，非财务类）至趋势、季节性和残差分量。深入探讨傅里叶变换（Fourier Transform）在将时域信号转换为频域表示中的应用，以及小波分析（Wavelet Analysis）在多尺度时间分析中的优势。本书完全规避了对历史成本或公允价值的讨论。 第五章：非线性动力学与混沌理论 本章是理解复杂系统预测极限的关键。我们将探讨洛伦兹吸引子等经典模型，分析初值敏感性（蝴蝶效应）如何限制长期预测的精确性。研究分岔图（Bifurcation Diagrams）如何揭示系统状态从稳定到周期性再到混沌的转变路径。这些内容集中于动态行为，与传统的会计核算周期无关。 第六章：自组织临界性与自适应系统 探讨系统如何在没有外部控制的情况下，自然演化到一种“临界状态”，此时系统对扰动的反应最为敏感，如沙堆模型（Sandpile Model）。研究基于代理（Agent-Based Modeling, ABM）的方法，模拟大量独立个体（代理）的简单交互如何导致宏观层面的复杂模式，例如交通拥堵或群体行为的形成。 第三部分：模式识别与机器学习的赋能 在获得了系统和动力学基础后，本部分转向利用现代计算工具从海量数据中提取可操作的洞察。 第七章：特征工程与降维技术 在处理高维数据时，如何有效地提取信息维度至关重要。我们将详细介绍主成分分析（PCA）和独立成分分析（ICA），它们的目标是找到数据中信息量最大的正交基，而非对会计科目进行分类或汇总。探讨流形学习（Manifold Learning）在非线性降维中的作用。 第八章：监督式与无监督式模式学习 本章聚焦于现代统计学习算法。在监督学习部分，我们将分析支持向量机（SVM）和随机森林（Random Forests）在分类和回归任务中的应用，例如图像识别或材料科学中的预测。在无监督学习中，我们将深入探究K-均值聚类（K-Means）和DBSCAN等算法，用于在数据集中发现自然形成的分组或异常点，这些分组与企业利润表的结构无关。 第九章：深度学习架构与表征学习 最后，我们探索深度神经网络在复杂模式提取中的强大能力。讨论卷积神经网络（CNNs）在处理空间数据（如医学影像或卫星遥感）中的优势，以及循环神经网络（RNNs）和Transformer模型在处理序列依赖性（如自然语言理解或基因序列分析）中的关键创新。本书的重点是特征的自动学习，而非手工设定的科目定义。 结论：走向更智能的系统理解 《复杂系统中的信息流动与模式识别》提供了一个强大的、跨学科的工具箱，用于剖析自然界和社会现象的内在逻辑。它关注的是系统、连接、信息、变化与预测，其分析范畴远远超越了记录、核算和报告既往财务事实的领域。掌握这些工具，读者将能够更有效地理解和预测那些由无数相互作用要素驱动的、动态演化的世界。 --- 本书不包含以下任何内容： 借方/贷方记录规则、资产/负债/所有者权益的概念、收入与费用的确认标准、利润表、现金流量表、编制试算平衡表、折旧方法的选择、成本会计中的分摊、内部控制中的授权审批流程，或任何与《企业会计准则》直接相关的具体规则。本书的核心在于科学的建模与信息分析。
作者简介
目录信息
读后感
评分
评分
评分
评分
评分
用户评价
评分
评分
评分
评分
评分
相关图书
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2026 book.wenda123.org All Rights Reserved. 图书目录大全 版权所有