Image Recognition-based Financial Reimbursement Voucher Preprocessing and Automatic Entry System
Notice bibliographique
Résumé
In the current process of social development, reimbursement has become a generally accepted phenomenon.With the improvement of economic level and the improvement of people's living standards, all walks of life have developed rapidly, which also provides new ideas for the financial reimbursement system and financial management.At present, most of the financial reimbursement processing is conducted manually, which can not meet people's requirements for work efficiency.Moreover, there are many limitations, which are very unfavorable for enterprises.Therefore, it is necessary to take reasonable and effective measures to strengthen the improvement and optimization of the financial reimbursement system, so as to ensure the safe and efficient operation of funds.Image recognition technology is an indispensable and important means of modern information management.It can automatically extract data information and analyze statistics, which brings great convenience to financial reimbursement.This paper mainly studied the problems related to financial reimbursement based on the process of image recognition and denoising, and put forward some suggestions for the design of financial reimbursement image recognition system.It is hoped that it can promote its better application in practical work, so as to achieve the purpose of improving economic efficiency and ensuring the security of funds, and at the same time help further promote the healthy and orderly development of enterprise construction.This paper compared the traditional manual reimbursement method with the financial reimbursement automatic entry system based on image recognition.The results showed that the error of automatic input system was smaller than that of manual mode, and the degree of automation was higher; in addition, the accuracy rate of reimbursement voucher identification and review had also increased by about 6.34%.Therefore, this method has good advantages and practicability, and this method is conducive to reducing the workload of staff and facilitating the follow-up work.To sum up, electronic imaging technology can analyze and process data with the help of image processing means, thus obtaining corresponding results.It is convenient to adjust the accounting process as needed and timely in the process of financial management, so as to make the overall financial reimbursement work more standardized and unified.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».