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E303

业财税数智化虚拟仿真实验平台

平台企业业务资料源于真实的业务流，实时提供企业全年12个月真实业务，学生能根据会计周期与企业同步填制记账凭证、登记明细账、总账、编制财务报表等。按教学周期学生期末完成实训与企业同步对账查验问题和错误并按会计规则进行差错更正。
   平台能虚拟仿真企业报税业务进行电子税务局纳税申报操作实训。平台具备丰富的案例库和专业知识题库，实时更新税务政策库。
   平台应涵盖教学、实训、实战、考试、测评等课堂教学活动的在线化、互联网化，并利用互联网的同步性实现教学资源与会计行业需求无缝连接。平台应以初级会计职称考试为参考，具有会计知识图谱，能将会计初级职称考试教材进行数字化处理，帮助学生把握考试重难点，并借助大数据技术智能推送个性化习题，每道习题链接原文出处及位置，与考试教材一一关联对应，根据学生能力不同，定制更有针对性学习方案，同时Al人工智能通过对学习数据过程式、伴随式采集，形成基于云计算的四个维度(定义类、计算类、理解类、总结类)综合性智能化学习报告。

   系统环境配置要求：
    1、客户端:支持WIN7(32位、64位)、WIN8(32位、64位)、WIN10(32位、64位)等系统运行环境；支持1920*1080以上分辨率电脑显示器；支持谷歌85.0以上版本、火狐79.0以上版本、EDGE85.0以上版本等网页浏览器软件。
    2、服务器:CPU:4核以上；内存:8G以上qued；硬盘:50G以上(不包括系统盘)；操作系统: CentOS 7.9；软件环境:Tomcat8.5、JDK 1.8、Mysql 5.7。

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套

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E303

基于Python的大数据财务决策平台

平台以Python技术特点结合企业财务管理中投资活动、融资活动和生产经营活动等内容为教学背景，从企业盈利能力分析、营业收入预测、投资效率分析、企业价值评估以及企业生产效率分析等案例出发，采用杜邦分析的可视化、线性回归分析、ARIMA模型、决策树分析与随机森林模型、BP神经网络分析、遗传算法分析等大数据分析方法多角度探寻财务管理是如何通过Python技术与实际工作相融合，来实现分析决策，更加全面、准确的分析财务数据，预测企业未来的发展趋势和风险。使学生在数字经济时代发展的浪潮中发现新型技术的应用、真正掌握其技术内容、挖掘其潜在价值并提升自身处理财务工作决策问题上的综合能力。平台由大数据处理模块、教学管理模块、学习与评价模块、教学辅助模块四部分组成。
平台基于企业级分布式架构开发、并遵循RESTful API设计原则，开放提供专有与标准两类OpenAPI。平台支持公有云、专属云、私有云基本部署模式，能够根据学校具体情况灵活调整部署方案。平台基于SOA面向服务架构思想设计，实现前后端分离架构；后端采用Controller/Service/DAO/Entity四层架构，平台采用关系型数据库、NoSQL非关系型数据、文件系统三者结合并用的数据存储设计方案，平台及服务可部署在Windows或Linux系统服务器，支持分布式集群部署，可根据教学需要进行动态的横向扩展，提高系统处理能力，满足学校大规模用户并发的教学应用场景。平台搭载日志管理系统，满足问题追踪、状态监控、安全审计等平台安全要求，提供完整的审计日志，实现操作的可追溯。

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人天服务（含培训、测试、定制调整）2*10

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