Các chính sách hỗ trợ DNNVV tiếp cận nguồn vốn tín dụng ngân hàng. Khả năng tiếp cận nguồn vốn tín dụng ngân hàng của các DNNVV trên địa bàn tỉnh Quảng Bình. Một số khuyến nghị nâng cao khả năng tiếp cận vốn tín dụng cho các DNNVV tại Quảng Bình.
Kết quả nghiên cứu cho thấy, có 05 nhân tố là hệ thống văn bản pháp luật, trình độ của kế toán viên, quy mô doanh nghiệp, sự am hiểu và quan tâm của người quản lí, đối tượng sử dụng thông tin kế toán có ảnh hưởng thuận chiều đến việc áp dụng chuẩn mực kế toán. Từ kết quả nghiên cứu, nhóm tác giả đề xuất một số khuyến nghị giúp cho các DNNVV áp dụng chuẩn mực kế toán phù hợp, tiết kiệm thời gian, chi phí, quản lí tốt nguồn tài chính và nâng cao hiệu quả trong công việc.
Tập trung làm rõ những vấn đề liên quan và thực trạng thanh toán không dùng tiền mặt ở khu vực nông thông, vùng sâu, vùng xa thời gian qua đề xuất một số khuyến nghị nhằm đẩy mạnh thanh toán không dùng tiền mặt ở khu vực nông thông, vùng sâu, vùng xa ở nước ta thời gian tới.
Các quốc gia hiện nay ngoài mục tiêu phát triển kinh tế thì đã từng bước chú trọng bảo vệ môi trường. Theo đó, các chính sách đã được ban hành, trong đó có chính sách chi ngân sách nhà nước cho khoa học công nghệ, cơ sở hạ tầng, con người, bảo tồn hệ sinh thái và các khoản chi khác nhằm chuyển dịch nền kinh tế hướng tới tăng trưởng xanh. Từ kinh nghiệm ở một số quốc gia, bài viết sẽ đưa ra các kiến nghị chính sách chi cho môi trường hướng tới tăng trưởng kinh tế xanh tại Việt Nam.
Currently, there is very little research on this issue, thus it poses significant barriers to the efforts of improving query operations on big data efficiently. As a result, this study overviews the similarity algorithms for fuzzy joins, in which the data at the join key attributes may have slight differences within a fuzzy threshold.
This paper analyzes the combination of IMU sensors and electromyography sensors (EMG) to improve the identification accuracy of human movements. We propose the hybrid convolutional neural network (CNN) and long short-term memory neural network (LSTM) for the human gait analysis problem to achieve an accuracy of 0.9418, better than other models including pure CNN models. By using CNN's image classification advancements, we analyze multivariate time series sensor signals by using a sliding window to transform sensor data into image representation and principal component analysis (PCA) to reduce the data dimensionality. To tackle the dataset imbalance issue, we re-weight our model loss by the inverse effective number of samples in each class. We use the human gait HuGaDB dataset with unique characteristics, for gait analysis.
In this paper, we experimented with and proposed several methods for building and improving models for the VL to VSL translation task. We presented a data augmentation method to improve the performance of our neural machine translation models. Using an initial dataset of 10k bilingual sentence pairs, we were able to obtain a new dataset of 60k sentence pairs with a perplexity score no more than 1.5 times that of the original dataset.
In this paper introduce the Adapt-TTS model that allows high-quality audio synthesis from a small adaptive sample without training to solve these problems. Key recommendations: 1. The Extracting Mel-vector (EMV) architecture allows for a better representation of speaker characteristics and speech style; 2. An improved zero-shot model with a denoising diffusion model (Mel-spectrogram denoiser) component allows for new voice synthesis without training with better quality (less noise).
This paper introduces an optimal tracking controller for robot manipulators with saturation torques. The robot model is presented as a strict-feedback nonlinear system.
In this article, the author evaluates the limitations of the current controllers and proposes a multi-function controller which is suitable for the practical requirements of high-tech shrimp farms (HTSFs) with significant functions such as soft configuration, overload protection, and engine damage warning for actuator devices.
