Тема: Учет труда и расчетов с персоналом по его оплате . Учебная работа № 380209

1 Звезда2 Звезды3 Звезды4 Звезды5 Звезд (5 оценок, среднее: 4,60 из 5)
Загрузка...
Закажите работу

Тип работы: Курсовая теория
Предмет: Бухгалтерский управленческий учет
Страниц: 44
Год написания: 2016
СОДЕРЖАНИЕ

ВВЕДЕНИЕ 3
1 Теоретические аспекты учета, аудита и анализа оплаты труда 5
1.1 Правовая база, регламентирующая вознаграждение за труд в системе регулирования трудовых отношений 5
1.2 Сущность, формы и система оплаты труда 8
1.3 Синтетический и аналитический учет расчетов по оплате труда 17
2 Организация бухгалтерского учета расчетов по оплате труда 22
2.1 Технико-экономическая характеристика предприятия 22
2.2 Учет труда и расчетов с персоналом по его оплате 25
3 Предложения по совершенствованию учета расчетов с персоналом по оплате труда 31
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 37
СПИСОК ИСПОЛЬЗУЕМОЙ ЛИТЕРАТУРЫ 40
ПРИЛОЖЕНИЯ 44

Стоимость данной учебной работы: 675 руб.

 

    Форма заказа работы
    ================================

    Укажите Ваш e-mail (обязательно)! ПРОВЕРЯЙТЕ пожалуйста правильность написания своего адреса!

    Укажите № работы и вариант

    Соглашение * (обязательно) Федеральный закон ФЗ-152 от 07.02.2017 N 13-ФЗ
    Я ознакомился с Пользовательским соглашением и даю согласие на обработку своих персональных данных.

    Подтвердите, что Вы не бот

    Учебная работа № 380209. Тема: Учет труда и расчетов с персоналом по его оплате

    Выдержка из подобной работы

    …….

    Услoвия тpуда и мoтивация

    …..ты.

    1.2.  Формализация нейронных сетей.

    1.3.  Краткое описание метода автономного
    адаптивного управления.

    1.4.  Основные понятия и обозначения.

    1.5.  Алгебра образов.

    2.  
    Моделирование среды.

    3.  
    Аппарат ФРО.

    3.1.  Биологический
    нейрон.

    3.2.  Формальная модель нейрона.

    3.3.  Задача построения ФРО.

    3.4.  
    Распознавание пространственно-временных образов.

    4.  
    База знаний.

    5.  
    Система построения и
    исследования нейронных сетей (СПИНС).

    5.1.  Актуальность системы.

    5.2.  Общая коцепция системы.

    5.3.  Конструкторы сетей. Библиотеки шаблонов.

    5.4.  
    Организация вычислений в сети.

    5.5.  
    Анализаторы работы сети.

    5.6.  
    Реализация блока оценки состояния.

    5.7.  
    Реализация модели среды.

    5.8.  
    Пример работы программы.

    5.9.  
    Перспективы развития системы.

    ·  
    Заключение.

    ·  
    Благодарности.

    ·  
    Литература.

    Сокращения и обозначения.

    Принятые сокращения

    ААУ – автономное адаптивное управление

    БД – блок датчиков

    БЗ – база знаний

    БОС —  блок оценки состояния

    БПР – блок принятия решений

    ГИП – графический интерфейс пользователя (GUI)

    ИО – исполнительный орган

    НРС – недетерминированный автомат Рабина-Скотта

    НС – нейронная сеть

    МНРС – модифицированный недетерминированный автомат
    Рабина-Скотта

    ОУ – объект управления

    ПВО – пространственнно-временной образ

    СВ — случайная величина

    СПИНС – система построения и исследования нейронных сетей

    УС – управляющая система

    ФР – функция распределения

    ФРО – аппарат формирования и распознавания образов

    Принятые обозначения

    — множество неотрицательных
    целых чисел

    — граф со множеством вершин V и множеством ребер N

     — ребро,
    направленное из вершины i в
    вершину j

    — взаимнооднозначное
    отображение множества X на множество Y

     — множество конечных
    подмножеств множества X

    R[a,b]
    – множество вещественных чисел на [a,b]

    BN — пространство двоичных векторов размерности N

     — пустое слово из
    множества входных слов КА

    0 – ложь в выражении трехзначной логики

    1 – истина в выражении трехзначной логики

     — неопределенность в
    выражении трехзначной логики

     —  есть
    подвектор (совокупность выбранных компонент) вектора

     — класс Y является потомком класса
    X

    1.  
    Введение.

    1.1. Введение и задачи работы.

    При
    современном уровне развития техники, когда даже бытовая техника оснащается
    микропроцессорными устройствами, возникла потребность в интеллектуальных
    адаптивных системах управления, способных приспосабливаться к очень широкому
    диапазону внешних условий. Более того, возникла потребность в универсальной
    технологии создания таких систем. Научный опыт человечества свидетельствует о
    том, что в природе можно найти великое множество ценных идей для науки и
    техники. Человеческий мозг является самым удивительным и загадочным созданием
    природы. Способность живых организмов, наделенных высшей нервной системой,
    приспосабливаться к окружающей среде может служить призывом к подражанию
    природе или имитации при создании технических систем.

    Среди
    имитационных подходов выделяется класс нейросетевых методов. Нейронные сети
    (НС) нашли широкое применение в областях искуственного интеллекта, в основном
    связанных с распознаванием образ…