企业初期规划企业风险应注意什么？

一、企业初期规划企业风险应注意什么？

企业初期风险预防应注重财务人员的素质，完善财务管理制度，加强培训进修学习，设立足够的预备金强化法律风险管理意识提高企业法律风险防范意识。

随着市场经济的不断发展，法律建设的全面落实，市场经济必须以合法性经营为根本前提，所以建立企业法律风险防范机制是必须加强企业的法律风险。

注意以上这些才能使企业顺利发展下去。

二、人工智能企业目标？

（1）近期目标：近期目标的中心任务是研究如何是计算机去做那些过去只有靠人的智力才能完成的工作。主要研究依赖于现有的计算机去模拟人类某些智力行为的基本理论、基本方法。

（2）远期目标：探讨智能的基本机理，研究如何利用自动机去模拟人的某些思维过程和智能行为，甚至做的比人还要好。

三、初期的人工智能算法有哪些？

人工智能是当今互联网时代的重要发展方向之一，其应用场景越来越广泛。而人工智能的基础算法是支撑其实现的重要组成部分。本文将从知乎用户的角度出发，介绍人工智能的基础算法，帮助读者了解人工智能技术的实现原理和应用场景。

一、分类算法

分类算法是人工智能中应用最为广泛的算法之一，其主要用于将数据集中的各个数据点根据其特征分类到不同的类别中。常见的分类算法包括：决策树算法、朴素贝叶斯算法、K近邻算法等。

1. 决策树算法

决策树算法是一种基于树形结构的分类算法，其将数据集划分为一系列的子集，每个子集对应一个节点，最终每个叶子节点对应一个类别。决策树算法通过计算不同特征的信息增益，从而确定最优的特征选择方式，进而构建决策树模型。

2. 朴素贝叶斯算法

朴素贝叶斯算法是一种基于贝叶斯定理的分类算法，其将数据集中的每个数据点看作一个事件，通过计算其出现的概率，从而确定其类别。朴素贝叶斯算法假设各个特征之间是相互独立的，从而简化了计算过程，使其计算速度更快。

3. K近邻算法

K近邻算法是一种基于距离度量的分类算法，其将每个数据点看作一个点，通过计算其与已知类别数据点的距离，从而确定其类别。K近邻算法中的K表示所考虑的最近邻居的数量，通过选择不同的K值，可以得到不同的分类结果。

二、聚类算法

聚类算法是一种将数据集中的各个数据点按照其特征进行分组的算法，其主要用于数据挖掘和模式识别等领域。常见的聚类算法包括：K均值算法、层次聚类算法、DBSCAN算法等。

1. K均值算法

K均值算法是一种基于距离度量的聚类算法，其将数据集中的数据点分为K个不同的簇。K均值算法通过计算各个数据点与簇中心点的距离，从而确定每个数据点所属的簇。

2. 层次聚类算法

层次聚类算法是一种基于树形结构的聚类算法，其将数据集中的数据点按照其相似度进行分组，形成一棵树形结构。层次聚类算法可以通过设置不同的阈值，从而得到不同的聚类结果。

3. DBSCAN算法

DBSCAN算法是一种基于密度的聚类算法，其将数据集中的数据点看作是高密度区域和低密度区域的集合。DBSCAN算法通过计算数据点周围的密度来确定其是否为核心点，从而将数据点分为不同的簇。

三、回归算法

回归算法是一种通过对已知数据进行分析，从而预测未知数据的算法。常见的回归算法包括：线性回归算法、逻辑回归算法、决策树回归算法等。

1. 线性回归算法

线性回归算法是一种基于线性模型的回归算法，其通过对已知数据进行拟合，从而预测未知数据的值。线性回归算法假设各个特征之间是线性相关的，通过最小二乘法等方法来确定最优的拟合直线。

2. 逻辑回归算法

逻辑回归算法是一种基于概率模型的回归算法，其主要用于分类问题。逻辑回归算法通过对数据进行拟合，从而得到一个概率模型，进而根据概率模型来确定各个数据点的类别。

3. 决策树回归算法

决策树回归算法是一种基于树形结构的回归算法，其通过对已知数据进行拟合，从而预测未知数据的值。决策树回归算法通过计算不同特征的信息增益，从而确定最优的特征选择方式，进而构建决策树模型。

四、神经网络算法

神经网络算法是一种基于人工神经网络的算法，其通过对数据进行训练，从而得到一个网络模型，进而实现对未知数据的预测和分类。常见的神经网络算法包括：多层感知机算法、卷积神经网络算法、循环神经网络算法等。

1. 多层感知机算法

多层感知机算法是一种基于前馈神经网络的算法，其通过对数据进行训练，从而得到一个多层的神经网络模型。多层感知机算法主要用于分类和回归等问题。

2. 卷积神经网络算法

卷积神经网络算法是一种专门用于图像识别和处理的神经网络算法，其通过卷积操作和池化操作等方式，从而提取出图像中的特征信息。卷积神经网络算法在计算机视觉和自然语言处理等领域有着广泛的应用。

3. 循环神经网络算法

循环神经网络算法是一种专门用于序列数据处理的神经网络算法，其通过循环神经元和记忆单元等结构，从而实现对序列数据的处理。循环神经网络算法主要用于语音识别、自然语言处理等领域。

总结

本文介绍了人工智能中的基础算法，包括分类算法、聚类算法、回归算法和神经网络算法等。这些算法在人工智能的各个领域中都有着广泛的应用。在实际应用中，需要根据具体场景选择合适的算法，并结合实际数据进行调参和优化，以实现更好的效果。

四、企业初创初期企业家式营销的特点？

在企业成立之初，企业家对自己的产品最了解，这个时候最适合的营销方式就是企业家自己亲自去推销，因为在初期的推销时，企业家亲自去的话，谈判、决策非常灵活，也可以掌握市场的第一手资料，也最了解营销的成本和细节。

但是当企业发展壮大，进入成熟期的时候，企业家再这样去做就不行了，这个时候就要进行惯例式营销，这是企业发展的必然结果，也是市场细分的需求和品牌管理的需要，但是惯例式营销和企业家式营销相比，有一个明显的缺点就是它缺乏灵活性、缺乏创造性、缺乏激情。

五、企业初期面临的主要问题？

一、外部环境因素。

一是金融机构的“惜贷、恐贷、拒贷”现象仍然存在，致使中小企业缺乏资金支持，融资困难，依然是制约中小企业发展的瓶颈。

二是中小企业服务体系不健全。金融、财政部门等方面的政策和资金支持力度小，社会化教育培训、管理咨询、市场营销、技术开发和法律援助等方面中介机构支持少之甚少，社会化服务体系尚未完全建立健全起来。

三是企业间协作配套关系不协调。大、中、小企业间的组织联系相当松散，大企业搞“大而全”，而中小企业又搞“小而全”，不能相互协调，无法形成小企业的零部件和中间产品与大企业产品配套，而大企业在发展中常常只顾及自身，不能向中小企业提供资金、技术和管理等方面的支持，大、中、小企业一般未能形成相互协调、和谐共享的配套生产。

六、企业初期的研发费用怎么核算？

新产品的开发费用，可以在管理费用下设的明细科目“研究与开发费”核算； 如果涉及一个新品的开发和推广是连续进行，需要单独反映，可以在产生后逐渐归集到“待摊费用”，分设二级科目***产品核算。以后分期摊销

七、人工智能企业的特点？

芯片、5G等人工智能基础设施与技术研发热潮持续升温；智慧医疗、健康大数据行业进一步崛起；智慧制造继续推进中国制造业品质革命；智慧城市细分场景逐步明确，体系初步成型；引入外脑，人工智能产业合作、国际合作组织不断组建；人工智能延伸落地到全新场景；中国人工智能企业出海崭露头角；资本寒冬人工智能热度不减。

八、人工智能头部上市企业？

2021年人工智能概念头部上市公司有：

1、长安汽车000625：人工智能龙头。

　2020年实现营业收入845.7亿元，同比增长19.79%；归属于上市公司股东的净利润33.24亿元。建立有联合实验室，进行人工智能、车载应用以及信息安全等相关领域的研究和开发工作。

2、华西股份000936：人工智能龙头。

2020年实现营业收入23.56亿元，同比增长-26.09%；归属于上市公司股东的净利润-3.33亿元，同比增长-159.22%；归属于上市公司股东的扣除非经常性损益的净利润-6587万元，同比增长-111.98%。

公司的使命是将“云+人工智能”的力量延展到本地设备上并使其获得更大的性能和效率，专注开发低功耗、高性能人工智能处理器的芯片。

3、科大讯飞002230：人工智能龙头。

2020年实现营业收入130.2亿元，同比增长29.23%；归属于上市公司股东的净利润13.64亿元，同比增长66.48%；归属于上市公司股东的扣除非经常性损益的净利润7.67亿元。

人工智能概念股其他的还有： 慈星股份、天准科技、诚迈科技、海信视像、初灵信息、楚天科技、永创智能、晶晨股份、四方股份、弘讯科技等。

九、人工智能发展的初期具备的能力是什么？

1）感知能力

（2）记忆与思维能力

（3）学习和自适应能力

（4）决策和行为能力

人类的智慧宽广而复杂。有些人类成就远远超出现今机器可达的领域，要想让机器触及这些领域，还需要一段漫长的时间。对于解决抽象问题、概念生成、情绪知识、创造力甚至是自我认知，即便是最强有力的深度学习算法，也无法在这些领域与人类智慧相提并论。

把所有这些认知能力融合到一台机器中，从而能够应对所有通用场景的人工智能称为通用人工智能。目前，通用人工智能还停留在理论阶段。

十、创业初期企业的财务管理目的？

创业公司的财务管理，千万不要对领几千元工资的会计要求太高，毕竟创业初期公司业务并不多，做好一个基本的财务管理模型和流程就OK，如果一开始实在找不到满意的会计人员，选择代理记账的会计事务所或者有相关从业经验的同事兼职也是可行的，简单做下每周的资金计划，平衡下收支预算之类的，但是企业发展稳定期，最好还是有自己专业的会计人员。