El registro de complemento de datos debe completarse en unos pocos días hábiles.
5 días laborables. Si el Centro de Análisis y Monitoreo Anti-Lavado de Dinero de China determina que el contenido y los elementos de un informe de transacciones de gran valor o de transacciones sospechosas presentado por una institución financiera están incompletos o son incorrectos, puede emitir un aviso de corrección a la institución financiera que presentó El informe. La institución financiera emitirá un aviso de corrección a partir de la fecha de recepción del aviso de corrección. Se corregirá dentro de los 5 días hábiles.
Base legal
Artículo 28 de las "Medidas para la administración de informes de transacciones sospechosas y de gran monto por parte de instituciones financieras" El Centro de Análisis y Monitoreo Anti-Lavado de Dinero de China determina que informes de transacciones de gran valor presentados por instituciones financieras o Si el contenido y los elementos del informe de transacciones sospechosas están incompletos o contienen errores, se puede emitir un aviso de corrección a la institución financiera que presentó el informe, y la institución financiera deberá hacer correcciones dentro de los 5 días hábiles a partir de la fecha de recepción del aviso de corrección.
Corrección de datos
Con el desarrollo de la sociedad, todos los ámbitos de la vida y campos evaluarán los resultados de sus propias acciones. Los datos inevitablemente contendrán errores aleatorios inciertos, lo que conducirá a. errores experimentales. La investigación y el análisis del desempeño están sesgados.
La corrección de datos generalmente significa proporcionar los resultados de los datos de alguien, algo o algo por adelantado, como los analistas que califican el estado económico de un país o región, los inspectores que califican los productos y los líderes de la empresa que evalúan a los empleados. y luego realizar una evaluación general y corrección de los resultados de los datos.
Corrección de datos de nubes
Las áreas de peligro con peligros ocultos profundos son fuentes de peligro que deben monitorearse para la producción de seguridad minera. La tecnología de escaneo láser tridimensional es un medio importante para obtener información de límites. Tiene las características técnicas de escaneo rápido, adquisición precisa de información tridimensional en el espacio objetivo, alto grado de automatización y alta precisión de datos, y facilita tres. -Modelado visual dimensional de escenas complejas sin contacto.
Los datos de la nube de puntos recopilados mediante escaneo láser tienen varios formatos, los puntos de datos están distribuidos de manera desigual y puede haber puntos anormales. Es difícil reconstruir directamente la superficie y construir un modelo tridimensional basado en ellos. los puntos de datos originales. Muchos académicos nacionales y extranjeros han investigado mucho sobre esto. Hong Chen y otros propusieron el método de triangulación de Delaunay y luego procesan datos de nubes de puntos.
Dong et al. propusieron un método de procesamiento utilizando una función de interpolación cuadrática compuesta; también existen métodos para optimizar los datos de la nube de puntos locales o de borde. En estos estudios, todos los objetos detectados están por encima del suelo, la forma del límite es regular, el entorno de detección es relativamente bueno y las características de evaluación del punto de ruido en los datos obtenidos son obvias.
Muchas minas en nuestro país han entrado en minería profunda y las condiciones de producción son complejas. La ingeniería subterránea se encuentra en un entorno mecánico especial de "tres máximos y una perturbación", donde ocurren con frecuencia desastres dinámicos no lineales como explosiones de rocas, reología e irrupciones de agua en el suelo. Existen pocos estudios sobre los factores que influyen en los efectos de la detección láser en áreas goaf y la corrección de datos de nubes de puntos anormales en entornos profundos y complejos.
Este artículo cuenta las relaciones topológicas de una gran cantidad de curvas de detección en áreas goaf, analiza los factores que influyen en los píxeles defectuosos y los puntos de ruido, propone una base para juzgar los puntos de ruido y estudia los resultados del escaneo láser. Datos de nubes de puntos en áreas tontas. Interpolación de píxeles incorrecta y algoritmos de filtrado de puntos de ruido.