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监督学中监督的主要功能

监督学中监督的主要功能：

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进行经济的监督与控制的一般理论和财政、预算等监督和控制。

拓展资料：监督学是在建设实践中逐步形成，是在经济学与财政学等多种学科的基础上产生的一门学科。其研究对象，主要是以经济发展为目标，探索的生产、流通、分配、消费过程中的动态平衡，阐述经济的监督与控制的一般理论和财政、预算等监督和控制的基础知识，揭示经济监督的性质及其发展规律。

在，开展经济监督学的研究，加强经济监督是非常重要的。它有利于发展经济，巩固制度，有利于促进企事业的经济核算，提高经济管理效益，有利于打击经济领域里的犯罪活动，贯彻执行与的经济政策。

学原理论述题监督的内在作用机制

监督的内在作用机制：

1、应该明确权利与权力分属两个不同的领域和范畴,而这就构成了监督机制的个层次：权利对权力的消极监督和制约；

2、在权利与权力的关系上权利被认为是权力的来源，而这就构成了监督机制的第二个层次：权利对权力的积极监督和制约；

3、考虑到权力具有制约性和强制性，当面对强大的权力，作为原子化个体的公民往往显得十分弱小，很难与之相抗衡，公民权利常常无法得到充分的体现和实现，因此在现代，公民还可以依据其结社自由和的权利，通过建立一定的组织团体（一般来讲是各种社团）、发挥舆论的作用等方式来监督权力主体，管束其权力的运行；

4、在作为同体监督的监督机制中权力之间的相互制衡其背后仍然是权利在起作用，这使得人们能够进一步深化对监督内在机制的本质理解和准确把握。

5、考虑到权力具有制约性和强制性，当面对强大的权力，作为原子化个体的公民往往显得十分弱小，很难与之相抗衡，公民权利常常无法得到充分的体现和实现，因此在现代，公民还可以依据其结社自由和的权利，通过建立一定的组织团体、发挥舆论的作用等方式来监督权力主体，约束其权力的运行。

2.标注好数据集用于人工智能算法训练时,一般分为？

标注好的数据集用于人工智能算法训练时，一般分为以下几类：

1. 监督学习数据集：这种数据集包含有标签的数据，即对每条数据都有一个已知的正确。例如，对于图像识别问题，每张图像都会有一个标注，说明这张图像代表什么物体或场景。

2. 无监督学习数据集：这种数据集没有标签，算法需要根据数据的内部结构和特征进行分析和学习。例如，对于聚类问题，算法需要根据数据的相似性将数据分为不同的簇。

3. 半监督学习数据集：这种数据集是介于监督学习和无监督学习之间的一种类型，它同时包含有标签的数据和无标签的数据。这种数据集通常用于当有限的标签数据可用时，提高算法的准确性。

4. 强化学习数据集：这种数据集与监督学习和无监督学习不同，它主要用于训练像机器人这样的人从环境中学习如何行动来化奖励。强化学习数据集包含观测值、行动、奖励和下一个状态。