tokenpocket钱包官方版本下载安卓|anm

首页
anm

tokenpocket钱包官方版本下载安卓|anm

作者： tokenpocket钱包官方版本下载安卓

2024-03-07 17:02:23

百度知道 - 信息提示

百度首页

商城

网页

资讯

视频

图片

知道

文库

贴吧采购

地图更多

搜索答案

我要提问

百度知道>提示信息

知道宝贝找不到问题了>_

该问题可能已经失效。返回首页

15秒以后自动返回

帮助

| 意见反馈

| 投诉举报

Page restricted | ScienceDirect

Your Browser is out of date.

Update your browser to view ScienceDirect.

View recommended browsers.

Request details:

Request ID: 860967f29828e666-HKG

IP: 49.157.13.121

UTC time: 2024-03-07T09:02:20+00:00

Browser: Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/97.0.4692.71 Safari/537.36

About ScienceDirect

Shopping cart

Contact and support

Terms and conditions

Cookies are used by this site. By continuing you agree to the use of cookies.

Copyright Â© 2024 Elsevier B.V., its licensors, and contributors. All rights are reserved, including those for text and data mining, AI training, and similar technologies. For all open access content, the Creative Commons licensing terms apply.

e-PenyataGaji & Laporan(2)

English

Daftar Masuk

Sila Masukkan No. Kad Pengenalan / No. Pasport dan Kata Laluan

No. KP / No. Pasport

(Contoh: 810211051234)

Sila masukkan No. Kad Pengenalan / No. Pasport

Kata Laluan

Sila masukkan kata kaluan.

Pertama Kali Mendaftar

Lupa Kata Laluan?

22/01/2024

PENGUMUMAN:

YBhg. Tan Sri/Datuk Seri/Dato’ Seri/Dato’ Sri/Datuk/Dato’/Datin/Dr./Tuan/Puan,

PELAKSANAAN SEMAKAN TAMBAHAN (SECOND VALIDATION) PEMBAYARAN EMOLUMEN PEGAWAI AWAM

Sukacita dimaklumkan bahawa Jabatan Akauntan Negara Malaysia (JANM) telah melaksanakan semakan tambahan (second validation) pembayaran emolumen Pegawai Awam Persekutuan mengikut bank secara berperingkat bermula pada pembayaran emolumen Mei 2023. Inisiatif ini adalah bertujuan untuk mengukuhkan akauntabiliti dan integriti proses pembayaran Kerajaan dan memastikan pembayaran disalurkan kepada penerima yang sebenar.

Bank-bank yang terpilih untuk pelaksanaan semakan tambahan bayaran emolumen Pegawai Awam Persekutuan bagi bulan Januari 2024 adalah seperti berikut: -

Bank Islam Malaysia Berhad;

Bank Kerjasama Rakyat Malaysia Berhad;

Malayan Banking Berhad; dan

Public Bank Berhad.

Sehubungan itu, YBhg. Tan Sri/ Datuk Seri/ Dato’ Seri/ Dato’ Sri/ Datuk/ Dato’/ Datin/ Dr./ Tuan/ Puan hendaklah memastikan maklumat Nombor Kad Pengenalan dan nombor akaun bank di dalam sistem iGFMAS adalah SAMA dengan maklumat yang didaftarkan di sistem bank. Perbezaan maklumat antara sistem iGFMAS dan sistem bank akan menyebabkan pembayaran gaji pegawai tidak berjaya.

Sebarang pertanyaan lanjut, YBhg. Tan Sri/ Datuk Seri/ Dato’ Seri/ Dato’ Sri/ Datuk/ Dato’/ Datin/ Dr./ Tuan/ Puan boleh merujuk kepada Pejabat Perakaunan* masing-masing.

Sekian, terima kasih.

Nota:

* Bahagian Akaun Kementerian dan Jabatan Akauntan Negara Malaysia (JANM) Negeri/Cawangan

Institusi Kewangan

Jadual Gaji

FAQ

Tatacara

Prosedur

Pengumuman

Muat Turun Sekarang

Salurkan Masalah atau Aduan anda berkaitan Sistem e-Penyata Gaji & Laporan (eSPGL) menerusi capaian berikut: https://bit.ly/aduan-epayslipjanm

Hak Cipta Terpelihara © JANM 2010 - 2024

Versi 1.3.1

Dasar Privasi

Just a moment...

a moment...Enable JavaScript and cookies to continue

Home | Annals of Nuclear Medicine

Find a journal

Publish with us

Track your research

Cart

Home

Annals of Nuclear Medicine

Publishing model:

Hybrid

Submit your manuscript (this opens in a new tab)

Editorial board

Aims and scope

Journal updates

Overview

Annals of Nuclear Medicine focuses on the development and application of radioactive substances in medicine.

An official journal of the Japanese Society of Nuclear Medicine.

Promotes the exchange of ideas, information, and research in nuclear medicine.

Includes the medical application of radionuclides and related subjects.

High author satisfaction with 96% stating they would likely publish in the journal again.

Offers potential for charge free Open Access publication for high-quality articles.

This is a transformative journal, you may have access to funding.

Editor-in-Chief

Kazunari Ishii

Impact factor

2.6 (2022)

5 year impact factor

2.5 (2022)

Submission to first decision (median)

3 days

Downloads

195,914 (2022)

Latest issue

March 2024

Volume 38, Issue 3

View all volumes and issues

ANM(Nonlinear causal discovery with additive noise models)_anm算法-CSDN博客

ANM(Nonlinear causal discovery with additive noise models)

小鹏仔0514

于 2021-09-03 17:01:41 发布

阅读量2.7k

点赞数

分类专栏：

因果关系发现

文章标签：

因果关系发现

本文链接：https://blog.csdn.net/qq_31063727/article/details/120069998

版权

因果关系发现

专栏收录该内容

2 篇文章

10 订阅

订阅专栏

在上一篇文章我们讲了当数据背后的生成机制是线性的时候，我们如何从数据中恢复出其背后的因果结构。那么当数据背后生成的机制是非线性的时候，我们该如何从数据中恢复出其背后的因果结构呢？

本篇文章分享的论文就是提出了一个方法，使得我们可以在满足一定的假设条件下恢复出数据背后的因果结构。

在LiNGAM中，我们知道我们之所以能够识别因果结构，得益于噪声项（扰动项）的非高斯性所具有的非对称性，那么同理，对于具有非对称性的非线性函数，我们也可以从数据中恢复出因果结构吗？

ANM给出了这个问题的回答，是的，非线性与非高斯具有非常相似的一些性质，非线性也可以打破变量之间的对称性，进而允许我们识别变量间的因果关系方向。

这篇文章指出：对于任何具有加性噪声的非线性模型，几乎任何非线性（可逆或不可逆）通常都会产生可识别的模型。(for nonlinear models with additive noise almost any nonlinearities (invertible or not) will typically yield identifiable models)

这篇文章假设数据的生成方式为：，是任意函数，代表的就是节点i的父节点集合。表示具有任意概率密度的噪声变量。

在这篇文章中，通过改变函数f的线性与非线性，进而说明了当函数时非线性时，模型的可识别性。对比图如下：

(a-c)是f属于线性的情况，由上图可知，在因果函数是线性且噪声项时高斯的情况下，P(x|y)与P(y|x)的值对于不同取值都是相似的，所以无法区分。

(d-f)是f是非线性的情况，由上图可知，当因果函数是非线性的情况下，P(x|y)与P(y|x)的值对于不同取值是可以区分的。所以基于上图，我们有理由认为因果函数的非线性有助于我们识别因果关系方向。

该篇文章假设所有的函数（）都是三阶可导，在这个假设下，文章给出的定理和推论证明了在一般情况下不存在backward model（backward model指的是那种因果关系在两个方向都成立的情况x->y与x<-y同时存在）。

这个定理1描述的就是在什么情况下会存在backward model。即当给定固定的函数F和V时，如果y满足，则就会存在一个backward model。

这个推论描述的就是当什么时候存在backward model的时候，我们可以反推得到数据的生成机制时线性的。

上面讲完了模型的可识别性如何得到后，下面就要讲讲怎么利用非线性去估计模型了，也就是如何得到因果关系方向了，大致步骤如下。

首先选取一对测试两个变量是否统计独立。先假设因果机制是，然后我们利用x对y做非线性回归得到一个拟合函数，计算相应的残差，通过判断这个残差与x是否独立来测试这个方向是否与数据生成机制一致，如果独立，则可认为我们的假设是对的，如果不是，则拒绝这个假设；同样，我们也会对另一个方向做假设，即。如果两个方向都独立，那么我就选取独立分数更高的那边。重复以上步骤，直至每对变量都测试过。

当然该算法所得到的依然是一组符合数据生成机制的DAG。下面是该算法在仿真数据上的表现，我们的模型为：。变量x与n都从高斯分布中采样。实验结果如下所示：

图中的q的是控制噪声项的分布，q=1时高斯分布，q>1和q<1分别时super-Gaussian和sub-Gaussian分布；b控制的是非线性的程度，b=0是就是线性。从图a中我们可以看到，当函数是线性且噪声项是非高斯的时候，模型是可识别的。但是如果是函数是线性但是噪声项时高斯的时候，模型是无法识别的。从图b中，我们可以得到，当函数是非线性时，即使噪声项时高斯的，那么模型也是可以区分的。

讲完模型为什么可识别，如何识别和估计后，这篇论文的核心内容也就差不多讲完了，那么这个方法有什么缺点呢？很容易想到的一点就是，时间开销会很高，因为其是一对一对变量之间做方向确定，假设有N个节点，这一步的时间复杂度大致就为O(N^2),并且还没考虑做回归时的耗时，所以论文中也有讲到对于小型网络来讲是合理的。当然论文中也提出了可能存在多重假设检验的问题（举个例子，假设方向识别错误的可能性为1%，那么做100次检验就很可能会出现1次，并且伴随着检验次数的增多，这个出现错误的次数也会增加，而多重假设检验就可以帮助我们解决这个问题）。

在了解完Direct-LiNGAM与ANM后，我们可以发现其都是基于SCM方程（因果关系函数和外生变量或者说噪声）并且利用因果关系的不对称性来进行因果关系发现的方法。就比如说Direct-LINGAM就是利用了非高斯噪声所具有的不对称性、ANM就是利用了非线性函数的不对称性。当然说到这里，我们还能不能从别的角度利用这个因果关系的不对称性呢？比如说信息论的角度呢？当然我们也可以就从这个已经提出来的角度中，去思考有没有别的方法在非线性或者线性高斯的情况下去做因果关系发现。

本篇文章分享到这就结束了，如果写的不对，请大家指出来，谢谢大家阅读。

优惠劵

小鹏仔0514

关注

踩

觉得还不错?

一键收藏

知道了

ANM(Nonlinear causal discovery with additive noise models)

在上一篇文章中讲了什么是Direct-LiNGAM，讲了当数据背后的生成机制是线性的时候，我们如何从数据中恢复出其背后的因果结构，现在讲线性推广开了，当数据背后的生成机制是非线性时，我们给该如何进行因果关系发现！

复制链接

扫一扫

专栏目录

论文研究-基于互信息的适用于高维数据的因果推断算法.pdf

07-22

推断数据间存在的因果关系是很多科学领域中的一个基础问题。然而现在暂时还没有快速有效的方法对高维数据进行因果推断。为此，提出了一种基于互信息的适应于高维数据的因果推断算法，该算法采取将高维网络结构学习问题分解成每一个节点的因果网络结构学习问题的策略。在第一阶段，利用基于互信息的条件独立性测试算法寻找目标节点的父子节点；在第二阶段，利用一种混合的方向识别算法对目标节点与其父子节点之间的方向进行判别，所有节点迭代完后得到一个完整的因果网络。数据实验表明，该算法在高维数据的情况下要优于目前其他的算法。

Direct-LiNGAM算法理解

小小程序猿的博客

09-02

2357

现在是大数据的时代，数据即是财富。那么如何从数据中发现因果关系呢？这是我们促进我们更加高效利用数据的一个问题？本文介绍了一种方法，可以在符合条件的观察数据中恢复出数据背后的因果结构，帮助我们更好理解数据的产生机制。

2 条评论

您还未登录，请先

后发表或查看评论

Nonlinear Gaussian Smoothers With Colored Measurement Noise

02-22

Nonlinear Gaussian Smoothers With Colored Measurement Noise

论文研究-基于加性噪声模型的缺失数据因果推断.pdf

07-22

推断数据间存在的因果关系是很多科学领域中的一个基础问题，然而现在暂时还没有快速有效的方法对缺失数据进行因果推断。为此，提出一种基于加性噪声模型下适应缺失数据的因果推断算法。该算法是基于加性噪声模型下利用最大似然估计法结合加权样本修复数据的思想构造以似然函数形式的模型评分函数，并以此度量模型相对于缺失数据集的优劣程度，通过迭代学习确定因果方向，每次迭代学习包括使用参数修复数据和在修复后的完整数据集下估计参数。该方法既解决了加性噪声模型中映射函数的参数学习困难性问题，又避免了现有学习方法所存在的主要问题。实验表明，在数据缺失比例扩大的情况下该算法仍具有较高的识别能力。

nonlinear physics with mathematica for scientists and engineers

10-06

nonlinear physics with mathematica for scientists and engineers by George C. McGuire and Richard H. Enns 非常经典的有关非线性的mathematica书籍

ANM

03-12

ANM

CausalDiscoveryToolbox：因果建模、因果图代码实现

ACS Applied Nano Materials,ACS Appl. Nano Mater.投稿指南及影响因子 — X-MOL学术平台

首页

资讯

期刊

导师

问答

求职

发Paper

文献直达

高级搜索

期刊列表

当前位置： X-MOL首页 › 最新SCI期刊查询及投稿分析系统 › ACS Applied Nano Materials杂志

ACS Applied Nano Materials

基本信息

期刊名称

ACS Applied Nano MaterialsACS Appl. Nano Mater.

期刊ISSN

2574-0970

期刊官方网站

https://pubs.acs.org/journal/aanmf6

是否OA

否

出版商

American Chemical Society (ACS)

出版周期

月

始发年份

2018

年文章数

Anisotropic Network Model (ANM) — ProDy

index

modules

Home »

Elastic Network Models »

Anisotropic Network Model (ANM)

Parse structure

Build Hessian

Parameters

Calculate normal modes

Normal modes data

Individual modes

Write NMD file

View modes in VMD

Advanced visualization in jupyter notebooks

Toolbox

Show code snippets for copying:

Show code

and output

Search terms or a module, class or function by name:

Release Notes

v2.0 series come with new and improved sequence, structure, and dynamics analysis

features. See release notes for details.

How to Cite

Bakan A, Meireles LM, Bahar I

ProDy: Protein Dynamics Inferred from Theory and Experiments

Bioinformatics 2011 27(11):1575-1577.

Bakan A, Dutta A, Mao W, Liu Y, Chennubhotla C, Lezon TR, Bahar I

Evol and ProDy for Bridging Protein Sequence Evolution and Structural Dynamics

Bioinformatics 2014 30(18):2681-2683.

Anisotropic Network Model (ANM)¶

This example shows how to perform ANM calculations, and retrieve

normal mode data. An ANM instance that stores Hessian matrix

(and also Kirchhoff matrix) and normal mode data describing the intrinsic

dynamics of the protein structure will be obtained. ANM instances

and individual normal modes (Mode) can be used as input to functions

in dynamics module.

See [Doruker00] and [Atilgan01] for more information on the theory of ANM.

[Doruker00]Doruker P, Atilgan AR, Bahar I. Dynamics of proteins predicted

by molecular dynamics simulations and analytical approaches: Application to

a-amylase inhibitor. Proteins 2000 40:512-524.

[Atilgan01]Atilgan AR, Durrell SR, Jernigan RL, Demirel MC, Keskin O,

Bahar I. Anisotropy of fluctuation dynamics of proteins with an

elastic network model. Biophys. J. 2001 80:505-515.

Parse structure¶

We start by importing everything from the ProDy package:

In [1]: from prody import *

In [2]: from pylab import *

In [3]: ion()

We start with parsing a PDB file by passing an identifier.

Note that if a file is not found in the current working directory, it will be

downloaded.

In [4]: p38 = parsePDB('1p38')

In [5]: p38

Out[5]:

We want to use only Cα atoms, so we select them:

In [6]: calphas = p38.select('protein and name CA')

In [7]: calphas

Out[7]:

We can also make the same selection like this:

In [8]: calphas2 = p38.select('calpha')

In [9]: calphas2

Out[9]:

To check whether the selections are the same, we can try:

In [10]: calphas == calphas2

Out[10]: True

Note that, ProDy atom selector gives the flexibility to select any set of atoms

to be used in ANM calculations.

Build Hessian¶

We instantiate an ANM instance:

In [11]: anm = ANM('p38 ANM analysis')

Then, build the Hessian matrix by passing selected atoms (351 Cα’s)

to ANM.buildHessian() method:

In [12]: anm.buildHessian(calphas)

We can get a copy of the Hessian matrix using ANM.getHessian() method:

In [13]: anm.getHessian().round(3)

Out[13]:

array([[ 9.959, -3.788, 0.624, ..., 0. , 0. , 0. ],

[-3.788, 7.581, 1.051, ..., 0. , 0. , 0. ],

[ 0.624, 1.051, 5.46 , ..., 0. , 0. , 0. ],

...,

[ 0. , 0. , 0. , ..., 1.002, -0.282, 0.607],

[ 0. , 0. , 0. , ..., -0.282, 3.785, -2.504],

[ 0. , 0. , 0. , ..., 0.607, -2.504, 4.214]])

Parameters¶

We didn’t pass any parameters to ANM.buildHessian() method, but it

accepts cutoff and gamma parameters, for which default values are

cutoff=15.0 and gamma=1.0.

In [14]: anm.getCutoff()

Out[14]: 15.0

In [15]: anm.getGamma()

Out[15]: 1.0

Note that it is also possible to use an externally calculated Hessian

matrix. Just pass it to the ANM instance using ANM.setHessian() method.

Calculate normal modes¶

Calculate modes using ANM.calcModes() method:

In [16]: anm.calcModes()

Note that by default 20 non-zero (or non-trivial) and 6 trivial modes are

calculated. Trivial modes are not retained. To calculate a different number

of non-zero modes or to keep zero modes, try anm.calcModes(50, zeros=True).

Normal modes data¶

In [17]: anm.getEigvals().round(3)

Out[17]:

array([0.179, 0.334, 0.346, 0.791, 0.942, 1.012, 1.188, 1.304, 1.469,

1.546, 1.608, 1.811, 1.925, 1.983, 2.14 , 2.298, 2.33 , 2.364,

2.69 , 2.794])

In [18]: anm.getEigvecs().round(3)

Out[18]:

array([[ 0.039, -0.045, 0.007, ..., 0.105, 0.032, -0.038],

[ 0.009, -0.096, -0.044, ..., 0.091, 0.036, -0.037],

[ 0.058, -0.009, 0.08 , ..., -0.188, -0.08 , -0.063],

...,

[ 0.046, -0.093, -0.131, ..., 0.018, -0.008, 0.006],

[ 0.042, -0.018, -0.023, ..., 0.014, -0.043, 0.037],

[ 0.08 , -0.002, -0.023, ..., 0.024, -0.023, -0.009]])

You can get the covariance matrix as follows:

In [19]: anm.getCovariance().round(2)

Out[19]:

array([[ 0.03, 0.03, -0. , ..., 0. , 0. , 0.01],

[ 0.03, 0.06, -0.03, ..., 0.01, -0. , 0.01],

[-0. , -0.03, 0.09, ..., -0.01, -0. , 0.01],

...,

[ 0. , 0.01, -0.01, ..., 1.21, 0. , -0.17],

[ 0. , -0. , -0. , ..., 0. , 0.41, 0.38],

[ 0.01, 0.01, 0.01, ..., -0.17, 0.38, 0.4 ]])

Covariance matrices are calculated using the available modes (slowest 20 modes

in this case). If the user calculates M slowest modes, only they will be used

in the calculation of covariances.

Individual modes¶

Normal mode indices in Python start from 0, so the slowest mode has index 0.

By default, modes with zero eigenvalues are excluded. If they were retained,

the slowest non-trivial mode would have index 6.

Get the slowest mode by indexing ANM instance as follows:

In [20]: slowest_mode = anm[0]

In [21]: slowest_mode.getEigval().round(3)

Out[21]: 0.179

In [22]: slowest_mode.getEigvec().round(3)

Out[22]: array([0.039, 0.009, 0.058, ..., 0.046, 0.042, 0.08 ])

Write NMD file¶

ANM results in NMD format can be visualized using Normal Mode Wizard VMD plugin.

The following statement writes the slowest 3 ANM modes into an NMD file:

In [23]: writeNMD('p38_anm_modes.nmd', anm[:3], calphas)

Out[23]: 'p38_anm_modes.nmd'

Note that slicing an ANM objects returns a list of modes.

In this case, slowest 3 ANM modes were written into NMD file.

View modes in VMD¶

First make sure that the VMD path is correct

In [24]: pathVMD()

Out[24]: '/usr/local/bin/vmd'

# if this is incorrect use setVMDpath to correct it

In [25]: viewNMDinVMD('p38_anm_modes.nmd')

This will show the slowest 3 modes in VMD using NMWiz. This concludes the ANM

example. Many of the methods demonstrated here apply to other NMA models, such

as GNM and EDA.

Advanced visualization in jupyter notebooks¶

You can visualize structures and modes determined from ANM or GNM calculations

in jupyter notebooks using another python module, py3Dmol. It is a java-script

library that can visualize structural elements with light weight customization.

You can find an example notebook.

Last updated on Jun 23, 2021.

Created using Sphinx 1.3.5.

Code Snippets

Select Code

Portal Rasmi Jabatan Akauntan Negara - Utama

Accessibility Tools

Invert colors

Monochrome

Dark contrast

Light contrast

Low saturation

High saturation

Highlight links

Highlight headings

Screen reader

Read mode

Content scaling

100%

Font size

100%

Line height

100%

Letter spacing

100%

Selamat Datang ke Portal Rasmi Jabatan Akauntan Negara Malaysia (JANM)

Statistik Pemeriksaan Wang Tak Dituntut Syarikat / Firma

/*Mobile Apps*/

SPWTD

/*Publication*/

Laporan Tahunan 2021

/*Broadcast*/

Pengumuman

/*About Us*/

Latar Belakang

/*News*/

Keratan Akhbar

/*FAQ*/

Soalan Lazim

/*Piagam Pelanggan*/

Pencapaian Piagam Pelanggan

/*Butiran Perhubungan*/

Hubungi Kami

korporat[at]anm[dot]gov[dot]my

/*CIO*/

Ketua Pegawai Maklumat (CIO)

/*online e-participation*/

Polisi E-Penyertaan

Pilihan W3C

Saiz Font

A-

A+

Cari...

UtamaKorporatPengurusan TertinggiKetua Pegawai Digital (CDO)Latar BelakangCarta OrganisasiKementerian KewanganJabatan Akauntan Negara MalaysiaVisi, Misi dan ObjektifKuasa Akauntan NegaraFungsiLaguNilai BersamaEtika KerjaMaklumat BahagianBahagian Pembangunan Perakaunan & Pengurusan (BPPP)Bahagian Perkhidmatan Operasi Pusat Dan Agensi (BPOPA)Bahagian Pengurusan Wang Tak Dituntut (BWTD)Pasukan Pelaksanaan Perakaunan Akruan (PPPA)Bahagian Pengurusan Operasi Pejabat Perakaunan (BPOPP)Bahagian Pengurusan Teknologi Maklumat (BPTM)Bahagian Khidmat Perunding (BKP)Bahagian Pengurusan Audit Dalam (BPAD)Bahagian Akaun Kementerian Kewangan (BA MOF)Institut Perakaunan Negara (IPN)Unit Integriti (UI)Unit Undang-undang (UUU)Piagam PelangganPencapaian Piagam PelangganStatistik Aduan PelangganPengiktirafan dan PencapaianPolisi dan ProsedurPelan LatihanPelan Strategik JANMKerangka Undang-undangPerakaunanAsas PerakaunanPiawaian Perakaunan KerajaanAsas TunaiAsas AkruanMalaysian Public Sector Accounting Standards (MPSAS)Improvements to MPSASsPiawaian Perakaunan Islam (PPI)Jawatankuasa PPIPiawaian Perakaunan Islam bagi Baitulmal, Zakat dan Wakaf (PPIBZW)PiawaianPanduan PelaksanaanLaporan Penyelidikan PPISistem PerakaunanSAGAProses Kelulusan Rekabentuk SistemProses Pemberian Sijil Pematuhan SAGAiSPEKSiSPLNiGFMASPerkhidmatanWang Tak DituntutKelulusan Juruaudit dan Penyelesai SyarikatKursus Kewangan dan PerakaunanPembayaran GajiKod PerakaunanAkaun Depositori Pusat Menteri Kewangan (CDS-MOF)PekelilingSurat Pekeliling Akauntan Negara MalaysiaGaris Panduan Akauntan Negara Malaysia (GPANM)Garis PanduanGaris Panduan Dalaman Pengagihan Perkakasan dan Perisian ICTGaris Panduan bagi Permohonan Tenaga Pengajar IPNGaris Panduan Pengurusan HadiahTatacara Perakaunan Bagi Wang Jaminan PelaksanaanPerkhidmatan MyGovUC JANMTatacara/Prosedur Enkripsi/Dekripsi Aplikasi Microsoft Excel 2013Tatacara/Prosedur Enkripsi/Dekripsi Aplikasi Microsoft Word 2013Test Print Report 1GFMASManual Teknikal iSign GFMASManual Pengguna Pelanggan Hari Bertemu Pelanggan BWTDTatacara Penggunaan Modul Payslip Verification Bagi Institusi KewanganInfoPergerakan PegawaiPertukaran, Pemangkuan & Penempatan PegawaiPersaraan PegawaiGaleri MediaFotoVideoSudut InovasiPelan InovasiKalendar InovasiProgram Inovasi JANMBank Idea InovasiStatistik Perkhidmatan Dalam TalianKajian Kepuasan PelangganMuat TurunBorang-BorangAplikasi / PerisianSenarai Semak Pembayaran Pejabat PerakaunanArkibPengumumanPencapaianKeratan AkhbarTerbitanLaporan Tahunan JANMJurnal IPNPenyata Kewangan Kerajaan PersekutuanHubungi KamiDirektoriDirektori Ibu PejabatMaklumat JANM Negeri/CawanganMaklumat Bahagian Akaun KementerianLokasi JANMMeja BantuanWaktu Urusan Kaunter

PosterHebahanV13No2BM1300X6551.pngWEBBANNER-PENERBITANMONOGRAFPENYELIDIKAN2023-BMWEBSITEJANM.webpHentikanFitnahDiMedSos-01.jpegBannerpromosiPelanStrategikIPN2022-2026BM.pngBANNER-BWTD-BM.jpgbanner-visi-misi.pngBANNER-BANK-IDEA-BM.jpegBANNERNO-GIFT-POLICY-BM.jpeg

PENGUMUMAN

Persidangan Akauntan Antarabangsa MIA (MIA Internationa... [26-02-2024]

SCAM ALERT : WASPADA PAUTAN PALSU WANG TIDAK DITUNTUT (... [17-02-2024]

Senarai Perancangan Perolehan Tahunan 2024 Jabatan Akau... [09-02-2024]

SPANM Bil 2 Tahun 2024 - Peraturan Bayaran Insentif Awa... [09-02-2024]

Baca Sepenuhnya

Aktiviti Terkini

Kunjungan Hormat MIA Ke Pejabat ANM

13 Februari 2024

Kunjungan Hormat AICPA & CIMA ke Pejabat ANM

29 Januari 2024

Majlis Amanat Tahun Baharu 2024

11 Januari 2024

AWAM

BISNES

WARGA JANM

Perkhidmatan Dalam TalianSenarai perkhidmatan dalam talian JANM.

Kelab / PersatuanMaklumat kelab dan persatuan.

Wang Tak DituntutMaklumat berkaitan dengan Wang Tak Dituntut.

Pertukaran Mata Wang AsingMaklumat berkaitan dengan pertukaran mata wang asing.

Pencapaian Piagam PelangganMaklumat berkaitan dengan Pencapaian Piagam Pelanggan.

Portal Perakaunan AkruanPautan ke Portal Perakaunan Akruan.

Portal Institut Perakaunan Negara (IPN)Pautan ke Portal IPN.

Portal iReference for Accounting OfficePautan ke Portal iRAO.

Lokasi JANMSenarai peta lokasi JANM.

Selanjutnya

Tender & SebuthargaMaklumat tender & sebutharga terkini.

Pertukaran Mata Wang AsingMaklumat berkaitan dengan pertukaran mata wang asing.

Penyata Kewangan Kerajaan PersekutuanMaklumat berkaitan dengan Penyata Kewangan Kerajaan Persekutuan.

Selanjutnya

Perkhidmatan MyGovUC JANMTatacara penggunaan e-mel.

Perkhidmatan Dalam TalianSenarai Perkhidmatan Dalam Talian JANM.

Kelab / PersatuanSenarai Kelab / Persatuan JANM.

Portal Intranet JANMPautan ke Portal Intranet JANM.

Portal Institut Perakaunan NegaraPautan ke IPN.

Portal iReference for Accounting OfficePautan ke Portal iRAO.

Portal iKnowledgePautan ke Portal iKnowledge.

Portal Perakaunan AkruanPautan ke Portal Perakaunan Akruan.

Selanjutnya

PERKHIDMATAN JANM

Wang Tak Dituntut

Sesiapa yang mempunyai wang tak dituntut boleh membuat...

Selanjutnya

Kelulusan Juruaudit dan Penyelesai Syarikat

Selanjutnya

Pertukaran Mata Wang Asing

Sistem yang menghantar notifikasi status invois kepada penerima...

Selanjutnya

Penyata Kewangan Kerajaan Persekutuan

Sistem yang menghantar notifikasi status invois kepada penerima...

Selanjutnya

Tarikh Pembayaran Gaji

Maklumat lanjut mengenai tarikh bulanan pembayaran gaji...

Selanjutnya

eVendor

Sistem untuk memudahkan pendaftaran vendor yang berurusan...

Selanjutnya

eMAKLUM

Sistem yang menghantar notifikasi status invois kepada penerima...

Selanjutnya

JANM Negeri

Agensi Berkaitan

Capaian Pantas

Piagam Pelanggan

Statistik Perkhidmatan Dalam Talian

Meja Bantuan

Aduan dan Maklum Balas

Surat Pekeliling Akauntan Negara Malaysia

Direktori

e-Penyertaan

Carian Popular

Pembayaran Gaji

Wang Tak Dituntut

Wang Tak Dituntut & CDS-MOF

Pertukaran Mata Wang Asing

Maklumat Bahagian

Bahagian Pengurusan Wang Tak Dituntut (BWTD)

Pengiraan Ansuran Bulanan Bayaran Balik Pinjaman

Pinjaman Kenderaan

Pinjaman Komputer dan Telefon Pintar

Kod Perakaunan

Hubungi Kami

Jabatan Akauntan Negara Malaysia (JANM) Aras 1-8, Kompleks Kementerian Kewangan,

No. 1, Persiaran Perdana, Presint 2,

62594 Putrajaya. +603-8882 1000 +603-8889 5821 korporat[at]anm[dot]gov[dot]my

Waktu Urusan Kaunter JANM PutrajayaIsnin - Khamis : 8.30 pagi - 5.00 petang(Rehat : 1.00 - 2.00 petang)Jumaat : 8.30 pagi - 5.00 petang(Rehat : 12.15 tengah hari - 2.45 petang)Sabtu, Ahad & Cuti Umum : Tutup

Hakcipta Terpelihara 2024 @ Jabatan Akauntan Negara Malaysia

Statistik Pelawat : 2147500410

Tarikh Kemas Kini :

Dasar Privasi | Dasar Keselamatan | Penafian | Peta Laman

Just a moment...

a moment...Enable JavaScript and cookies to continue

tokenpocket钱包官方版本下载安卓|anm

tokenpocket钱包官方版本下载安卓|anm

百度知道 - 信息提示

Page restricted | ScienceDirect

e-PenyataGaji & Laporan(2)

Just a moment...

Home | Annals of Nuclear Medicine

ANM(Nonlinear causal discovery with additive noise models)_anm算法-CSDN博客

ACS Applied Nano Materials,ACS Appl. Nano Mater.投稿指南及影响因子 — X-MOL学术平台

Anisotropic Network Model (ANM) — ProDy

Portal Rasmi Jabatan Akauntan Negara - Utama

Just a moment...

菜单

支持

Follow

tokenpocket钱包官方版本下载安卓|anm

tokenpocket钱包官方版本下载安卓|anm

百度知道 - 信息提示

Page restricted | ScienceDirect

e-PenyataGaji & Laporan(2)

Just a moment...

Home | Annals of Nuclear Medicine

ANM(Nonlinear causal discovery with additive noise models)_anm算法-CSDN博客

ACS Applied Nano Materials,ACS Appl. Nano Mater.投稿指南及影响因子 — X-MOL学术平台

Anisotropic Network Model (ANM) — ProDy

Portal Rasmi Jabatan Akauntan Negara - Utama

Just a moment...

最近的新闻

您可能喜欢的文章

比特派官方app|akl

比特派app下载苹果版|bbn

比特派硬钱包怎么看真假

比特派要实名吗怎么弄

比特派怎么一键买卖视频

比特派怎么转账到支付宝

比特派上的美金怎么提现