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光伏项目审计效果评估与持续改进路径
引言
深度学习技术的应用使得审计人员能够通过机器自主学习光伏项目的数据特征，从而准确预测项目中的潜在风险。例如，深度神经网络可以从大量历史数据中提取出关键的模式，预测设备的维护需求、发电效率波动等，从而帮助审计人员提前识别项目中的风险因素。深度学习技术的引入，使得审计人员可以基于数据的深度分析结果做出更为精准的判断，提升审计精度。
定量评估方法则依赖于数理统计和概率论工具，对风险进行具体的量化分析。常见的定量方法包括蒙特卡罗模拟法、敏感性分析法和故障树分析法等。蒙特卡罗模拟法通过模拟不同风险因素的变化，预测项
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