税法是我国法律体系的重要组成部分，是国家征税和纳税人纳税的基本规范，税法教育是国民教育体系不可或缺的重要组成部分，本书通过生动活泼的故事和形式的多样性，将税法知识渗透到大学生日常生活中，对于促进大学生树立诚信品质、担当意识和税法观念，对于增强大学生的社会责任感，提升全社会的税收法治意识具有重要意义。
本书既包括对《企业所得税法》背景与指导思想、影响等的理论分析、评述，也包括对具体制度的详细阐述，并以企业所得税法的条文为线索，对企业所得税法条文中所涉及的主要内容、重点问题，尤其是本次的争议焦点和立法重点，进行了详尽的阐述，读者能够提纲携领，有重点的把握和学习企业所得税制度。写作上,不拘泥于立法的规定，而是根据新旧立法的变化，具体分析其立法的背景、修改的理论背景、新制度的可实施性，以及实施效果等进行理论的分析和阐述，具有相当的理论深度，深入浅出，能够让读者更好的了解《企业所得税法》。
本书系《企业法律风险管理与防范策略丛书》的第2本。全书正文分为三编：企业税务筹划法律风险防范、企业税务筹划法律风险与防范测评题和企业税务筹划相关法律法规汇编。 本书编在体系上遵循“分析、评估、防范、管理法律风险”的原则和步骤。每一节中均设置了各种类型的企业税务筹划典型案例，在介绍基本案情后，以智维律师的角度进行了评析，揭示了如何防范和管理相关风险。 第二编，作者在其他同类书籍的基础上，进行了，引进了法律风险测试题，从而可以更好地与读者进行沟通和交流。 第三编，作者以智维律师的视角，对企业税务筹划中所运用的法律、法规和规章进行了列举，对企业管理人员、公司法律顾问和税务律师，都具有积极的引导作用和查询功能。 总之，本书具备了实务类书籍法律解决方案的“典型案例、法律文书、解决
虚拟现实技术利用计算机生成可交互的三维空间，营造使人的感官沉浸其中的人工环境，被誉为“下一代互联网”和“下一代移动计算平台”，有潜力成为下一个重大通用计算平台。随着相关研究的逐步深入，虚拟现实将深入连接人们的生活，大幅度缩小人与人之间沟通的距离，虚拟现实视频连线、虚拟现实教学都将会改变人们的行为方式，给人们的工作和生活带来很多便利。本书是作者根据近十年来对虚拟现实技术的研究成果编写的，不仅介绍了虚拟现实的理论与方法，而且以国际流行的虚拟现实平台Unity3D为主，重点讲解了虚拟现实的关键技术、人机交互、虚拟现实工程技术实践，并以实际案例分析贯穿始终。对于提高读者的虚拟现实素养具有一定的指导意义。针对学习者的特点力求理论表述通俗易懂，内容新颖实用，尽量用实例来诠释概念和方法，使读者能够
《中华人民共和国企业所得税法》已由中华人民共和国第十届全国人民代表大会第五次会议于2007年3月16日通过，现予公布，自2008年1月1日起施行。
为了帮助广大纳税人理解和适用《企业所得税法》以及《企业所得税法实施条例》，作者编写了《新企业所得税法及实施条例实务操作与筹划指南》一书。本书将详细阐述《企业所得税法》以及《企业所得税法实施条例》的规定以及如何在实务操作中理解和运用这些规定，同时本书还对新税法和新条例实施以后企业如何进行纳税筹划提供了指导性的建议并给出了若干经典筹划案例。 2008年1月1日，新的《企业所得税法》和《企业所得税法实施条例》将要开始施行，但是我国的企业所得税领域的法律、法规、规章和规范性文件却数量众多，令普通纳税人眼花缭乱。本书将帮助您了解新税法和新条例的规定，如何在实务操作中理解和运用这些规定，并且对新税法实施以后企业如何进行纳税筹划给出了指导性的建议和经典的筹划案例。
税收与人生相伴相行，与我们的生活息息相关，形影不离。青少年是祖国未来的建设者和纳税人，从小开展税收教育具有重要的意义。本书把税收教育与学校专业教育紧密结合，既让青少年汲取基础知识，又使其受到税法知识的熏陶，帮助青少年树立 勤学、爱国、诚信、守法 的人生观和价值观，形成依法履行纳税义务的意识，，使其成为合格的公民，成为税法的遵从者和传播者，营造法治、和谐、健康有序的社会环境，促进税收事业和地区经济的发展。
Python量化回溯、TensorFlow、PyTorch、MXNet深度学习平台以及神经网络模型，都是近年来兴起的前沿科技项目，相关理论、平台、工具目前尚处于摸索阶段。 TensorFlow是近年来影响大的神经网络、深度学习平台，本书从入门者的角度，对TensorFlow进行了介绍，《零起点TensorFlow与量化交易》中通过大量的实际案例，让初学者快速掌握神经网络和金融量化分析的基本编程，为进一步学习奠定扎实的基础。 《零起点TensorFlow与量化交易》中的案例、程序以教学为主，且进行了高度简化，以便读者能够快速理解相关内容，短时间了解Python量化回溯的整个流程，以及数据分析、机器学习、神经网络的应用。 《零起点TensorFlow与量化交易》仅仅作为入门课程，具体的实盘策略，有待广大读者通过进一步深入学习TensorFlow、PyTorch等新一代深度学习平台来获得。更重要的是，广大的一线实盘
