金融创新不仅是促进金融市场从低到高发展的重要推动力，更是引发当前席卷全球的金融海啸的导火线。本书以金融创新的税法规制为题，从金融创新与税法之间的互动关系的理论分析出发，分别从实体、程序和政策选择三个方面对金融创新的税法规制所涉及的问题予以全面的研究，以金融市场尤其是金融创新的特性为出发点，研究税法的应对路径与措施。本书对金融创新发展过程中税法理论的发展和制度设计的思考秉持法学理念和法学规范分析方法，对金融创新趋势下的税收课征问题从宏观性、一般性的视角予以考察和研究，并强调以公平、简约的方式构建金融税法制度，提出必须立足于金融市场的运行规律和金融创新的特性制定相应的税法规则，税收政策的选择应当在促进金融创新的同时避免金融创新风险的产生等观点，富有学术和实践双重价值。

本书系统地讲解了工业机器人的测评技术。全书共分12章，内容包括绪论、工业机器人的技术基础、标准概述、测试技术概述、整机性能及安全可靠性测试技术、标定技术、软件测试技术、关键零部件测试技术、专项检测技术、生产线系统集成应用测试技术、评价方法、典型测试案例分析等。

税法规范的生成是其作为一项制度输出的过程。对税法规范生成的解释可以尝试从现实视界、理想视界、规则视界展开。现实视界的税法规范生成描述了已有税法规范不能满足现实需求，故新的税法规范呼之欲出。新的税法规范在形成中受税法系统、经济系统、政治系统共同作用，在一系列规则下形成。理想视界的税法规范生成对现实视界中生成的税法规范进行了税法系统内外的价值，使其满足税法体系的需求。规则视界的税法规范生成以理想视界生成的税法规范为模板，通过税权的配置及税法规范载体的选择，最终生成具备税法效力的税法规范。以上三个视界是税法规范生成的必经阶段。本书详细描述了这个相互衔接的动态过程。

本书系统深入地论述用于模式识别的特征选择的理论与方法。在内容上注重系统、全面地论述特征选择理论和方法，并力求反映、外特征选择领域的发展趋势。 全书重点论述各种有监督和无监督特征选择理论及方法。全面涵盖特征选择原理、特征选择方法分类、各类特征选择方法特点及特征选择算法性能评价方法等知识。论述各种特征评价方法。论述各种滤波式、封装式特征选择方法的原理、工作流程及算法步骤。论述特征选择集成方法、特征选择方法与样本选择及分类器集成的融合方法。还包括用于无监督模式识别的基于图谱理论的特征选择方法，用于优化深度学习网络的特征选择方法等的研究成果。 本书提供用于大型数据集和高维数据分析的特征选择算法及生物信息学应用的资料，涵盖了水声目标识别、字符识别、基于脑功能磁共振成像和单核苷酸多态

本书全面、系统地介绍深度学习相关的技术，包括人工神经网络，卷积神经网络，深度学习平台及源代码分析，深度学习入门与进阶，深度学习实践，所有章节均附有源程序，所有实验读者均可重现，具有高度的可操作性和实用性。通过学习本书，研究人员、深度学习爱好者，能够在3 个月内，系统掌握深度学习相关的理论和技术。

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