《个税新法速懂》个人所得税法今年修订，个人所得税制将历史性的从分类税制转变为综合和分类相结合的税制，子女情况、房贷利息、赡养老人等家庭因素将会影响到每个纳税人，这个改变将会使个人所得税的纳税和申报成为全社会每个家庭和个人持续关心的事情。本书用通俗有趣的语言、以图文结合的方式，借用100个实务问题，对个人所得税新法逐条进行讲解，目标确定为大众税法普及读物，使没有任何财税基础的读者也能够快速了解到个人所得税新法的内容，了解到新法对自己生活的影响，对自己切实关心的问题能够快速找到答案。

税法是一门实践性很强的法律学科，对税法案例的研习是学习税法必不可少的环节。税法案例与其他法律学科的案例有明显的不同。首先，其他法律学科的案例多以司法判例为主，而如果将税法案例也局限于司法判例，那么就会使税法案例变成税收征管法的案例，因为目前国内的涉税诉讼绝大多数都是税收征管方面的争议。其次，相对于其他法律学科而言，税法中还有大量的税收计算方面的例题，即算例，这些算例是学习税收计算的必须环节。再次，税法的案例还应当包括一些涉及税收的典型事例，如企业经营中的投资、租赁、抵债及并购等事例。后，税法案例所涉及的领域非常广泛，几乎包括经济生活的各个方面；就学科而言，税法的案例不应单纯是税收的案例，还应该包括其他法律学科中的涉税事项。 本书充分体现了税法案例以上的特点。案例种类上，

随着经济全球化的不断深入，跨国关联交易愈益频繁，以转让定价为核心的跨国避税问题已成为全球跨国公司税务风险的首要内容，亦成为各国税务机关的关注重点。中国因其庞大的吸引外资额和越来越多的境外投资而成为全球转让定价的重点和热点地区之一。本书以税务机关多年的管理实践为基础，运用当今全球的理论和信息，从税务机关和企业相结合的角度进行阐述，立足体系完整，突出实务操作，彰显中国特色，是一部用中国人的语言、思维和实践对相关国际惯例、各国做法和我国的立法进行系统阐述的工具书、参考书、教科书。本书对来华投资的众多跨国公司有业务引导之用，对到境外投资的中国企业有借鉴运用之利，对从事此类业务的会计事务所、税务事务所和律师事务所从业人员有系统掌握之便，对大专院校从事财政、税收、会计等专业学习和研究的

《中国税法疑难案件解决实务》作为国内本依据律师代理的疑难案例编撰而成的税法案例集，其具有鲜明的针对性与实务性。本书版出版以后,在法律和财税界引起广泛的关注与好评，很快销售一空。为此，本次应法律出版社的邀请我们对本书进行了再版，并对一版中错漏之处加以修正，删除3篇案例，新增11篇案例，最终精选了38起我们在执业生涯中接触到的真实税务争议案例编撰成书,并根据的税法规定对相应的法律分析部分进行了修正,以求本书的案例和观点对现实税务争议案件的解决更具针对性与指导性。可以说，这些案例汇集了目前税法领域存有争议的关键问题，具有代表性和典型性。为继续发扬本书版的成功做法，在展示案件经过时，我们选择性地附入了部分法律文书和交易凭证，力求尽可能完整地呈现案件全貌。以此为基础，我们从税务律师的视角，对案

针对目前还没有一本从执法实务的角度为税务执法人员介绍识别税务执法程序风险及如何进行风险防范的专著这一现象，本书以税务执法日常工作内容为主题，以在日常税务执法程序中容易忽视的问题为切入点，通过分析现行税收政策及法律的主要规定和实际运用过程中的症结，根据律师实务经验总结介绍大量案例技巧，为税务执法人员提供既符合税收政策及法律规定，又能平衡征纳各方利益的风险防范策略，以利于税务执法工作规范安全地进行，从而降低税务执法程序中的风险和防范风险的发生，对各级税务执法人员具有很好的参考作用，是成功防范税务执法风险的工具。

本书首先从简单的思路着手，详细介绍了理解神经网络如何工作所必须的基础知识。部分介绍基本的思路，包括神经网络底层的数学知识，第2部分是实践，介绍了学习Python编程的流行和轻松的方法，从而逐渐使用该语言构建神经网络，以能够识别人类手写的字母，特别是让其像专家所开发的网络那样地工作。第3部分是扩展，介绍如何将神经网络的性能提升到工业应用的层级，甚至让其在Raspberry Pi上工作。

本书内容包括：制定税收基本法的必要性；制定税收基本法的指导思想和基本原则；税收基本法的内容体系与结构安排；税收基本法的基本原则； 税收立法权研究；税务机关及其权利义务；纳税人及其权利义务；税务行政执法的原则和内容；税务行政执法程序架构的立法研究；税收管理体系的立法研究；税收司法保障体系的立法研究；设立税务警察的立法研究；税务行政处罚与刑罚处罚的立法衔接等。

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《AI传奇——人工智能通俗史》这本书就是希望在回顾人工智能传奇历史、叙述人工智能现状和未来的同时，也对中国人工智能的现在和未来有所介绍和展望。希望为读者提供一个简短的、通俗而有趣的人工智能发展史读本。希望大家在阅读这一读本的同时，把自己和人工智能的现在与未来建立起亲密友好的联系。