《中国税法疑难案件解决实务》作为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，对案件中

本书通过96个案例，全面讲解了深度学习神经网络原理和TensorFlow使用方法。全书共分为3篇，篇深度学习与TensorFlow基础，包括快速了解人工智能与TensorFlow、搭建开发环境、TensorFlow基本开发步骤、TensorFlow编程基础、识别图中模糊的手写数字等内容；第2篇深度学习基础——神经网络，介绍了神经网络的基础模型，包括单个神经元、多层神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、自编码网络等内容；第3篇深度学习进阶，是对基础网络模型的灵活运用与自由组合，是对前面知识的综合及拔高，包括深度神经网络和对抗神经网络两章内容。本书特别适合TensorFlow深度学习的初学者和进阶读者阅读，也适合社会培训班和各大院校对深度学习有兴趣的学生阅读。

《中国税务律师实务》是刘天永律师对中国税务律师发展实务的总结。《中国税务律师实务》首先对中国税务律师行业的发展做了介绍，继而对税务律师的基础知识和理论进行了阐述，最后结合案例就中国税务律师诉讼与非诉讼法律规定及律师实务进行了分析与说明。中国税制在不断完善，纳税人权利意识也在不断增强。在构建和谐税收关系的背景下，税务律师起着至关重要的作用。《中国税务律师实务》不仅对推动我国税务律师行业的发展做了有益的探索；在企业合法纳税、对纳税人有效维护自身的合法权利方面，也是很好的参照。

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本书主要介绍智能机器人系统的运动控制、智能感知、通信系统、视觉技术、语音技术、导航与路径规划等内容。本书注重系统性、全面性，特别是将的无线传感器网络与智能机器人、服务机器人的语音合成与识别技术等内容引入教学中。本书编撰从创新能力较强的应用型人才培养角度出发，重视理论与实践的结合。本书力求深入浅出，并将系统性、全面性和前沿性结合起来，可作为高等院校智能科学与技术、计算机、自动化、电子信息与机械电子工程等专业的本科生和硕士生的教材或参考书使用，也可作为工科学生机器人创新实践活动、相关学科竞赛的培训教材或供有关工程技术人员参考。

《新未来简史》旨在颠覆过往绝大多数有关人类未来的预测与推断，限度地靠近事物的本原。以特有近乎刁钻的视觉、博杂的知识、激情的文风和严密的逻辑，联动前沿科技（如区块链、人工智能、大数据等黑科技）与社会、自然、经济、金融、人文、历史以及人性驱动下的人类竞争、价值创造等进行了深入的思考与推演，展现出"气势恢宏、磅礴瑰丽”的未来价值场景，极具吸引力。其中，本书率先提出"大数据悖论、算法马甲、科技道德定律、资本科技悖论、大生态人力论、分工悖论，互联网将被替代、人工智能让人最终摆脱无用阶级、追算你的9倍价值、未来人类演进9大范式”等独到的观念或理论，极具"颠覆”性，刷新人们的五官。有利于人生、事业的未来布局。

本书介绍了深度学习相关的原理与应用，全书共分为部分，部分主要回顾了深度学习的发展历史，以及Theano的使用；第二部分详细讲解了与深度学习相关的基础知识，包括线性代数、概率论、概率图模型、机器学习和很优化算法；在第三部分中，针对若干核心的深度学习模型，如自编码器、受限玻尔兹曼机、递归神经网络和卷积神经网络等进行详细的原理分析与讲解，并针对不同的模型给出相应的具体应用。本书适合有高等数学、机器学习和Python编程基础的在校学生、高校研究者或在企业中从事深度学习的工程师使用，书中对模型的原理与难点进行了深入分析，在每一章的很后都提供了详细的参考文献，读者可以对相关的细节进行更深入的研究。很后，理论与实践相结合，本书针对常用的模型分别给出了相应的应用，读者也可以在Github中下载和查看本书的代码（sgit

《深度学习轻松学：核心算法与视觉实践》介绍了深度学习基本算法和视觉领域的应用实例。书中以轻松直白的语言，生动详细地介绍了深层模型相关的基础知识，并深入剖析了算法的原理与本质。同时，书中还配有大量案例与源码，帮助读者切实体会深度学习的核心思想和精妙之处。除此之外，书中还介绍了深度学习在视觉领域的应用，从原理层面揭示其思路思想，帮助读者在此领域中夯实技术基础。 《深度学习轻松学：核心算法与视觉实践》十分适合对深度学习感兴趣，希望对深层模型有较深入了解的读者阅读。

商务智能是近年来企业信息化的热点，有着广阔的应用前景。本书首先系统地介绍了商务智能的基本概念、商务智能系统的架构以及数据仓库、OLAP和数据挖掘等核心技术。在此基础上，讨论了商务智能在电子商务、移动商务、知识管理、Web挖掘、企业绩效管理、流程管理、RFID数据管理和大数据管理等领域的应用。此外，通过IBM、SAP等业界领先的商务智能工具进行实验，增强读者的应用能力。 本书内容新颖、全面，案例丰富，适合作为计算机应用、软件工程、信息管理、电子商务和管理科学等相关专业本科生和研究生的教材，也可作为从事商务智能的信息化人员的参考资料。

《深度学习框架PyTorch：入门与实践》从多维数组Tensor开始，循序渐进地带领读者了解PyTorch各方面的基础知识。结合基础知识和前沿研究，带领读者从零开始完成几个经典有趣的深度学习小项目，包括GAN生成动漫头像、AI滤镜、AI写诗等。《深度学习框架PyTorch：入门与实践》没有简单机械地介绍各个函数接口的使用，而是尝试分门别类、循序渐进地向读者介绍PyTorch的知识，希望读者对PyTorch有一个完整的认识。 《深度学习框架PyTorch：入门与实践》内容由浅入深，无论是深度学习的初学者，还是头次接触PyTorch的研究人员，都能在学习本书的过程中快速掌握PyTorch。即使是有PyTorch使用经验的用户，也能够从本书中获得对PyTorch不一样的理解。

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，深度学习高级实践，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。

本书结合作者多年学习和从事自然语言处理相关工作的经验，力图用生动形象的方式深入浅出地介绍自然语言处理的理论、方法和技术。本书抛弃掉繁琐的证明，提取出算法的核心，帮助读者尽快地掌握自然语言处理所的知识和技能。本书主要分两大部分。部分是理论篇，包含前3章内容，主要介绍一些基础的数学知识、化理论知识和一些机器学习的相关知识。第二部分是应用篇，包含第4章到第8章，分别针对计算性能、文本处理的术语、相似度计算、搜索引擎、推荐系统、自然语言处理和对话系统等主题展开介绍和讨论。本书适合从事自然语言处理相关研究和工作的读者参考，尤其适合想要了解和掌握机器学习或者自然语言处理技术的读者阅读。