本书对各类不动产的取得环节、保有环节和交易环节进行税法分析，结合实务中税法审判案例，对税法原理进行分析，重点在于纳税争议的解决和税务筹划。本书是基于法律的角度，结合实务中税法审判案例，对税法原理进行分析，重点在于纳税争议的解决和税务筹划，基于该主旨并限于篇幅，忽略了具体税法问题和会计问题的计算过程，更多的是对法律问题进行阐释。具体内容如下：第一章 不动产交易合同对计税基础的关注，第二章契约自由衍生的不动产税法争议，第三章非典型方式取得不动产涉税实务，第四章不动产的土地税和房产税，第五章 居民个人转让二手房税法实务，第六章企业拆搬迁税法实务，第七章不动产金融税法实务，第八章 重资产企业不动产交易主要涉税风险。
本书共分为四部分，部分从营业执照的变迁、经营主体选择、股权架构、股东刑事责任、股东权利保护及股权转让等方面表述公司治理过程中应知应会的基础知识和技巧；第二部分为法税融合看合同，该部分通过阐述合同交易过程中的税务思维，力求使读者树立合同决定税收的理念，通过在签订合同时的初始策划，实现企业利润的增长；第三部分为劳动用工风险防范；第四部分为税收策划，旨在提出当前企业经营中对税收策划的认知误区，着眼于税收风险防范。
本书从实用的角度出发，对工业机器人与PLC 控制系统的综合应用、触摸屏与机器人的联合应用、机器人与视觉系统的综合应用，特别是机器人视觉追踪功能的实际应用做了详细的说明，提供了视觉追踪的实用机器人程序和案例。为了使读者掌握机器人的应用的基础知识，本书对机器人的特殊功能、快速编程指令、状态变量、参数功能及软件应用等方面也做了深入浅出的介绍，提供了大量的程序指令解说案例。 本书可供工业机器人设计、应用的工程技术人员，高等院校机械、电气控制、自动化等专业师生学习和参考。
本书除导言和结语外，共分为七章，WORD文档计约25万余字。从内容结构上大体可以分为部分，各大部分包含若干章节。部分，简要介绍了VIE架构的一些背景知识。第二部分，包括按VIE架构运营的经济流程分阶段对其涉税问题进行分析，聚焦于利润在境外转移阶段的税法问题，VIE架构红筹回归的税务处理。第三部分，包括VIE架构企业的税负水平，归纳总结了VIE架构下的税务风险，并有针对性地提出了应对风险措施的具体建议；针对VIE架构企业税收监管的难点，提出了改进税收监管的建议。
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。
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
