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。

我们选择去研究合同的税法考量，在合同法与税法之间寻求思维的连结。用税法的视角，去考察合同变动中，其法定成本的税收的变动，看到了合同法与税法在彼此依赖与保持独立之间相交错。我们在合同法与税法上勤劳积累的知识自信，使我们有底气去掰开这两个制度的核心镶嵌层，而不只是停留于外围的呻吟。也许结论还需要进一步论证，我们的见解也值得更多的商榷，但我们欣慰自己能长足地推进知识生产。

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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。

LMS lmagine.Lab AMESim REV10是比利时LMS公司于2010年11月推出的版本，提供了一种工程设计的完整平台。用户在这个单一平台上可以建立复杂的多学科领域的模型，并在此基础上进行仿真计算和深入分析。《LMS Imagine.Lab AMESim建模和仿真参考手册》全面而深入地介绍了AMESim的基本功能及使用方法。全书共17章，主要包括软件的简介、工作空间和仿真流程菜单的介绍、各种工作模式下的可用工具及特点的应用、后处理及设计分析工具等。《LMS Imagine.Lab AMESim建模和仿真参考手册》本着实用的原则，内容由浅入深，讲解循序渐进，力求使初学者真正学会使用AMESim。 《LMS Imagine.Lab AMESim建模和仿真参考手册》适用于所有使用和需要使用AMESim的读者，包括科学研究和工程技术人员以及理工类本专科院校的师生等。

《法学方法与现代税法》内容简介：法律的现代化需要法学方法的认识、接受与应用，否则不能客观严谨地论断是非。《法学方法与现代税法》是台湾学者黄茂荣对法学方法的认识于税法领域的体现和总结。作者结合具体的法律规定，以体系化的研究方法从学理和实证的角度详尽阐述、探讨了税法领域中几个重要问题：税的概念和种类、事权与财政的关系、税法的基本原则、税法的体系、税法与民事法的关系以及税法的法源等。

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。

本书是关于机器人学和机器视觉的实用参考书， 部分“基础知识”（第2章和第3章）介绍机器人及其操作对象的位置和姿态描述，以及机器人路径和运动的表示方法；第二部分“移动机器人”（第4章至第6章）介绍其基本运动控制模式及其导航和定位方法；第三部分“臂型机器人”（第7章至第9章）介绍其运动学、动力学和控制方面的知识；第四部分“计算机视觉”（0章至4章）包括光照与色彩，图像形成和处理技术，图像特征提取，以及基于多幅图像的立体视觉技术；第五部分“机器人学、 视学与控制”（5章和6章）分别讨论基于位置和基于图像的视觉伺服及更先进的混合视觉伺服方法。本书将机器人学与机器视觉知识有机结合，给出了实例算法和程序。作者有完备的代码可下载，用于验证书中知识点和实例，注重如何利用视觉信息控制机器人的运动。

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