企业所得税税务筹划探讨

随着数字经济时代的到来,企业之间的市场竞争日趋激烈,在激烈的市场竞争下企业要实现健康发展,就要帮助企业提升价值,提高企业的利润,实现降本增效的目标.而税费作为重要的税收调节手段,合理的税务筹划不仅能增加企业的现金流,也能帮助企业降低成本,达到利润最大化.税务筹划长期受到国内外学者与企业的关注,有效的税务筹划对企业减轻包袱、轻装快马发展起着重要的作用.我国于2017年对所得税税法进行调整之后,所得税的相关法律不断完善,企业对所得税税务筹划工作也日益重视.企业的所得税税务筹划工作,必须具有合法性,不能违背法律法规的要求.在金税四期的背景下,企业要实现降本增效,就需要严格遵守税务机关的要求,针对影响企业所得税的收入和成本费用两方面内容进行细致分析.本文针对企业所得税税务筹划的要点,对收入和成本费用的税务筹划进行研究,探讨收入和成本费用两方面的筹划方案,并针对税务筹划的风险防范机制进行研究,希望借此研究帮助企业在开展税务筹划的过程中,在降低税务负担的同时合理规避涉税风险.

基于有记忆信源模型的视频编码量化算法研究

针对视音频优化量化算法研究,本文通过模拟最佳软判决量化特点,引入系数间的相关性,在硬判决量化基础上提出一种有记忆信源模型的量化算法。该模型统计了量化块中每个位置编码比特节省估计量,利用贝叶斯二值判别法计算出可区分量化结果的最佳估计阈值,二值做差得到码率节省余量,利用码率节省余量实现对量化偏移量的动态调节,从而优化量化算法。实验表明,基于本文的有记忆信源模型相较于传统硬判决量化有显著性能提升,BD-PSNR有0.0964d B提升,相当于3.5723%码率节省。本文偏移量模型基于离线建模,实时计算所需额外计算复杂度较小,适合硬件编码器架构设计实现。

基于残差神经网络的宫颈癌细胞识别的改进算法

本文提出了一种基于残差神经网络的改进算法,该算法从迭代的角度出发,通过对训练模型引入动量参数、改变训练样本数量的措施,通过不断地迭代更新参数,对各种超参数进行调整,去除冗余信息及噪声,提高算法的识别率。实验表明本文提出改进的算法具有更高的识别准确率。