论行政复议在化解税务行政争议中的主渠道作用

实质化解税务行政争议有利于和谐税收征纳关系、保护纳税人合法权益。相比于税务行政诉讼,税务行政复议机关的税收专业性更强、审理权限更大、审理范围更广。但因部分纳税人难以按税务机关的要求补缴税款,缴纳滞纳金,无法取得行政复议权,导致中国税务行政案件不多。`税务行政复议机关的分散导致专业化税务行政复议人才队伍的建设存在困难,税务行政复议机关的公正性、独立性等受到质疑。无条件赋予纳税人行政复议权,集中税务行政复议机关等措施将有利于充分发挥税务行政复议化解税务行政争议的主渠道作用。

炼化装置老旧设备安全保障一体化技术应用研究

针对当前国内炼化装置设备存在的“老龄化”趋势,以及由此引起的安全隐患问题,基于当前所存在的不足,提出基于损伤模式识别、安全评估并结合全面完备的在线检测(监测)等手段的炼化装置老旧设备安全保障一体化的技术路线,并将此技术路线应用于某大型石化企业中。结果表明:应用该技术路线可找出老旧设备的安全隐患,可提升企业针对老旧设备的管理水平。该技术路线可为当前炼化装置老旧设备所面临的困难提供技术指导。

该不该重建证据失权制度?——对目前学界争论的反思

证据失权制度在我国先后经历了从充分肯定到饱受批评、最后被束之高阁的发展历程。目前,学界对是否应当重建证据失权制度有不同的声音。庭前准备程序不充分、当事人不具备证据收集能力、民事律师强制代理制度缺失都是证据失权制度运行受阻的原因。在该不该重建证据失权制度的选择上必须肯定证据失权的回归,但应充实庭前准备程序、重构证据失权构成要件、保障当事人的调查取证权并构建与之相匹配的强制答辩制度,以达到提高诉讼效率和保障实体公正的目的。

博士生毕业因素的关联规则挖掘:群像特征与类型差异

博士生教育以培养具有学术创新能力的高层次人才为目标,肩负着知识生产和促进经济社会发展的重任。在大数据背景下,利用博士生培养过程的教育数据,深度挖掘博士生毕业时间与培养各环节的关联规则,发现博士生延期毕业的主要原因,探析不同时间毕业的博士生群体特征,可为高校加强博士生培养管理、提高博士生毕业率提供科学指导。基于某高校研究生管理大数据系统,获取学生入学信息、导师基础信息、综合素质表现、校园行为情况、科研学习情况5类数据,处理整合形成数据集,并进行特征提取和标签体系构建,采用FP-Growth算法挖掘所有标签与博士生毕业因素的关联规则,最终刻画出按期毕业、延期毕业和超期毕业3类博士生的群体画像,并对比分析3类群像呈现的差异性特征。研究发现:博士生入学方式、课程成绩、开题情况、科研成果数量和完成时间、在读期间是否获得奖学金和荣誉表彰、毕业论文送审时间与博士生毕业时间存在强关联性;博士生入学年龄、入学前院校是不是“双一流”高校、导师年龄、导师任博导年限、导师指导学生人数、校园行为习惯与博士生毕业时间关联性不强;按期毕业和超期毕业博士生分别对应一种典型群体画像,延期毕业博士生包含3种典型画像;3类博士生群体画像在学术志趣、学术基础和学术能力3个方面呈现明显差异。为提升博士生培养质量,提高博士生毕业率,需打破刚性限制与隐性歧视,确保优秀生源选拔的有效性;强化过程监督与分流退出,确保培养过程管理的科学性;重视课程供给与基础培养,保障科研实践衔接的流畅性;呵护博士生学术志趣和身心健康,激发其科研探索和创新的积极性。

基于机器学习的信用卡逾期预测研究

银行等信贷机构希望利用客户的信用卡数据构建模型对目标客户的逾期行为进行预测,将预测为“未逾期”的客户作为重点发展客户。针对传统机器学习模型预测为“未逾期”客户的可信度不高问题,文章构建了基于PR曲线的随机森林模型。在数据预处理时,使用独热编码对类别数据进行量化处理,并使用SMOTE方法对样本数据作平衡化处理。然后,基于PR曲线选择最优特征数以及使得分最大的最佳阈值0.182,构建随机森林模型,并通过网格搜索法进行超参数调优。实证结果表明:文章所提出模型的召回率为0.854、可信度为0.918,相对传统机器学习模型的预测效果有显著提升,更有利于银行对客户进行批量评估以及筛选优质客户。

工业管道定期检验前的注意事项

在开展工业管道定期检验前,检验人员对工业管道原始技术资料进行审查,有时会发现工业管道存在未登记、超期未检的情况,未按规定开展年度检查工作情况和资料缺失等情况,有时还面临原管道级别为GC3级需要开展首次全面检验的情况,这些情况处理不好对检验工作会产生不利影响。文章对这些情况进行了分析,提出了一些注意事项。

税收滞纳金的法律规制研究

我国税收征管法与行政强制法对滞纳金做出了不同的规定,而且对于行政机关履行程序、滞纳金数额上限以及当事人救济途径的规定均存在差异,从而在根源上造成了税收滞纳金的争议。基于损失填平原则的理论框架,从税法的四项基本原则与损失填平原则的关联作为切入点,深入探究税收滞纳金性质的本源。并进一步提出了引入税收利息制度的设想,并从立法、执法和司法三个维度为我国税收滞纳金的完善提供了切实可行的建议,旨在实现国家税收利益与纳税人权利保护的平衡。

融合贷款信息和轨迹特征的催收评分卡模型

针对现有汽车金融中车辆贷后逾期风险识别准确率低、效率低等问题,论文提出了一种XGBoost-SMOTE的逾期风险预测模型。该模型通过采用SMOTE的过采样方法构建相对均衡的不同类别比例数据集,提高了模型的泛化能力。同时,结合了车辆用户基本信息、贷款信息和车辆GPS轨迹信息来进行特征工程,将融合后的特征数据输入到XGBoost分类器中,最终完成了车辆贷后逾期风险识别,实验结果表明:相较于其他机器学习算法预测模型,该模型可以达到更好的预测性能。

信贷经济下催收行业法律规制困境剖析

信贷经济规模化运作下,催收行业发展迅速,已形成一套相对成熟的业务操作模式。催收既能帮助债权人回收逾期款项,又能修复债务人信用,应加以合理运用。受法律规范滞后性影响,暴力、胁迫等违规催收事件频发。对此,可围绕催收机构设置组织类型、资本最低限额等准入条件,并将催收范畴界定为法律主体基于合法交易产生,可以货币作价估量的债务。此外,还应严格规范催收行为,落实相应责任,充分发挥行业自律与行政监管效能。

基于支护构件强度折减法的超期深基坑加固设计研究

随着城市化快速发展和土地资源的日益紧张,城市建设中深基坑工程日渐增多。而工程延期、方案变更和施工困难等导致的基坑超期服役问题也伴随出现,这不仅增加建设成本,还带来环境与安全风险。因此,实施有效的二次加固设计至关重要。依托西安某超期深基坑工程实例,采用支护构件强度折减法对锚拉桩、复合土钉墙及悬臂桩三个支护形式的断面进行加固设计,建立深基坑的有限元模型,模拟分析该深基坑加固前后的稳定性及位移。结果表明:采用支护构件强度折减法进行基坑加固设计后,数值模拟结果与实测值吻合较好,基坑的整体稳定性、水平变形及竖向变形均符合规范要求。支护构件强度折减法加固超期地基合理有效。

浅谈建筑钢材贸易企业逾期应收账款形成的原因及建议

国内建筑行业逐渐出现资金短缺的局面,建筑物资供应企业,特别是钢材贸易企业的逾期应收款居高不下,清欠工作的重要性尤为突出。基于此,高质量资金管理已成为钢材贸易企业必须重视的课题,建立完善的清欠管理体系和狠抓清欠工作是确保资金安全的有效途径。阐述钢材贸易企业逾期应收款产生的基本背景和原因,分析清欠工作存在的问题,探讨逾期应收款的清欠对策及建议。

深埋隧道富水充泥大型溶洞探测与处置施工技术

在隧道施工中,岩溶容易引发涌水涌砂、突水突泥、大变形破坏以及坍塌等风险,为解决岩溶隧道施工过程中的问题,以贵州重遵扩容桐梓隧道工程为依托,对公路隧道穿越富水充泥型溶洞施工开展防治研究。为准确预测预报溶洞地质情况,综合采用超前地质预报、加深炮孔超前探测、超前地质钻探以及先行导洞四重探测的溶洞探测技术,探明岩溶大小、地质特点、发育情况以及地下水分布等工程地质情况,并提出了采用预埋排水管、混凝土浇筑、洞口封闭及支撑和截、堵、排、防综合处置技术,同时为保证施工安全性、经济性和环保性,构建了止浆墙、消能坎和沉淀池系统性的保障措施,确保了施工安全性和绿色经济性,具有显著的环保效益,为类似隧道工程建设提供借鉴。

超期服役压力容器定期检验安全评估分析

在日常工作环境中,超期服役压力容器的定期检验和安全评估工作至关重要。通过定期检验,可以及时发现和解决潜在的安全隐患,保证压力容器的正常运行和使用安全。安全评估工作则可以全面评估压力容器的结构稳定性、材料耐久性以及运行安全性,为后续的维修和改进工作提供依据。本文首先分析了超期服役压力容器安全评估的重要性及前提条件,然后探讨了超期服役压力容器定期检验安全评估策略。

预制T梁存放超期使用的决策分析

40 m预应力混凝土预制T梁长时间存放产生上拱,通过单梁静载试验,实测梁体结构变形、应力及裂缝情况,验证T梁结构强度及刚度,为超期存放预制T梁的使用决策提供依据。

核电生产数据资产架构模型研究与实践

数据资产架构是数据资产管理的基础,也是数据要素实现价值的基础,通过研究核电生产数据模型、数据分布、应用场景,结合数据资产管理的要素,构建了核电生产数据资产架构模型。该模型由数据存储域、数据转换域、资源管理域组成,数据存储域包括业务系统、原始数据、企业模型、数据集市4层,数据转换域实现数据在存储层间流转,资源管理层实现数据资产管理相关服务。同时,基于该模型设计了一种应用开发过程。通过核电预防性维修超期预警的实践应用,将工单、预防性维修数据业务数据汇聚到原始数据层,转换成对应的企业数据模型、再转换到超期预警决策数据集,最后提供超期预警决策服务。验证了该模型及开发过程的可行性,对企业进行数据资产管理建设具有参考价值。

基于逻辑回归模型的信用卡逾期风险预测及优化

信用卡逾期风险预测对金融机构的风险管理至关重要。文章基于8731个信用卡用户的逾期行为数据,分析了7个关键申请人特征,并采用逻辑回归模型对逾期风险进行了精准预测。针对数据不平衡及预测可信度问题,采用独热编码技术处理类别数据,并通过样本平衡化技术加以解决。在模型调优方面,综合考虑模型的拟合优度和复杂度,精细调整模型参数,显著提升了预测的可靠性。相较于AIC模型75.494%的精度,优化后的逻辑回归模型展现出更出色的预测性能。此外,还利用ROC曲线对模型性能进行了全面评估。实验结果表明,优化后的逻辑回归模型在信用卡逾期风险预测方面表现优异,为金融机构的风险管理和决策提供了有力支持。

对高校图书馆还书逾期处理政策的分析及思考——以中山大学图书馆为例

结合中山大学图书馆的工作实践,对中山大学图书馆近年来采取的三种还书逾期处理政策进行比较和分析,并对还书逾期罚款存在的必要性进行探讨,进而提出高校图书馆对还书逾期控制的有效措施。

图书馆自助服务的个性化应用——北京大学图书馆的实践与经验

"自助服务"是当前信息社会的高频用词,渗透于人们日常工作、生活的各个方面。图书馆的自助服务不仅是信息社会自助服务应用的一隅,而且代表着图书馆在信息时代发展的一个方向。作者通过对北京大学图书馆自助服务项目的详细介绍,探讨图书馆自助服务的个性化需求,从而为图书馆自助服务系统和项目的发展完善提供实践经验的参照。

实验室过期炸药燃烧销毁探究

在组织实施过期报废炸药销毁处理过程中意外事故时有发生,容易造成人员伤亡和财产损失。为了安全顺利地完成实验室过期炸药的销毁任务,本文对比分析了四种常用处理方法,结合待销毁炸药样品品种多、数量少的特点,探讨了平地铺药烧毁法的理论依据,确定采用烧毁法一次实施销毁。根据烧毁方案设计的流程,先取样试烧毁,后正式实施,重点对现场作业环节的一些关键技术参数进行了研究,对过期报废含能材料的销毁工作具有一定的参考价值和指导作用。

C5.0算法的改进及应用

C5.0算法是一种直观、效率高的分类方法,但该算法存在信息增益率计算复杂、容易出现过拟合和决策树偏倚的问题。针对这些问题,通过公式的转换简化信息增益率的计算过程,在剪枝过程采用了损失矩阵和置信区间的结合进行剪枝判断,以及对建立的多个模型的权重进行调整,提出了一种新的C5.0改进算法,并将其应用于信贷逾期预测上。使用借款人的历史还款数据进行实验,并与其他算法进行比较,结果表明:C5.0改进算法相比其他算法具有更高的准确率和效率。