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浅议涉外股权代持还原

法制与社会 2018年第33期 75-76页

作者：杨中硕广东万诺律师事务所

涉外股权代持是指名义股东或隐名股东中一方或双方具有涉外身份的股权代持。相对于一般的股权代持,涉外股权代持因涉及外商准入及其他持股限制等情况,其股权代持还原的条件较为严格。在外商投资企业的设立及变更的监管思路已经发生重大... 详细信息

涉外股权代持是指名义股东或隐名股东中一方或双方具有涉外身份的股权代持。相对于一般的股权代持,涉外股权代持因涉及外商准入及其他持股限制等情况,其股权代持还原的条件较为严格。在外商投资企业的设立及变更的监管思路已经发生重大变化的同时,适用涉外股权代持还原的条件也应当发生转变,但我国司法判例未形成统一意见,为涉外股权代持还原带来众多的不确定性。

关键词：涉外股权代持还原

境外投资盈利但未分配利润的税务风险——'受控外国企业'反避税调整

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买豪车也会断送企业上市之路——浅析企业购买个人消费品或服务的解决之道

楚天法治 2018年第24期 123-123页

作者：杨中硕广东万诺律师事务所

基于多元化经营、资本套利等多种因素考量,近年来中国企业及居民个人发生的境外投资行为日益增多.部分中资控股的境外企业利用各国税收负担的差异以图达到节税的目的,而连续盈利但未分配利润,将利润截留在境外就是其中的一种方式.但是...

基于多元化经营、资本套利等多种因素考量,近年来中国企业及居民个人发生的境外投资行为日益增多.部分中资控股的境外企业利用各国税收负担的差异以图达到节税的目的,而连续盈利但未分配利润,将利润截留在境外就是其中的一种方式.但是随着中国反避税政策的日益完善,企业也必须谨慎防范被中国的税务机关实施'受控外国企业'反避税调整的风险.

关键词：

来源：评论

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纳税 2018年第5期 224-224页

作者：杨中硕广东万诺律师事务所

企业为股东、高管或员工购买个人消费品或服务是常见的现象,殊不知也会成为企业上市的重大障碍。若处理不当,可能会造成企业不符合上市发行条件的不利后果。

关键词：上市个人消费品税法证监会致瑞传媒

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个体工商户注销登记后的行政处罚主体认定

经贸实践 2018年第24期 132-132页

作者：杨中硕广东万诺律师事务所广东深圳518000

在涉及个体工商户的行政处罚执法案件中,当事人为了逃避法律责任在行政处罚决定下达前办理注销登记手续,行政机关往往无可适从。本文试就个体工商户注销登记后的行政处罚主体认定问题进行探讨。

关键词：个体工商户注销境外投资行政责任

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基于改进YOLOv8的入侵植物加拿大一枝黄花检测

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激光与光电子学进展 2025年

作者：李子轩官云兰杨中军曾圣东华理工大学测绘与空间信息工程学院自然资源部环鄱阳湖区域矿山环境监测与治理重点实验室江西省流域生态过程与信息重点实验室南昌市景观过程与国土空间生态修复重点实验室江西省地质局工程地质大队

加拿大一支黄花是我国重点管理的外来入侵物种，有效检测识别获取其位置是治理的前提。为实现复杂自然环境下加拿大一枝黄花的快速、准确识别，针对现有模型参数量大、计算复杂度高的问题，提出一种改进YOLOv8n的加拿大一枝黄花轻量化... 详细信息

加拿大一支黄花是我国重点管理的外来入侵物种，有效检测识别获取其位置是治理的前提。为实现复杂自然环境下加拿大一枝黄花的快速、准确识别，针对现有模型参数量大、计算复杂度高的问题，提出一种改进YOLOv8n的加拿大一枝黄花轻量化检测模型YOLOv8-SGND。新模型在YOLOv8n模型Head的基础上设计了一种轻量化网络，提出共享组归一化检测头SGND，在提高检测头定位和分类性能的同时，大幅减少参数量。首先，在卷积块中引入组归一化代替原有的批量归一化；其次，在特征聚合后的两个卷积块中共享卷积参数，减少参数数量和计算复杂度；为了提高算法的鲁棒性和边界框各项误差的优化平衡，采用WIoU Loss v3替代原有的CIoU Loss作为边界框损失函数；最后，回归损失和分类损失在使用共享卷积的同时，使用Scale层对边界框的预测结果进行缩放调整，使得检测结果与实际输入图像的尺寸和不同检测层的特征图尺寸相匹配。采用实测数据进行检测试验，结果表明，新模型YOLOv8-SGND的检测精度m AP@0.5和m AP@0.5:0.95分别为98.8%和79.6%，相较于原始YOLOv8n模型分别提高了2.8%和6.0%，模型参数减少了约21.4%，浮点运算量也减少了1.6G。与当前主流目标检测算法YOLOX、Faster-RCNN、Cascade-RCNN、TOOD、RTMDet相比，YOLOv8-SGND的各项精度评估指标均为最优。本文提出的方法具有较高的检测精度和推理速度，可以为外来入侵物种轻量智能化识别提供技术支持。

关键词：目标检测加拿大一枝黄花 YOLOv8n 轻量化组归一化共享参数

三七内生真菌Nigrospora sp.中一个新的聚酮化合物

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天然产物研究与开发 2025年

作者：陈浩阳张继宇徐孟飞付硕硕徐会有倪林中国药科大学工学院福建农林大学植物保护学院

研究三七内生真菌Nigrospora sp.的化学成分及其生物活性。应用硅胶柱色谱、高效液相色谱等多种色谱分离技术，从该菌株土豆液体发酵产物的乙酸乙酯提取物中分离得到3个聚酮类化合物，根据NMR、HR-ESI-MS、ECD等方法确定其结构，分别鉴... 详细信息

研究三七内生真菌Nigrospora sp.的化学成分及其生物活性。应用硅胶柱色谱、高效液相色谱等多种色谱分离技术，从该菌株土豆液体发酵产物的乙酸乙酯提取物中分离得到3个聚酮类化合物，根据NMR、HR-ESI-MS、ECD等方法确定其结构，分别鉴定为(R)-2-methyl-4-(2-oxobutyl) cyclopent-2-en-1-one （1）、multiplolide A（2）、8-O-acetylmultiplolide（3）。其中，化合物1是一个新的环戊烯酮类衍生物，化合物2和3是十元大环内酯类衍生物，均为首次从Nigrospora sp.分离得到。抗菌活性实验结果表明，化合物1对大肠杆菌（Escherichia coli）具有微弱的抗菌活性，最小抑菌浓度为64 μg/mL。

关键词：内生真菌 Nigrospora sp. 聚酮抗菌活性

基于AMR的货到人拣选系统的订单分配与排序优化问题

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北京交通大学学报 2025年

作者：刘志硕张思睿郝梦君北京交通大学交通运输学院

电子商务的快速发展使得物流订单数量剧增，提高订单拣选效率成为关键。针对基于自主移动机器人（AMR）的“货到人”拣选系统，提出多拣货台的订单分配与排序问题（OASP），对订单如何分配给拣货台、订单在拣货台的处理顺序、以及如何... 详细信息

电子商务的快速发展使得物流订单数量剧增，提高订单拣选效率成为关键。针对基于自主移动机器人（AMR）的“货到人”拣选系统，提出多拣货台的订单分配与排序问题（OASP），对订单如何分配给拣货台、订单在拣货台的处理顺序、以及如何安排货架的访问顺序进行集成优化决策，并以最小化订单拣选时间为目标建立了混合整数规划模型。设计变邻域搜索算法求解OASP问题，首先基于订单相似度进行分批分配，再利用贪婪算法生成初始解，然后根据问题特点设计两个抖动算子以及四个局部优化邻域进行迭代寻优。实验结果表明，在小规模算例中，VNSA算法在求解速度和精度上均优于CPLEX；在大规模算例中，VNSA算法对初始解的优化能力显著，验证了联合优化订单分配和排序的有效性；订单拣选时间与拣货台数量、容量负相关，与负载平衡系数呈正相关。

关键词：自主移动机器人货到人订单拣选系统订单分配订单排序货架排序变邻域搜索算法

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第一师阿拉尔市林果业发展现状及对策分析

商场现代化 2025年第3期 19-21页

作者：杨中仁塔里木大学经济与管理学院

林果业是绿色、生态、可持续发展的循环经济产业。新疆发展林果业具有得天独厚的自然条件,比如光照时间长、昼夜温差大,非常有利于果品糖分的积累,使新疆产出的水果品质优良,口感鲜美。例如吐鲁番的葡萄、哈密的哈密瓜、阿克苏的苹果等... 详细信息

林果业是绿色、生态、可持续发展的循环经济产业。新疆发展林果业具有得天独厚的自然条件,比如光照时间长、昼夜温差大,非常有利于果品糖分的积累,使新疆产出的水果品质优良,口感鲜美。例如吐鲁番的葡萄、哈密的哈密瓜、阿克苏的苹果等,在国内外市场上都享有较高声誉。第一师阿拉尔市历来高度重视林果业发展,以农业产业结构调整为主线,以市场需求为导向,立足优势,精心谋划和强力推进,将林果业打造成促进产业兴旺、职工增收致富的重要手段,是推动乡村振兴的重要途径之一。本文从发展林果业基地、加强管理、龙头企业带动、科技服务支撑、品牌和专业人才培育、投保、绿色发展等方面着手,为第一师阿拉尔市林果业发展探索新路径,提升林果业综合价值,推动林果业绿色发展。

关键词：林果业管理品牌科技服务龙头企业人才投保绿色发展

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融合时频特征的多粒度时间序列对比学习方法

计算机科学 2025年第1期52卷 170-182页

作者：叶力硕何志学中国民航大学计算机科学与技术学院天津300300

现有的时间序列对比学习方法存在增强样本构造方式过于依赖人工经验、泛化能力不足、正样本的定义方式不够通用、对比度量方式存在粗粒度表征等问题,使得整体的时序表示效果较差。为此,提出了一种融合时频特征的多粒度时间序列对比学习... 详细信息

现有的时间序列对比学习方法存在增强样本构造方式过于依赖人工经验、泛化能力不足、正样本的定义方式不够通用、对比度量方式存在粗粒度表征等问题,使得整体的时序表示效果较差。为此,提出了一种融合时频特征的多粒度时间序列对比学习方法(Temporal-Spectral Deep Contrastive Network, TSDC)。该方法通过季节-趋势生成网络在时域内产生具有稳定变化的时序增强样本,通过多频带融合扰动操作在频域内产生非稳定变化的时序增强样本,两种增强样本通过实例级别的粗粒度对比以及维度级别的细粒度对比方式进行对比学习,使得模型在获得较好表征的同时能够较好地适应于下游不同类型的时序任务。在多个时间序列公开数据集上进行的分类、预测以及异常检测实验表明,由TSDC方法所得的表征用于下游任务的结果优于典型基线模型。

关键词：时间序列表示学习对比学习数据增强多粒度对比

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