简介：

简介：高职院校旨在培养具有鲜明个性和专业特长、综合素质高、具有创新能力和较强社会适应能力的应用型、复合型人才。"多元智能理论"认为,个体身上至少存在8种以上相对独立、具有不同表现形式且同等重要的智能。坚持以人为本,尊重个体智能差异,主张通过教育使个体的不同智能都能得到提高的"多元智能理论",为高职院校人才培养的可持续发展提供了科学的发展观和实际操作的理论依据。

简介：近日，青海省7地方税务局和西宁市商业银行就税银合作搭建税银电子网络，实现电子化征税工作的有关内容向社会联合发布新闻。这标志着我省地税部门筹划准备已久的税银网络化管理模式全面启动。

简介：以计算机信息管理为基础被誉为增值税“生命线”的“金税工程”正在全国大力推广实施。自治区国家税务局分别于2000年12月和2001年5月专门召开全区“金税工程”工作会议，对我区的推行工作予以安排。作为“金税工程”重要组成部分的“防伪税控开票子系统”，是增值税防伪税控系统的基础和关键部分，是整个“金税工程”的数据源。为做好防伪税控开票系统企业端的服务工作，北京航天信息股份有限公司作为“防伪税控”系统的研制开发单位，

简介：目前仅有少部分消费者在购买或使用商品后愿意发布关于商品的在线评论,这说明在网络购物背景下存在消费者发布在线评论的动力不足问题,因此研究消费者发布在线评论的动力机制就显得十分有必要。本文以社会认知理论为研究框架,在明确影响消费者发布在线评论动力的基础上,阐述动力机制的运行机理,构建消费者发布在线评论的动力机制模型,并针对当前消费者发布在线评论动力不足的问题,提出健全动力机制的建议。

简介：

简介：伴随着互联网的发展,集资案件通过网络展现了其与传统集资案件的异化,包括网络集资案件犯罪在定性和定量两个方面的因素考量,同时最为根本的是这种行为的社会危害性评价。在这些异化当中,应当以＂二次违法＂理论指导解决网络集资案件,结合新近发布的《处置非法集资条例（征求意见稿）》,解决金融界、法学界以及法学界内部对集资案件行为认定的争议,对相关争议进行思路划定,从而对网络集资案件在立案标准和犯罪构成要件方面重新进行界定。

简介：建设一个高起点的计算机教学和培训系统────山西税务学校微机网络工程简介文孙学海，董栋，秦保明山西税务学校是山西省内唯一的税务学校，担负着为全省税务系统培养后备力量和对在职干部进行业务培训的双重任务。为了使从该校毕业的学生在走上工作岗位后能熟练地使用...

简介：做好新时期税收工作的关键在于人才，人才的关键在于综合素质的提高，而国税队伍综合素质提高的关键在于教育培训。近年来，河南鹤壁市国税局在进行正常教育培训的同时，积极尝试网络培训，对初任培训、任职培训、专门业务培训和更新知识培训等都起到了积极作用，探索出了一条方便、快捷、务实、高效的培训新路。

简介：考虑在基于＂互联网＋＂的新型消费市场中,结合我国废旧电子电器产品的回收问题,构建了由单一供应商和网络平台组成的E-闭环供应链,以此解决传统废旧产品回收过程中效率低下等问题。在E-闭环供应链中,分别对供应商主导的决策模式和网络平台主导的决策模式进行研究,对比了不同的领导力量和供应链渠道力量对均衡价格、服务水平和利润的影响。在此基础上,进一步研究E-闭环供应链的协调机制,设计一种供应商对网络平台的成本分担契约,找出了适当的成本分担比例的取值范围,实现了系统决策效率的改进。最后通过数值算例证明模型结论,并对模型做敏感性分析,提出相关管理启示和建议。文章研究成果将进一步丰富完善E-闭环供应链的理论基础,有利于学者的进一步深入研究。

简介：建网络建机制建帐簿把“三关”──陵川县国税局加强期初存货已征税款的管理本刊讯陵川县国税局在大力组织收入巩固和完善新税制的同时，注重加强对一般纳税人１９９４年期初存货己征税款的复查和管理，实行建网络、建制度、建帐薄，严把复审关、登记关、动用关的＂三建立...

简介：税收风险管理是风险管理与现代税收管理相结合的产物,是现代税收管理的趋势和方向。文章通过分析中国税收风险管理面临的挑战和趋势,提出了税收风险管理的理论框架,对淮安市地税局税收风险管理的探索与实践进行分析,指出来自淮安市地税局税收风险管理的经验不仅对国内同行具有应用价值,而且对探索符合中国国情的公共风险管理模式亦具有借鉴意义。

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简介：以2015年重庆市38个区县的债务数据作为研究样本,利用灰色关联方法（GM）与BP神经网络两种理论在非线性处理方面的优势,构建了基于GM-BP神经网络的地方政府债务风险预警系统,并运用该预警系统对重庆市各区县债务风险进行了实证分析。结果表明：2015年重庆市33个区县债务风险处于绿色可控区,4个区县（大渡口区、开县、南川区、潼南区）处于橙色预警区,1个区县（城口县）债务风险处于红色风险区,重庆市地方政府债务风险总体可控;并且,与未经约简的BP神经网络预警系统相比,GM-BP神经网络预警系统的训练时间更短,预警准确性更高,在结合预警地区的实际情况做出微调后,其更具有一定的普适性。