撸sir永久线路

分类税制有什么弊端？实行综合与分类相结合的个人所得税制，于国于民有什么好处？中国社科院财经战略研究院税收研究室主任张斌说，在现行分类税制下，工资薪金所得每月按3500元的费用扣除后按3%-45%的超额累进税率，劳务报酬所得每次不超过4000元的，减除800元费用，超过4000元的，减除20%的费用，然后按20%比例税率征税，超过一定数额后实行加成征收，最高税率相当于40%。此次个税法修改后实行综合与分类相结合的税制，一个纳税人如果既有工资薪金所得又有劳务报酬所得，年终要将两项所得合并适用统一的超额累进税率表。分类税制最大的弊端是“认钱不认人”，由于无法将不同来源的所得按照纳税人个人归集，根据个人总所得纳税，因此导致所得相同的人由于所得性质不同税负不同，不利于税负的公平分配。

上海证券基金评价分析师对记者分析，从这只基金的行业配置上来看，确实做到了轮动，比如说2017年这只基金工业服务板块配置的较多，2017年三季度开始配了电子新能源板块。“作为一只行业轮动基金，完美地错过了消费和医药的上涨行情。其实做轮动本身是有一定危险的，很容易出现一步错步步错的情形。”

3．应对策略：反弹中的游击战中期大格局仍是反复筑底，短期是反弹中的游击战。前期报告《16年来的A股磨大底背景类似02-05年-20180809》、《A股估值底的含金量-20180829》分析过，中期视角看市场处于第五轮周期底部，从形态看，这次上证综指2638点以来的圆弧筑底背景更像02/01-05/06，即宏微观基本面趋稳、资金面偏紧。目前A股估值已经与前几次市场底部相似，1996年1月19日上证综指512点、2005年6月6日998点、2008年10月28日1664点、2013年6月25日1849点时全部A股PE（TTM，整体法，下同）11.5~18.4倍，PB（LF，整体法，下同）PB1.4~2.1倍，目前PE为15倍、PB为1.6倍。从估值分布看，目前估值结构与1849点类似（详见表1）。中期反复筑底的右侧需等待两个因素明朗：第一，确认盈利回落幅度到底多大。本轮盈利筑底特征也类似2002-05年期间，即W型筑底。这轮盈利改善左侧底回升始于2016年二季度，现在是二次探底回落过程中，预计右侧底在2019年二、三季度，右侧底高于左侧，预计净利同比低点9-10%左右，ROE低点9.5%~10%。这一点市场有分歧，2019年4月年报和季报数据有望给出更明确证据。第二，资金面转折需等去杠杆出现拐点。去杠杆的症结是在于解决地方隐性债务，总量看我国杠杆率不算高，但结构性问题显著，非金融企业部门杠杆率明显偏高。2017年日本非金融企业部门杠杆率103.4%，欧元区101.6%，美国 73.5%，而我国为160.3%，这包括地方融资平台等隐性债务。这些债务的解决方案落实才是去杠杆的拐点，届时资金面将迎来转折，M2增速望回归到名义GDP之上，未来还需进一步跟踪关于地方政府融资问题的政策。从9月18日上证综指2644点以来的反弹，仍定性为短期阶段性反弹，既不是全面反击的进攻战，也不是全面防守的防御战，而是短期游击战。国内降准对冲国庆长假期间海外股市普跌的影响，9月18日来的阶段性反弹的逻辑没破坏，未来需边走边看，跟踪国内改革和中美关系进展，及三季报数据。

Is MG strong enough to keep track with GenerationZ？ Will the era abandon us？Facing the challenges， transformation and diversity are the best strategies， just as the saying goes “Survival of the Fittest”． Transformation is to change and innovate．

市场憧憬美国减息的预期并未减退，不过香港未必会跟随美国减息．瑞银财富管理认为，若港元同业拆息较高，未必有很大空间跟减；再加上早年美国加息，香港亦未有跟随，所以减息机会仍微．虽然香港短期减息的机会不大，但如果美国落实减息，对全球股市亦有利好作用，预料本地地产股可在八月头公布议息结果之前再吸引资金流入。

Yann LeCun的代表贡献之一是卷积神经网络。1980年代，LeCun发明了卷积神经网络，现在已经成为了机器学习领域的基础技术之一，也让深度学习效率更高。1980年代末期，Yan LeCun在多伦多大学和贝尔实验室工作期间，首次将卷积神经网络用于手写数字识别。今天，卷积神经网络已经成为了业界标准技术，广泛用于计算机视觉、语音识别、语音合成、图片合成，以及自然语言处理等学术方向，以及自动驾驶、医学图片识别、语音助手、信息过滤等工业应用方向。LeCun的第二个重要贡献是改进了反向传播算法。他提出了一个早期的反向传播算法backprop，也根据变分原理给出了一个简洁的推导。他的工作让反向传播算法更快，比如描述了两个简单的方法可以减少学习时间。LeCun第三个贡献是拓展了神经网络的应用范围。他把神经网络变成了一个可以完成大量不同任务的计算模型。他早期引进的一些工作现在已经成为了人工智能的基础概念。例如，在图片识别领域，他研究了如何让神经网络学习层次特征，这一方法现在已经用于很多日常的识别任务。他们还提出了可以操作结构数据（例如图数据）的深度学习架构。