本文在对会计师事务所避税业务中的行为特点进行分析的基础上,总结了五个方面的启示,以提高我国的反避税工作能力.

本发明公开了一种透射式偏振无关空间光调制方法和装置，该 方法利用偏振分束、偏振旋转、透射式偏振相关空间光调制器件、偏 振合束实现透射式偏振无关空间光调制。装置包括偏振分束镜、反射 镜、半波片和透射式偏振相关空间光调制器件，其中偏振分束镜、透 射式偏振相关空间光调制器件和反射镜构成多边形回路，半波片位于 回路中。装置还可以进行多种改进。本发明可以适用于多种空间光束， 如轨道角动量光束、多路广播的轨道角动量光束、任意空间

产品详细介绍手机信号屏蔽器(又名手机******/隔断器/抑制器/截断器/隔离器/会议信息保密机)是是我厂采用国外先进技术，针对主要针对国内高考、成人高考、自学考试及各类大专院校在考试过程中，一些不法分子利用手机作弊的现状，且同时结合各类中级、高级中学学生利用手机在上课时间乱发短信的现状，以及政机关、企业各类大中小型会议室、音乐厅、影剧院等严肃的场所中手机所带来的烦恼和吵杂根据国内移动通信实际情况精心研制成功的高科技产品,它能在半径1—20米范围（50-250平方米）内隔断GSM/CDMA/DCS/PHS/3G手机信号,使手机无法打出和接听,但又不会干扰其它电子教学设备工作,手机离开隔断范围,即可恢复正常使用。还学校一份洁净，还会议一份宁净。 ※产品特点※ 1、  屏蔽GSM/CDMA/DCS/PHS/3G五路频段 2、  采用铝合金拉丝外壳，面板可以根据客户需要贴牌或丝印标志（免费提供丝印服务） 3、  发射功率4W，每根天线1W 4、  有效屏蔽距离1-20米可调（出厂前根据客户要求调试） 5、  对人体无任何损害   ※适用场所※ 1、  高考、成人高考、自学考试及各类大专院校 2、  党政机关、企业各类大中小型会议室、音乐厅、影剧院 3、  看守所、劳改队、大中小型监狱 4、  加油站、油库、油田、加气站等易燃易爆场所   ※售后服务※ 一年内包换、三年内包修   ※性能指标※     序号 技术标准 技术参数     1 CDMA/GSM频段发射频率 869-960MHz   2 DCS/PHS频段发射频率 1805-1920MHz   3 TD－SCDMA频段发射频率 2005-2035MHz   4 CDMA2000/WCDMA频段发射频率 2110-2170MHz   5 电源 电源输入AC160V-240V 输出DC 5V   6 尺寸 185mm(L)×137mm(W) ×60mm(H)   7 重量 约2000克   8 隔离范围 1-20米（约50-250平方米）   9 可作用手机类型 所有3G手机/139/138/137/136/135/133/131/130/小灵通等   10 使用环 境条件 温度 -10 to –55℃   相对湿度 ≤90%(RH)   大气压力 86-106kPa  

李天来院士团队许涛课题组在Science子刊发布植物器官脱落分子机制最新研究成果

其他成果/n添加雷竹笋膳食纤维的外裹糊、在油炸外裹糊鱼丸的应用及所制备的鱼丸产品。所述外裹糊包括中筋面粉、糯米淀粉、蛋清粉、泡打粉、食盐、水和雷竹笋膳食纤维粉，所述雷竹笋膳食纤维粉通过将雷竹笋下脚料热烫灭酶、保加利亚乳酸杆菌和嗜热链球菌混合菌种发酵、漂洗、热风干燥、粉碎并过80-100目筛后制得。应用该外裹糊制备油炸外裹糊鱼丸的方法包括如下步骤：1)制备鱼丸；2)调制外裹糊；3)挂糊；4)油炸。应用本发明的外裹糊制得的油炸外裹糊鱼丸具有金黄色的外观、良好的酥脆口感以及油炸食品香味和鱼肉鲜味，产品外酥里嫩，且含油量较低，能有效减少人体对饱和脂肪酸的摄入量。

研究利用天然植物多酚化合物木犀草素与微量营养元素金属锰离子成功合成了一种具有类酶活性的材料（Lu-Mn纳米酶），该材料具有良好的生物相容性和生物安全性，在微酸性条件下（肿瘤微环境）可高效地将H2O2转化为具有肿瘤细胞清除能力的·OH，能够有效杀死肿瘤细胞，抑制肿瘤生长，为癌症治疗提供了一种新的策略。

本项目聚焦于锂电池管理系统在智能化监测与预测中的关键痛点，尤其拟面向电池容量衰减预测、SOC/SOH估计不准、电池剩余时间不准确、MAP/SOP估算等方面。通过引入人工智能算法，构建融合机器学习与深度学习的电池状态预测模型，拟实现高精度SOC（荷电状态）与SOH（健康状态）估计的优化，提升电池管理系统的智能水平与安全性。 解决方案方面，项目基于实地检测磷酸铁锂电池充放电数据构建训练集，采用轻量级线性回归模型及改进型人工神经网络进行建模优化，并结合特征工程技术提高预测精度。同时，设计适用于边缘计算的部署方案，使模型可在BMS嵌入式硬件平台实时运行，降低对计算资源的依赖。 在竞争优势方面，项目成果具备算法轻量化、部署便捷、预测准确度高、兼容性强等特点，特别适用于电力储能、电动汽车等对安全性和可靠性要求高的场景。相比传统BMS方案，该AI算法可显著提升电池使用效率与寿命，精准估算SOC/SOH，降低维护成本。 目前项目成果已在合作企业内部储能设备中开展应用测试，初步反馈表明荷电状态预测准确度提升40%左右，电池健康度准确度提升40%左右，系统响应及时，具备较高实用性和推广价值。专家评审一致认为，该项目在智能电池管理系统方向具有较强的创新性和实际应用前景。