高中教师关心的热点难点问题？

一、高中教师关心的热点难点问题？

高中老师最关心的热点问题是：

1.工资是否能按时足额的发放，因为教师也要维持自己的生活。

2、自己的付出与回报问题。

3、是否能得到学校领导其他老师和家长及同学们的认可。

4.自己的教学成绩。

难点问题:

1.如何能有效的监管好学生。

2.如何照顾好家庭的同时又不影响工作。

二、当今社会热点.难点是什么？

1.工程质量问题牵涉千家万户。

三、基层群众最关心的热点难点问题？

基层群众关心的热点难点问题很多。衣食住行方面有，公平正义方面有。但目前集中在就医贵不贵，方便不方便。上学贵不贵，方便不方面。打工能不能不欠工资。路被水毀了，有人管么？自来水管破了有人管么？留守儿童，留守妇女等的问题有人管么？村霸黑恶势力有人管么？

四、房产增值税和土地增值税？

地增值税、房产税看起来都差不多，好像都是针对不动产征收的税种。但实际上两者具有本质区别。要理解这个问题，我们需要从征收对象、计税方式等方面来进行区分。

房产税是以房屋为征税对象，对产权所有人就其房屋原值或租金收入征收的一种税费。房产税的纳税人是拥有房产产权的单位和个人。产权属于全民所有的，由经营管理的单位缴纳；产权出典的，由承典人缴纳；产权所有人、承典人不在房产所在地的，或者产权未确定及租典纠纷未解决的，由房产代管人或使用人缴纳。房产税的纳税人具体包括；产权所有人、经营管理单位、承典人、房产代管人或者使用人。

土地增值税是指转让国有土地使用权、地上的建筑物及其附着物并取得收入的单位和个人，以转让所取得的收入包括货币收入、实物收入和其他收入为计税依据向国家缴纳的一种税赋，不包括以继承、赠与方式无偿转让房地产的行为。土地增值税：以土地和地上建筑物为争税对象。以增值额为计税依据。土地增值税的功能是国家对房地产增值征税。

五、关于SVM研究的热点和难点是什么？

1.模糊支持向量机，引入样本对类别的隶属度函数，这样每个样本对于类别的影响是不同的，这种理论的应用提高了SVM的抗噪声的能力，尤其适合在未能完全揭示输入样本特性的情况下。

　　2．最小二乘支持向量机。这种方法是在1999年提出，经过这几年的发展，已经应用要很多相关的领域。研究的问题已经推广到：对于大规模数据集的处理；处理数据的鲁棒性；参数调节和选择问题；训练和仿真。

　　3．加权支持向量机（有偏样本的加权，有偏风险加权）。

　　4．主动学习的支持向量机。主动学习在学习过程中可以根据学习进程，选择最有利于分类器性能的样本来进一步训练分类器，特能有效地减少评价样本的数量。也就是通过某种标准对样本对分类的有效性进行排序，然后选择有效样本来训练支持向量机。

　　5．粗糙集与支持向量机的结合。首先利用粗糙集理论对数据的属性进行约简，能在某种程度上减少支持向量机求解计算量。

　　6．基于决策树的支持向量机。对于多类问题，采用二岔树将要分类的样本集构造出一系列的两类问题，每个两类构造一个SVM。

　　7．分级聚类的支持向量机。基于分级聚类和决策树思想构建多类svm，使用分级聚类的方法，可以先把n-1个距离较近的类别结合起来，暂时看作一类，把剩下的一类作为单独的一类，用svm分类，分类后的下一步不再考虑这单独的一类，而只研究所合并的n-1类，再依次下去。

　　8．算法上的提高。

　　lVapnik在95年提出了一种称为”chunking”的块算法，即如果删除矩阵中对应Lagrange乘数为0的行和列，将不会影响最终结果。

　　lOsuna提出了一种分解算法，应用于人脸识别领域。

　　lJoachims在1998年将Osuna提出的分解策略推广到解决大型SVM学习的算法

　　lPlatt于1998年提出了序贯最小优化（SequentialMinimalOptimization）每次的工作集中只有2个样本。

　　9．核函数的构造和参数的选择理论研究。基于各个不同的应用领域，可以构造不同的核函数，能够或多或少的引入领域知识。现在核函数广泛应用的类型有：多项式逼近、贝叶斯分类器、径向基函数、多层感知器。参数的选择现在利用交叉验证的方法来确认。

　　10．支持向量机从两类问题向多类问题的推广：

　　nWeston在1998年提出的多类算法为代表。在经典svm理论的基础上，直接在目标函数上进行改进，重新构造多值分类模型，建立k分类支持向量机。通过sv方法对新模型的目标函数进行优化，实现多值分类。这类算法选择的目标函数十分复杂，变量数目过多，计算复杂度也非常高，实现困难，所以只在小型问题的求解中才能使用。Weston,Multi-classsupportvectormachines

　　n一对多（one-against-rest）-----Vapnik提出的,k类---k个分类器，第m个分类器将第m类与其余的类分开，也就是说将第m类重新标号为1，其他类标号为-1。完成这个过程需要计算k个二次规划，根据标号将每个样本分开，最后输出的是两类分类器输出为最大的那一类。不足：容易产生属于多类别的点（多个1）和没有被分类的点（标号均为-1）--不对，训练样本数据大，训练困难，推广误差无界.

　　n一对一（one-against-one）---Kressel对于任意两个分类，构造一个分类器，仅识别这两个分类，完成这个过程需要k(k-1)/2个分类器，计算量是非常庞大的。对于每一个样本，根据每一个分类器的分类结果，看属于哪个类别的次数多，最终就属于哪一类(组合这些两类分类器并使用投票法，得票最多的类为样本点所属的类)。不足：如果单个两类分类器不规范化，则整个N类分类器将趋向于过学习；推广误差无界；分类器的数目K随类数急剧增加，导致在决策时速度很慢。

　　n层（数分类方法），是对一对一方法的改进，将k个分类合并为两个大类，每个大类里面再分成两个子类，如此下去，直到最基本的k个分类，这样形成不同的层次，每个层次都用svm来进行分类------1对r-1法，构建k-1个分类器，不存在拒绝分类区。

　　应用上：人脸检测，汽轮发电机组的故障诊断，分类，回归，聚类，时间序列预测，系统辨识，金融工程，生物医药信号处理，数据挖掘，生物信息，文本挖掘，自适应信号处理，剪接位点识别，基于支持向量机的数据库学习算法，手写体相似字识别，支持向量机函数拟合在分形插值中的应用，基于支持向量机的惯导初始对准系统，岩爆预测的支持向量机，缺陷识别，计算机键盘用户身份验证，视频字幕自动定位于提取，说话人的确认，等等。

　　主要研究热点

　　从上面的发展中，我们可以总结出，目前支持向量机有着几方面的研究热点：核函数的构造和参数的选择；支持向量机从两类问题向多类问题的推广；更多的应用领域的推广；与目前其它机器学习方法的融合；与数据预处理（样本的重要度，属性的重要度，特征选择等）方面方法的结合，将数据中脱离领域知识的信息，即数据本身的性质融入支持向量机的算法中从而产生新的算法；支持向量机训练算法的探索。

六、土地增值税和增值税的区别？

1、概念不同

土地增值税是指转让国有土地使用权、地上的建筑物及其附着物并取得收入的单位和个人，以转让所取得的收入包括货币收入、实物收入和其他收入减去法定扣除项目金额后的增值额为计税依据向国家缴纳的一种税赋，不包括以继承、赠予方式无偿转让房地产的行为。

增值税是以商品在流转过程中产生的增值额作为计税依据而征收的一种流转税。从计税原理上说，增值税是对商品生产、流通、劳务服务中多个环节的新增价值或商品的附加值征收的一种流转税。实行价外税，也就是由消费者负担，有增值才征税没增值不征税。

2、征税范围不同

增值税征税范围包括货物的生产、批发、零售和进口4个环节。此外，加工和修理修配劳务也属于增值税的征税范围。土地增值税的征税对象是有偿转让房地产产权所取得的增值额。

3、扣除项目和计税方法不同

增值税的应纳税额是当期销项税额减去当期进项税额的余额，实行的是税款抵扣制。同时规定了准予抵扣的进项税额限于从销售方取得的增值税专用发票和从海关取得的完税凭证上注明的增值税额。购进免税农产品准予抵扣的进项税额，按照买价和规定的扣除率计算。

土地增值税是要先根据转让房地产取得的收入总额与扣除项目金额计算出增值额，然后计算增值额占扣除项目金额的比例，即增值率，再依据增值率对照适用税率计算应纳税额。

七、增值税和土地增值税啥区别？

增值税和土地增值税都是对增值额进行课税的税种，但二者却有很大的区别，主要表现在以下几个方面：　　一、纳税义务人、扣缴义务人不同　　《中华人民共和国增值税暂行条例》（以下简称《增值税暂行条例》）规定，在中华人民共和国境内销售货物或者提供加工、修理修配劳务以及进口货物的单位和个人，为增值税的纳税义务人。为加强增值税管理，税收法规规定，按照纳税人的会计核算是否健全，是否能够提供准确的税务资料以及经营规模的大小，将增值税纳税义务人划分为一般纳税人和小规模纳税人。　　《中华人民共和国增值税暂行条例实施细则》第34条规定，境外的单位或个人在境内销售应税劳务而在境内未设有经营机构的，其应纳税款以代理人为扣缴义务人；没有代理人的，以购买者为扣缴义务人。　　《中华人民共和国土地增值税暂行条例》（以下简称《土地增值税暂行条例》）规定，转让国有土地使用权、地上的建筑及其附着物（以下简称转让房地产）并取得收入的单位和个人，为土地增值税的纳税义务人。　　与增值税相比，土地增值税没有一般纳税人和小规模纳税人之分，也没有法定的扣缴义务人。　　二、征税范围不同　　增值税征税范围包括货物的生产、批发、零售和进口4个环节。此外，加工和修理修配劳务也属于增值税的征税范围。　　土地增值税的征税对象是有偿转让房地产产权所取得的增值额。

八、如何申报土地增值税？

　　申请条件：土地增值税纳税人依照税收法律法规及相关规定确定的申报期限、申报内容，就其应税项目如实向税务机关申报缴纳土地增值税。 　　【报送资料】 　　（1）从事房地产开发与建设的纳税人、从事新建房及配套设施开发的纳税人应报送： 　　——《土地增值税纳税申报表（一）（从事房地产开发的纳税人预征适用）》。 　　——土地增值税项目登记表等有关资料。 　　（2）非从事房地产开发的纳税人应报送： 　　——《土地增值税纳税申报表（三）（非从事房地产开发的纳税人适用）》。 　　——房屋及建筑物产权、土地使用权证书。 　　——土地转让、房产买卖合同。 　　——房地产评估报告及其他与转让房地产有关的资料。 　　（3）享受土地增值税优惠的，应提供减免土地增值税证明材料原件及复印件。 　　【办理流程】 　　

九、如何征免土地增值税？

（一）纳税人建造普通标准住宅出售，增值额未超过扣除项目金额20%的，免征土地增值税;如果超过20%的，应就其全部增值额按规定计税。 （二）因国家建设需要依法征用，收回的房地产，免征土地增值税。 （三）因城市实施规划，国家建设需要而搬迁，由纳税人自行转让原房产的，免征土地增值税。

十、土地增值税计算举例？

计算土地增值税的公式为：应纳土地增值税=增值额×税率

1、公式中的“增值额”为纳税人转让房地产所取得的收入减除扣除项目金额后的余额。

纳税人转让房地产所取得的收入，包括货币收入、实物收入和其他收入。

计算增值额的扣除项目：

（1）取得土地使用权所支付的金额；

（2）开发土地的成本、费用；

（3）新建房及配套设施的成本、费用，或者旧房及建筑物的评估价格；

（4）与转让房地产有关的税金；

（5）财政部规定的其他扣除项目。

2、土地增值税实行四级超率累进税率：

增值额未超过扣除项目金额50%的部分，税率为30%。

增值额超过扣除项目金额50%、未超过扣除项目金额100%的部分，税率为40%。

增值额超过扣除项目金额100%、未超过扣除项目金额200%的部分，税率为50%。

增值额超过扣除项目金额200%的部分，税率为60%。

上面所列四级超率累进税率，每级“增值额未超过扣除项目金额”的比例，均包括本比例数。

纳税人计算土地增值税时，也可用下列简便算法：

计算土地增值税税额，可按增值额乘以适用的税率减去扣除项目金额乘以速算扣除系数的简便方法计算，具体公式如下：

（一）增值额未超过扣除项目金额50%

土地增值税税额=增值额×30%

（二）增值额超过扣除项目金额50%，未超过100%的土地增值税税额=增值额×40%－扣除项目金额×5%

（三）增值额超过扣除项目金额100%，未超过200%的土地增值税税额=增值额×50%－扣除项目金额×15%

（四）增值额超过扣除项目金额200%

土地增值税税额=增值额×60%－扣除项目金额×35%

公式中的5%，15%，35%为速算扣除系数。

例：某房地产开发公司出售一幢写字楼，收入总额为10000万元。开发该写字楼有关支出为：支付地价款及各种费用1000万元；房地产开发成本3000万元；

财务费用中的利息支出为500万元（可按转让项目计算分摊并提供金融机构证明），但其中有50万元属加罚的利息；转让环节缴纳的有关税费共计为555万元；该单位所在地政府规定的其他房地产开发费用计算扣除比例为5%。试计算该房地产开发公司应纳的土地增值税。

答：（1）取得土地使用权支付的地价款及有关费用为1000万元

（2）房地产开发成本为3000万元

（3）房地产开发费用=500-50+（1000+3000）×5％=650（万元）

（4）允许扣除的税费为555万元

（5）从事房地产开发的纳税人加计扣除20%

允许扣除额=（1000+3000）×20％=800（万元）

（6）允许扣除的项目金额合计=1000+3000+650+555+800=6005（万元）

（7）增值额=10000-6005=3995（万元）

（8）增值率=3995÷6005×100％=66.53%

（9）应纳税额=3395×40％-6005×5％=1297.75（万元）

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