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公司治理对避税和参与税收赦免计划的直接和间接影响
公司治理（CG）被广泛认为可以防止管理层采取有害行动，从而对公司产生不利影响。如果公司的CG指数或价值很高，则期望公司的性能更好。但是，事实表明，并非所有具有高CG指数的公司也表现出良好的性能（Alhares＆Albaker，2023年）。本研究中解决的问题是有关税收合规性和CG的混合发现。一些研究表明CG产生负面影响，而另一些研究显示了相反的结果。本研究旨在研究CG对税收合规性和参与税收大赦计划的影响，据信这将在未来增强纳税人的遵守情况。本研究中采用的方法是多元回归分析，税收合规为中间变量。测试结果表明，CG指数对避税税收差异（ABTD）有负面影响。这些发现表明，CG可以防止公司施加违规税收。研究还发现，CG不会直接影响公司参与印度尼西亚的税收大赦计划。相反，CG通过积极的避税会间接影响参与税收大赦计划。关键词：公司治理，积极的税收大赦，回避作者的个人贡献：概念化 - T.E.J.，M.W.Z.，P.S.K。和P.M.J.L.;方法论 - T.E.J.，M.W.Z。和P.S.K.;验证-T.E.J.，M.W.Z.，P.S.K。和P.M.J.L.;正式分析 - T.E.J.，M.W.Z.，P.S.K。和P.M.J.L.;数据策划-T.E.J。;调查 - T.E.J.，M.W.Z。和P.S.K.;写作 - 原始草稿 - T.E.J.;写作 - 评论和编辑 - T.E.J.，M.W.Z.，P.S.K。和P.M.J.L.对冲突的宣言：作者宣布没有利益冲突。1。简介公司治理（CG）是提高经济效率，涵盖公司管理，董事会，股东和其他其他
避免回应或社交互动？
图1：实验设置。一个带有多电极阵列的储罐，用于记录电信号，然后通过我们的自定义电控界面（EFI）进行放大并随后处理。坦克用月光下列的坦克照亮，以模拟夜间状况，并使用高架摄像头跟踪游泳行为。b代表性热图显示了活鱼对的运动模式。颜色梯度从深蓝色到黄色，指示较高的访问频率或延长的停留时间，偏爱储罐墙附近的位置。在分布中的圆形间隙概述了储罐弯曲的角和多电极阵列的位置，由八个测量电极组成，它们成对在水箱的相对侧面成对。c记录的EOD波形的出现取决于鱼对电极的相对位置。p =正，n =负。d的示例性电相互作用的时间表，垂直条代表了两条鱼的颜色编码的EOD。隔离间隔（IDI）表示同一个人连续信号之间的时间。可能会重叠。回声反应的特征是固定潜伏期（M. Rume中的15-22毫秒），一条鱼对另一种鱼的EOD做出反应。两种鱼的相互回声都会产生时间锁定的信号传导序列，称为EOD同步。
通过运动学分析
对避免进近倾向的调查传统上依赖于基于计算机的技术，这些技术主要是通过改编时间来表征人类行为的。但是，这些技术无法准确量化其他动力变量，例如手动速度和运动方向。为了解决这些限制，已经开发了新的机器人设备，从而为人类行为提供了更多样化和准确的定量评估。本技术报告介绍了Kinarm上的避免接近任务的适应性，这是一个机器人平台，旨在跟踪参与者与虚拟环境互动的上肢运动。这种避免进近任务的这种变体评估了两个臂在十二个方向上的运动。此外，可以应用电阻载荷来研究物理效果在避免进近倾向或支持康复方案中的作用。数据和来自试验样本（n = 5）的数据突出了Kinarm进近避免接近任务的功能（KAAT）。
避免情感接近的元脑意识
1日本京都2临床心理学，大阪大学，日本苏亚大学3号临床心理学，日本，日本健康与医学研究小组，智力坦克研究小组，日本智能研究小组，KDDI Research，Inc.，Kddi Research，Inc.，Kddi Research，Inc。
算法方法避免了不一致的可行性中的局部最小值
摘要非convex优化的主要挑战是找到一个全局最佳的挑战，或者至少要避免“不良”本地最小值和毫无意义的固定点。我们在这里研究算法与优化模型和正则化相反的程度可以调整以实现这一目标。我们认为的模型是许多局部最小值的非概念，不一致的可行性问题，在这些点上，这些点之间的差距在这些点的附近最小。我们比较的算法都是基于投影的算法，特别是环状投影，环状放松的Douglas-Rachford算法以及放松的Douglas-Rachford在产品空间上分开的。这些算法的局部收敛和固定点已经在详尽的理论研究中表征。我们在轨道分辨光子发射光谱（ARPES）测量的轨道层析成像的背景下演示了这些算法的理论，这些理论都是合成生成和实验性的。我们的结果表明，虽然循环投影和循环恢复了Douglas-Rachford算法通常会汇聚最快，但重新使用Douglas-Rachford在产品空间上划分的方法确实从其他两个算法的不良本地算法中移开，最终从其他两个算法中掌握了当地最小值的群库，与全球范围的群体相关点，以确定了与全球范围相对应的群体的关键点。
丝兰（Agavoideae，Asparagaceae）中的系统发育关系和特征演化
丝兰（Asparagaceae，agavoideae）的当前分类基于形态学特征，主要是基于水果类型，碳纤维，叶缘和花序类型。为了研究这些特征的演变及其作为丝兰中某些群体的突触形态的潜在分类学意义，对44丝甘菌和八种外部种类进行了系统发育分析。差异时间会产生适当的系统发育框架，以研究形态特征的演化。最大似然和贝叶斯推论分析显示，与丝兰的这两个属中的任何一个相比，Hesperoyucca和Hesperaloe之间的系统发育关系更紧密。先前提出的属内提出的系列没有被回收为单系，但基于水果类型，我们恢复了两个主要进化枝，我们在这里命名了Aloifolia和crade Rupicola。YUCCA茎的年龄和牙冠组的年龄分别为14.34（95％HPD：14.64–14.2）和7.45（95％HPD：11.31–3.48）年龄。最近的多元化事件发生在肉体和干果的物种中。Yucca是单系的，具有两个主要进化枝，对应于带有干果的物种（进化枝Rupicola）和肉质的果实（Aloifolia）。在两个进化枝中都观察到了部分地理一致性。分散类型可能是该属多元化的关键特征。叶边缘，碳纤维和花序类型与系统发育关系不一致。
基于视觉的导航系统使卫星能够接近或避开太空中的其他物体
GNC 测试设施的 Joris Belhadj 补充道：“实验室的模型卫星（称为 BlackGEO）的制造包含了地球静止卫星地形的典型元素，并采用了包括多层绝缘和太阳能电池在内的典型卫星表面材料，以增强其光学代表性。这颗卫星也是由 Blackswan 根据 ESA 合同生产的，我们实验室的任何客户现在都可以使用它。”
避免现代信息系统中数据泄露的数据安全策略
结果：分析揭示了几个关键主题：1）安全意识培训的重要性在于它是加强人为因素的关键，而人为因素是数据保护中最薄弱的环节。2）分层防御原则的有效性，它需要结合技术措施和完善的政策和程序。3）加密、访问控制和数据最小化在保护信息和数据方面的作用比以往任何时候都重要。4）威胁情报和事件响应计划可以在威胁行为者开始执行攻击之前提前发现漏洞。5）人工智能和机器学习作为威胁的作用，以及在网络安全中利用数据分析机会识别和预防威胁的可能性。
人类避免进近冲突的电路动力学
图1。实时，避免进近冲突任务的任务设计。pac-man沿着水平走廊放置，幽灵在走廊的另一端来回移动。在吃豆人和幽灵之间放置了五个不同尺寸的奖励。参与者使用左和右箭头键移动到幽灵接近奖励（方法），或者回到走廊的尽头，参与者可以退出试验（避免）。b-e规范行为。B跨块收集的平均奖励。小提琴和在20个试验的12个块中收集的平均奖励数量（点）的平均奖励数（点）。灰色钻石表示颅内样品的性能。风险公差的变异性。20个示例参与者的盒子图和4个颅内参与者在最终决定中避免在所有试验中避免的平均距离。灰点表示每个试验的周转距离。d奖励组的周转距离。奖励可能很大（价值20分）或小（价值10分）。在最后一个点很大的试验中，与最后一个奖励很小的试验相比，参与者更靠近鬼魂。黑点表示每个颅内受试者的平均距离，灰点表示每个在线参与者的平均值。在线样本中任务的情感体验。y轴是报告在X轴上体验情绪的参与者的百分比。允许参与者选择多种情感体验或自己写自己的情感体验。f电极放置。545个颅内参与者的前额叶和边缘区域的电极放置在前额叶和边缘区域。彩色阴影指示区域，点表示电极。
实现避免温室气体排放
OX2 的气候报告遵循温室气体议定书。OX2 用于估计其项目在多大程度上能够避免温室气体排放的方法符合项目核算的温室气体议定书。项目核算的温室气体议定书将避免的温室气体排放定义为开发可再生能源项目的主要影响，即预期产生的可再生电力取代电网电力而产生的温室气体排放。世界可持续发展工商理事会的《避免排放指南》（2023 年）可用于进一步指导。