19、虚拟货币交易的税收与监管:现状与未来趋势

虚拟货币交易的税收与监管:现状与未来趋势

1. FATCA与虚拟货币监管

外国金融机构可能需要向美国国税局(IRS)报告美国纳税人持有的金融账户信息,这一要求源于《外国账户税收合规法案》(FATCA),它是2010年《就业激励与恢复法案》(HIRE)的一部分。有评论者指出,FATCA未要求虚拟钱包提供商向IRS报告信息,因此建议IRS将加密货币、虚拟钱包和虚拟钱包提供商定义为外国金融资产、外国金融账户和外国金融机构,将其纳入监管范围。

2. IRS对虚拟货币交易税收的执行

IRS对虚拟货币交易征税的立场引发了诸多困惑和不确定性。对于虚拟货币应视为货币还是财产,存在大量争议,而且对这类交易进行会计核算和追踪报告基础也引发了争议,人们呼吁IRS给出更明确的指导。由于参与虚拟货币买卖的各方具有匿名性,调查加密货币交易存在困难,但也有一些已被证实的技术可以突破这一障碍。

3. 美国诉Coinbase案

在“美国诉Coinbase”案中,IRS向Coinbase发出传票,要求获取2013年1月1日至2015年12月底期间几乎所有客户的可转换虚拟货币交易记录,目的是确定使用Coinbase传输服务的人员身份和潜在联邦所得税负债,IRS认为这些交易的资本利得被大幅少报。IRS请求了九类文件,包括用户资料、交易日志等。Coinbase拒绝遵守传票,引发了诉讼。

随后,IRS向联邦法院申请并获得授权,向Coinbase发出“John Doe”传票,以获取该网站用户和交易信息。Coinbase使用复杂的跟踪软件来确定参与比特币及类似交易的各方未报告的损益,并聘请了Chain analysis公司,该公司拥有用于跟踪和分析比特币交易的

[混合波束成形]基于深度学习的大规模天线阵列混合波束成形设计(Matlab代码、Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于深度学习的大规模天线阵列混合波束成形的设计方法,并提供了Matlab和Python代码实现。该设计聚焦于5G及未来通信系统中的关键使能技术——混合波束成形,通过深度神经网络对复杂的信道状态信息(CSI)进行高效估计波束成形矩阵优化,在保证通信性能的同时降低硬件成本计算开销。文中详细阐述了算法模型构建、训练流程设计及仿真验证过程,展示了深度学习在通信物理层中的深度融合应用,尤其适用于毫米波大规模MIMO系统场景。; 适合人群:具备通信工程、信号处理或人工智能基础知识的研究生、科研人员及从事5G/6G技术研发的工程师;熟悉Matlab或Python编程,对深度学习和无线通信系统有一定实践经验者更为适宜。; 使用场景及目标:①研究深度学习在无线通信物理层中的应用,特别是CSI反馈压缩波束成形优化;②复现先进混合波束成形算法,提升系统频谱效率能效;③为学术论文复现、课题研究或工程项目开发提供可运行的代码参考技术路线支持。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的代码逐模块分析,重点关注神经网络结构设计通信约束条件的融合方式,同时可扩展尝试不同网络架构或信道模型以深化理解。
STM32电机库无感代码注释无传感器版本龙贝格观测三电阻双AD采样前馈控制弱磁控制斜坡启动内容概要:本文档为一份名为《STM32电机库无感代码注释无传感器版本龙贝格观测三电阻双AD采样前馈控制弱磁控制斜坡启动》的技术资料,主要围绕基于STM32的永磁同步电机(PMSM)无传感器矢量控制系统的实现展开,详细注解了采用龙贝格观测器(Luenberger Observer)进行转子位置速度估算的控制算法,涵盖三电阻采样、双通道ADC数据采集、电流环前馈补偿、弱磁扩速控制及斜坡启动策略等关键技术模块。该文档不仅提供了完整的控制逻辑说明,还深入解析了底层代码实现,适用于高精度、高性能电机控制系统的开发学习。; 适合人群:具备一定嵌入式开发基础和电机控制理论知识的电气工程、自动化、机电一体化等相关专业的高校师生、科研人员及从事电机驱动开发的工程师;尤其适合希望深入理解无传感器电机控制算法及STM32平台实现的技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握基于龙贝格观测器的无传感器电机控制原理实现方法;②理解三电阻采样、双AD同步采集、前馈控制、弱磁控制和斜坡启动等关键环节的设计思路代码实现;③用于高校课程设计、毕业设计、科研项目开发或工业级电机控制器的研发参考。; 阅读建议:建议读者结合STM32开发环境和电机控制实验平台进行代码阅读调试,配合电机控制理论教材逐步理解各模块功能,重点关注观测器设计、坐标变换、PI调节器参数整定及ADC采样时序等核心部分,以实现理论实践的有效结合。
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