28、美国各州虚拟货币监管与税收问题解析

美国虚拟货币监管与税收解析

美国各州虚拟货币监管与税收问题解析

1. 美国部分州的虚拟货币监管情况

不同州对虚拟货币的监管政策存在差异,以下为您介绍几个州的具体情况:
- 堪萨斯州 :发布了关于虚拟货币和该州《货币传输法》的指南。双方货币兑换本身通常不受该法规涵盖,除非交易涉及第三方。指南明确表示未涉及现有各种中心化虚拟货币的货币传输活动。该州认为虚拟货币不像美元那样有内在价值,也不能视为商品,目前存在的加密货币不被视为“货币”或“货币价值”,因此不受《货币传输法》约束。但如果虚拟货币传输交易涉及主权货币,则可能被视为货币传输。
- 马里兰州 :尚未颁布要求虚拟货币许可或注册的立法。在一个案例中,法院驳回了一家虚拟货币赌场从事非法赌博的指控,原因是该公司服务条款规定虚拟商品和服务不能兑换“真钱”、商品或其他有货币价值的物品,其更像用于娱乐目的的虚拟黄金,类似购买电影票或游乐园门票。不过,有多项关于改革货币传输许可和虚拟货币相关法律的法案提交给州立法机构,但均未提交给州长签署。
- 密苏里州 :虽无虚拟货币许可或注册要求,但曾根据证券法对Virtual Mining Corp.等相关公司发出停止令。这些公司利用“Bitcointalk”在线论坛向投资者募集资金,用于开发、制造和销售比特币挖矿设备,承诺高达2812%的两年回报和100%利润,吸引了20万美元比特币投资。被告未向投资者告知比特币价值波动、缺乏政府支持等风险。有评论认为该州可能会要求虚拟货币传输许可。
- 其他州
- 蒙大拿州没有关于许可或货币传输的规定,但提供了向蒙大拿州行政管理、银

内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合Koopman算子理论递归神经网络(RNN)的数据驱动建模方法,旨在对非线性纳米定位系统进行有效线性化建模,并实现高精度的模型预测控制(MPC)。该方法利用Koopman算子将非线性系统映射到高维线性空间,通过递归神经网络学习系统的动态演化规律,构建可解释性强、计算效率高的线性化模型,进而提升预测控制在复杂不确定性环境下的鲁棒性跟踪精度。文中给出了完整的Matlab代码实现,涵盖数据预处理、网络训练、模型验证MPC控制器设计等环节,具有较强的基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及自动化、精密仪器、机器人等方向的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决高精度纳米定位系统中非线性动态响应带来的控制难题;②实现复杂机电系统的数据驱动建模预测控制一体化设计;③为非线性系统控制提供一种可替代传统机理建模的有效工具。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析实现流程,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN网络结构设计MPC控制器耦合机制,同时可通过替换实际系统数据进行迁移验证,深化对数据驱动控制方法的理解应用能力。
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