英语新词:隐性收入 hidden income 粉红力 pink power

保加利亚国家收入署启动大规模税务调查行动,针对261名甲级职业足球运动员及其亲属的隐性收入展开全面审查。此类调查在该国体育界属首次,旨在解决足球运动员隐性收入带来的税收逃避问题。

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保加利亚国家收入署近日开始对全国足球甲级职业运动员进行税收大检查,被调查的运动员人数达到了261人,其规模之大,在保加利亚体育界尚属首次。

请看新华社的报道:

The Bulgarian National Revenue Agency was investigating 261 football players and their relatives forhidden income, authorities said Tuesday.

周二据当局透露,保加利亚国家收入署正在调查261位足球运动员及其亲属的隐性收入。

在上面的报道中,hidden income就是“隐性收入”,指的是在工资、奖金、津贴、补助等正常渠道之外取得的非公开性收入,如兼职兼业收入,业余进行的经营收入、劳务报酬所得等。就足球运动员来说,对于足球队员的regular income(常规收入),地方税务机关可通过俱乐部代扣代缴方式,足额征收个人所得税。但是球员还有隐性收入,这部分收入来源广,数量大,隐蔽性强,主动缴纳这部分收入个人所得税的球员很少,tax evasion(偷逃税)现象比较普遍。另外,“隐性收入”也可以用invisible income,off-payroll incomeside money来表示。

不过,并不所有“隐性”都用hidden来表示,例如“隐性成本”是implicit cost,“隐性广告”是recessive advertisement,“隐性失业”是recessive unemployment,“隐性基因”是recessive gene。

 

 

 

 

几年前,当70后大骂80后是浪费、自私一代的时候,80后标榜自己是“红色一代”。这些年,随着90后逐步成长,社会上对90后自我为中心、缺乏责任感等评价又催生出了“粉红力”这个说法。粉红色也是红色的一种,只不过颜色没有那么深而已。那么这个“粉红力”究竟代表什么呢?

The term "Pink Power" was born in a fierce online debate among netizens from the post-1970s, post-1980s and post-1990s generations.

“粉红力”这个说法诞生于70后、80后以及90后网民之间的一场激烈论战中。

During the debate, in response to the "Red Generation" which the post-1970s and post-1980s call themselves, the post-1990s generation brought forward the concept of "Pink Power", which means that although the post-1990s generation is still young, they will surely grow up and shoulder their social responsibility, ultimately the "Pink Power" will turn into "Red Power" whereby they will become the backbone of the country.

在这场辩论中,为了回应自称“红色一代”的70后和80后,90后群体提出了“粉红力”这个概念,指出虽然90后尚属年幼青涩,但他们终究会成长起来承担起社会责任,并最终蜕变成为代表社会中坚的“红色力量”。

Once post online, the term won hearts of the post-1990s immediately and was considered as a favorite label for them.

这个说法在网上现身后,便迅速得到90后的认可,并被视为90后一代最欢迎的一个群体标签。

内容概要:本文针对国内加密货币市场预测研究较少的现状,采用BP神经网络构建了CCi30指数预测模型。研究选取2018年3月1日至2019年3月26日共391天的数据作为样本,通过“试凑法”确定最优隐结点数目,建立三层BP神经网络模型对CCi30指数收盘价进行预测。论文详细介绍了数据预处理、模型构建、训练及评估过程,包括数据归一化、特征工程、模型架构设计(如输入层、隐藏层、输出层)、模型编译与训练、模型评估(如RMSE、MAE计算)以及结果可视化。研究表明,该模型在短期内能较准确地预测指数变化趋势。此外,文章还讨论了隐层节点数的优化方法及其对预测性能的影响,并提出了若干改进建议,如引入更多技术指标、优化模型架构、尝试其他时序模型等。 适合人群:对加密货币市场预测感兴趣的研究人员、投资者及具备一定编程基础的数据分析师。 使用场景及目标:①为加密货币市场投资者提供一种新的预测工具和方法;②帮助研究人员理解BP神经网络在时间序列预测中的应用;③为后续研究提供改进方向,如数据增强、模型优化、特征工程等。 其他说明:尽管该模型在短期内表现出良好的预测性能,但仍存在一定局限性,如样本量较小、未考虑外部因素影响等。因此,在实际应用中需谨慎对待模型预测结果,并结合其他分析工具共同决策。
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