借款利息計算 相關
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2019年3月16日 · 記者在其中一家二手車金融公司的借款合約中發現，合約顯示借款利率為8%至10.5%。在實際測算中，加上保險貸款、GPS貸款、平台費等費用後，其借款利率比合約顯示利率要高，從12%~20%不等。 在另一家公司的合約中，記者也發現了實際借款利率高於約定
2019年12月15日 · 匯算清繳的具體計算公式： 2019年度匯算應退或應補稅額= [（綜合所得收入額—60000元—“三險一金”等專項扣除-子女教育等專項附加扣除-依法確定的其他扣除）×適用稅率-速算扣除數]—2019年已預繳稅額。 比如，一個納稅人每月工資1萬元、個人繳付“三險一金”2000元，有兩個上小學的孩子，按規定可以每月享受2000元（全年2.4萬元）的子女教育專項附加扣除。 但因其在預繳環節未填報，使得計算個稅時未減除子女教育專項附加扣除，全年預繳個稅1080元。 其在年度匯算時填報了相關信息後可補充扣除2.4萬元，扣除後全年應納個稅360元，按規定可以申請退稅720元。 哪些人不用辦理匯算清繳： 1，納稅人需要補稅但綜合所得年收入不超過12萬元的； 2，納稅人年度匯算需補稅金額不超過400元的；
2018年5月24日 · 銀行從投資者手中接過錢後投給誰？ 這涉及到風險的識別和定價。 對銀行而言，風險和收益並不對稱。 錢投給優質的融資者，銀行只能賺取一點利息；而投給不好的融資者，發生壞账風險，則連本金都收不回來。 所以，銀行選擇將錢貸給那些違約風險和貸款需求都較低的優質客戶，如國企和央企，這些企業有政府提供隱形擔保，發生壞账的風險較低。 而那些真正需要錢的中小企業或個人，則很難貸到款。 中國一直以間接融資為主。 根據人民銀行提供的數據，中國間接融資佔到了社會融資的80%以上。 過去30年，依靠以銀行為主的間接融資體系，中國經濟保持了快速發展。 但到了今天，間接融資暴露出了越來越多的短板和缺點。 究其原因，在於經濟的發展階段發生了根本性變化。
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- 首次展出基於旭日2.0架構xforce邊緣ai計算平台
- 發布未來城市解決方案
- 旭日2.0預計年底量產流片，新融資金額在5-10億美元之間
- 結語：做ai芯片門檻很高
在本次安博會上，基於旭日（Sunrise）2.0的架構（BPU2.0，伯努利架構）的地平線XForce邊緣AI計算平台首次展出。 XForce 是基於地平線自主研發的嵌入式人工智能處理器架構 BPU 打造的邊緣 AI 計算平台，其主芯片為Intel A10 FPGA，外形為Low profile 166mm*69mm，典型功耗35W，支持通用目標檢測、通用多目標跟蹤、語義分割、單例分割、關鍵點檢測、屬性分類與回歸、人臉識別、人體 ReID、人體行為識別、單目深度估計等算法。 目前，該平台的算法性能優勢有： 1、目標檢測，與 YOLOv3-608 對比，在同等算法指標下，處理速度快數倍； 2、人體骨骼點檢測，與公開的 OpenPose 系統對比,在同等算法指標下,有數量級處理速度的優勢; 3、...
在本次安博會上，地平線還發布並解讀了未來城市解決方案。 除了此前展示過的大規模人臉抓拍識別方案、智能零售、智慧城市三大場景外，安博會期間，地平線還將首次展出多項AI解決方案，覆蓋智慧安防、智慧水務、智慧交通、智慧城市管理等垂直城市應用場景。 其中，依托地平線XForce邊緣AI平台的地平線密集人群人體分析方案基於地平線BPU2.0處理器架構（伯努利架構），可廣泛應用於AIoT邊緣計算方向的多個未來城市場景，如商業場景中的客流統計、自動建檔、消費者動線、場景熱力圖、消費者行為分析等，並可在交通、安防等多類城市公共場景中實現高效率的人臉、人頭、人體檢測，以及多人的人體骨骼點和單例分割。 目前，地平線智慧城市解決方案已助力上海臨港城市智慧城市建設、長沙湘江新區智慧交通建設、國內某大型機場智慧交通建...
地平線創始人兼CEO余凱認為，全球範圍內，引領深度匹配算法和處理器軟硬結合之路、真正做到高度協同的軟體算法、芯片架構創新的主要有兩家公司，一個是谷歌，另一個就是地平線。 地平線在2015年7月首次推出BPU（Brain Processing Unit），余凱表示，這在整個行業是最早的。而谷歌的TPU（Brain Processing Unit）在2016年5月首次披露。 地平線非常關注邊緣計算，邊緣計算具有實時、節省帶寬、降低伺服器端負載的特點，是非常重要的AI場景。余凱認為，目前由於缺乏高性能、低能耗的邊緣AI處理器，所以在邊緣計算佔比較低，但未來差不多會有超過一半的計算任務在邊緣發生。 圍繞邊緣AI處理器，地平線希望擴展到三個場景：自動駕駛、智慧城市和智慧零售。基於這三大場景，地平線推出...
作為AI芯片領域備受矚目的獨角獸企業，地平線在主攻自動駕駛和安防的基礎上，對智慧城市開始更全面的布局。 如今，AI芯片市場戰況更新，不僅老芯片玩家接連發力，就連特斯拉、海康威視、大華股份等傳統行業玩家也紛紛跨界做AI芯片。對此，余凱認為，這是好事，但也意味著跨界玩家需要跨越更多門檻，比如AI芯片研發周期高，需要考慮如何兼顧進入市場的時間效率和資金投入的成本。
2019年8月6日 · 翰林匯財務負責人在接受《每日經濟新聞》記者採訪時表示，華夏銀行向翰林匯發放的銀行承兌匯票共計162張，涉及金額10.12億元，翰林匯實際收到83張銀行承兌匯票共計4.72億元，其中有79張在發放過程中被截留，涉及金額5.40億元。 在借款到期後，天騰系公司未能歸還1.448億元。 華夏銀行自2016年起，先後向天騰系旗下4家公司發起了訴訟，要求後者歸還借款本金及利息1.8億元，並將翰林匯一同列為被告，要求翰林匯負連帶責任。 翰林匯財務負責人表示，華夏銀行存在違規發放票據的行為，導致大量銀行承兌匯票被他人承兌，銀行方面應該對造成的損失負責。 8月1日，記者向華夏銀行方面發送了採訪函，但截至發稿，尚未收到華夏銀行的答覆。 三方協議.
原因一，銀行的取款手續費太貴了，就比如有些地方取100塊就要收兩塊錢手續費，而利息可能只有一塊錢。這樣很不劃算。 原因二是自控力的問題。我們的大腦對現在和未來的處理方式是不同的。
2018年11月6日 · 借名買房是捷徑？ 走不好就是坑. 公開日: 2018-11-06. 借名買房. 所謂“借名買房”，是指實際出資人 (借名人)借用他人名義購買房屋，將房屋登記在他人名下，並約定由實際出資人享有房屋權益。 但是，這種買房方式蘊藏著風險，並且產生了許多糾紛。 借名買房常常發生在 熟人之間，親戚朋友 之間更為常見。 這樣“放心”人也鬧上了法院，可見“借名買房”的風險並不低。 看似捷徑走成了深坑， “借名買房”的六大風險不好好研究，“賠了房子又折錢”的悲劇說不定就砸到誰頭上了。 借名買房“六”大風險. 1. 無書面協定，一方否認曾約定借名買房. 借名買房的雙方多為親屬、朋友關係，基於感情信任，多為口頭約定，較少簽訂書面協定，登記人因房屋價格上漲等因素否認借名買房。 2.
