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· 一、增值税： 对商品、服务在流通环节，增值的部分征税；增值税的前身是营业税，营业税时期，中央分配75%，地方留存25%，营改增后，为了地方的发展，增值税的分配比例为中央50%，地方50%；除此之外，海关征收的增值税全部归中央。 Adversarial attacks can easily fool gnns in making predictions for downstream tasks. · we propose a novel differentiable structural learning neural network (dgsln), which utilizes the attention mechanism to dynamically learn an adaptive graph topology from node features in each layer for robust graph representation learning. · 根据中国现行分税制财政管理体制及最新税收立法情况，中央与地方税收收入划分遵循明确的法律依据，以下对18个税种的分配比例进行分类说明： 1、增值税，中央50%，地方50%；海关代征的部分中央100% 2、消费税，中央… However, recent studies show that gnns are vulnerable to carefully-crafted perturbations, called adversarial attacks. Graph neural networks (gnns) are powerful tools in representation learning for graphs. · 营改增之后，中央和地方增值税分享比例将大致调整为五五分成。 其中，分配给地方的50%有两种方式，25%或者30%增值税收入将按税收来源地返还地方，另外25%或20%的比例按照新规则分配给各省。 · 在这篇论文中讨论的是如何对攻击后的图结构具有 鲁棒性，图结构由邻接矩阵和各个节点的特征组成，这里的perturbed graph指的是邻接矩阵受到改变而节点特征不变。 We first apply a high-pass filter to make each node more distinctive from its neighbors by encoding structure information into the node features. Therefore, in this paper, we explore these properties to defend adversarial attacks on graphs. · in this regard, we propose a novel robust graph structure learning method to achieve a high-quality graph from heterophilic data for downstream tasks. · graph neural networks (gnns) are powerful tools in representation learning for graphs. · 增值税作为中央与地方共享税，其收入在中央与地方之间进行分配。 根据现行财政体制，增值税中央与地方共享比例为50%:50%，即中央和地方各占一半。 In particular, we propose a general framework pro-gnn, which can jointly learn a structural graph and a robust graph neural network model from the perturbed graph guided by these properties. 其次，加权邻接矩阵能够相对于二元邻接矩阵更好地编码边缘的信息，这有利于后续的图表示学习。 例如，广泛使用的graph attention network（gat）（veliˇckovi ́c et al，2018）本质上旨在学习输入二元邻接矩阵的边缘权重，以利于后续的消息传递操作。 · 我国的税收收入分为 中央税、地方税 和 中央地方共享税。 地方分成部分，还涉及到地方各级政府的具体分配，这个没有统一比例，是由各地来确定的。