未核签名信用卡被盗刷超市是否担责?

本文探讨了信用卡持有者因未妥善保管信用卡及未按规定签名而导致信用卡被盗刷的情况下,超市作为特约商户是否应承担赔偿责任的问题。文章指出,虽然超市未尽到审慎审查义务,但信用卡持有者也存在过错。

 编辑同志:

  我曾到招商银行办理了一张信用卡,透支额度为1万元,该信用卡上有与我姓名发音相同的汉语拼音凸字(但我未在卡背面空白处签名)。由于朋友急需用钱,我将该信用卡借给了他,谁料不久,朋友告诉我信用卡被盗,我急忙打电话到银行挂失并查余额,被告知该卡已被他人消费5000余元,消费场所为某超市,消费签名为李某某。签名为李某某也能消费,我认为超市显然没有仔细核对签名,我找到超市,要超市向银行支付这笔钱,但超市却说,是我不慎丢了信用卡,我有过失在先,因而责任不在超市。请问:未核对签名导致顾客信用卡被盗刷,超市应当赔偿我的损失吗?

  读者 王亮

  王亮读者:

  首先应肯定的是,超市作为招商银行信用卡特约商户,在消费者持信用卡消费时,应尽到审慎注意和审查义务,仔细核对消费者的签名与信用卡。而从你反映的情况看,你系信用卡的持卡人,且信用卡上有与你姓名发音相同的汉语拼音凸字,而在发生消费时持卡人签名栏处签名为“李某某”,二者之间,显然存在明显差别。在此情况下,超市仍然让“李某某”持卡消费,应认定超市未尽审慎审查义务,其存在过错是毫无疑问的。但是,超市是否就应当承担全部责任,赔偿你损失的5000元呢?这主要看你自身是否存在过错。信用卡应当妥善保管,你却将信用卡交给他人使用,可以说你未尽到妥善保管义务,对信用卡丢失和被盗用存在过错,并且你未按信用卡使用规定在信用卡背面空白处签名,以致李某某冒名消费,从这方面来说,你也存在重大过错。因此,鉴于你与超市对你的信用卡被盗刷均存在过错,你与超市应当按照各自过错程度对你信用卡被盗刷的损失承担责任。

  本报法律组

来源:正义网

训练数据保存为deep_convnet_params.pkl,UI使用wxPython编写。卷积神经网络(CNN)是一种专门针对图像、视频等结构化数据设计的深度学习模型,在计算机视觉、语音识别、自然语言处理等多个领域有广泛应用。其心设计理念源于对生物视觉系统的模拟,主要特点包括局部感知、权重共享、多层级抽象以及空间不变性。 **1. 局部感知与卷积操作** 卷积层是CNN的基本构建块,使用一组可学习的滤波器对输入图像进行扫描。每个滤波器在图像上滑动,以局部区域内的像素值与滤波器权重进行逐元素乘法后求和,生成输出值。这一过程能够捕获图像中的边缘、纹理等局部特征。 **2. 权重共享** 同一滤波器在整个输入图像上保持相同的权重。这显著减少了模型参数数量,增强了泛化能力,并体现了对图像平移不变性的内在假设。 **3. 池化操作** 池化层通常紧随卷积层之后,用于降低数据维度并引入空间不变性。常见方法有最大池化和平均池化,它们可以减少模型对微小位置变化的敏感度,同时保留重要特征。 **4. 多层级抽象** CNN通常包含多个卷积和池化层堆叠在一起。随着网络深度增加,每一层逐渐提取更复杂、更抽象的特征,从底层识别边缘、角点,到高层识别整个对象或场景,使得CNN能够从原始像素数据中自动学习到丰富的表示。 **5. 激活函数与正则化** CNN中使用非线性激活函数来引入非线性表达能力。为防止过拟合,常采用正则化技术,如L2正则化和Dropout,以增强模型的泛化性能。 **6. 应用场景** CNN在诸多领域展现出强大应用价值,包括图像分类、目标检测、语义分割、人脸识别、图像生成、医学影像分析以及自然语言处理等任务。 **7. 发展与演变** CNN的概念起源于20世纪80年代,其影响力在硬件加速和大规模数据集出现后真正显现。经典模型如LeNet-5用于手写数字识别,而AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet等现代架构推动了CNN技术的快速发展。如今,CNN已成为深度学习图像处理领域的基石,并持续创新。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
内容概要:本文介绍了一种基于CEEMDAN-BiLSTM的中短期天气预测模型,通过将完全集合经验模态分解自适应噪声(CEEMDAN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)相结合,实现对复杂气象时间序列的高精度预测。首先利用CEEMDAN对原始气象数据进行多尺度分解,获得多个本征模态函数(IMF)分量和残差,有效解决模式混叠与噪声干扰问题;随后对各IMF分量分别构建BiLSTM模型进行独立预测,充分发挥其对前后时序依赖的建模能力;最后通过集成重构输出最终预测结果。文中还包含了数据预处理、特征提取、模型评估与可视化等完整流程,并提供了MATLAB实现的部分代码示例。该方法显著提升了天气预测的准确性与鲁棒性,适用于多类气象要素的中短期趋势预测。; 适合人群:具备一定机器学习和时间序列分析基础,从事气象、环境、能源等领域研究或工程应用的研发人员、高校研究生及数据科学家。; 使用场景及目标:①应用于温度、风速、降水等气象变量的中短期精准预测;②解决传统模型在非线性、多尺度气象信号建模中的局限性;③构建智能气象预测系统,服务于电力调度、灾害预警、智慧农业等实际业务场景。; 阅读建议:建议结合MATLAB代码实践操作,深入理解CEEMDAN分解机制与BiLSTM建模细节,重点关注数据预处理、模型参数调优与结果集成策略,同时可扩展至多变量联合预测以提升应用价值。
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