非手写电子签名的电子合同需注意

非手写电子签名的电子合同要点
电子合同的有效性依赖于电子签名的可靠性。根据《合同法》和《电子签名法》,电子签名需满足真实身份、真实意愿、合同内容不可篡改及签名不可改动四个条件。然而,CA等第三方认证的电子签名可能存在意愿表达不清、生物特征识别技术局限等问题,可能导致合同纠纷。某些情况下,如CA证书问题或安全性漏洞,电子签名可能无效。

电子合同的有效性是由电子签名来证明的!

《合同法》第33条规定:当事人之间使用计算机电子数据交换,合同主要条款也是通过计算机屏幕显示,不存在任何传统意义上的书面形式,因此只能以电子数字签名(加密)的形式,证明合同的成立。

电子签名的有效性是由法律规定技术要求来实现的!

《电子签名法》第十三条:电子签名同时符合下列条件的,视为可靠的电子签名。

1、真实身份:电子签名制作数据用于电子签名时,属于电子签名人专有;

(电子签名是你参与才能制成的签名数据,代表你身份,必须你亲手完成)

2、真实意愿:签署时电子签名制作数据仅由电子签名人控制;

(电子签名能表达你对文件内容的同意行为)

3、合同未改:签署后对电子签名的任何改动能够被发现;

(电子合同的内容,一经签订后无法被修改,或者修改的部分能够被发现)

4、签名未改:签署后对数据电文内容和形式的任何改动能够被发现。

(你的电子签名数据不能被修改,包括附带的时间、地址等数据)

当事人也可以选择使用符合其约定的可靠条件的电子签名。

CA可能在签署意愿表达上有些不明确!

CA之类的第三方认证电子签名,是以第三方识别身份下发证书,对证书的使用存在监管不力的情况,导致非主动意愿下的电子合同被签订,事后纠纷率偏高。

其辅助结合的人脸等生物特征识别,是一种静态的识别技术,能够表达“签到”的行为而无法表达“确认”的行为。无法有效表达签名只由本人控制的意愿,在这点上经常成为司法争议焦点,也是笔

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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