购二手房当心"一房多主" 意向金难要回问题

市消保委发布消费提示,近期二手房市场出现“一房多主”等问题。消费者购房前需了解房屋产权状况,注意福利房交易限制,并谨慎支付意向金。
http://house.online.sh.cn   2007-08-30 08:45:02  [来源]:21CN 【 浏览字号:

  市消保委昨天发布消费提示,提醒消费者注意近期在二手房市场中出现的“一房多主”、“意向金”难要回等新问题,避免不必要的损失。

  市消保委发现,近期有关二手房买卖的消费投诉数量有所增加。从投诉内容看,有些二手房产权关系复杂,还有些 房屋性质特殊,都不适合普通交易。专家指出,在购买二手房前,消费者需到房地产管理部门了解有关房屋的“老底”。在房屋产权上,消费者应确认卖房人是否为 独立拥有房屋产权之人,如果与其他人共有,必须与全部共有人订签房屋买卖合同;如果购买的房屋曾被租赁,需了解房

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屋租赁情况,如果购买时该房屋已出租,只要租赁合同不到期,购买人就无法正常入住。此外,福利房属于交易受限制的房屋,国家对于福利政策房转让年限、买房人资格等有特别规定,消费者必须提前了解。

  同时,部分二手房交易合同上的“意向金”也可能给消费者带来烦恼。市消保委调查发现,目前房产中介经常要求 消费者在签订二手房买卖合同前支付“意向金”,并在相关单据上注明“意向金自动转定金”条款。部分消费者对此类条款不够重视,误认为“意向金”可无条件退 回而轻易付款。其实,“意向金”虽不具有“定金”的性质,但依据双方约定转为“定金”后,将适用《担保法》有关定金罚则的规定,消费者应当谨慎支付。

  市消保委提醒,购买二手房要注意签订好三个合同,分别是与房产中介签订的“居间合同”、与卖房人交易的“房屋买卖合同”、向银行贷款的“贷款抵押合同”。签订合同前,可向相关机构咨询;签订合同时,要看清合同条款,口头约定务必以书面形式写入合同内容。

内容概要:本文介绍了种基于蒙特卡洛模拟和拉格朗日优化方法的电动汽车充电站有序充电调度策略,重点针对分时电价机制下的分散式优化问题。通过Matlab代码实现,构建了考虑用户充电需求、电网负荷平衡及电价波动的数学模【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)型,采用拉格朗日乘子法处理约束条件,结合蒙特卡洛方法模拟大量电动汽车的随机充电行为,实现对充电功率和时间的优化分配,旨在降低用户充电成本、平抑电网峰谷差并提升充电站运营效率。该方法体现了智能优化算法在电力系统调度中的实际应用价值。; 适合人群:具备定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事新能源汽车、智能电网相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究电动汽车有序充电调度策略的设计与仿真;②学习蒙特卡洛模拟与拉格朗日优化在能源系统中的联合应用;③掌握基于分时电价的需求响应优化建模方法;④为微电网、充电站运营管理提供技术支持和决策参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注目标函数构建、约束条件处理及优化求解过程,可尝试调整参数设置以观察不同场景下的调度效果,进步拓展至多目标优化或多类型负荷协调调度的研究。
内容概要:本文围绕面向制造业的鲁棒机器学习集成计算流程展开研究,提出了套基于Python实现的综合性计算框架,旨在应对制造过程中数据不确定性、噪声干扰面向制造业的鲁棒机器学习集成计算流程研究(Python代码实现)及模型泛化能力不足等问题。该流程集成了数据预处理、特征工程、异常检测、模型训练与优化、鲁棒性增强及结果可视化等关键环节,结合集成学习方法提升预测精度与稳定性,适用于质量控制、设备故障预警、工艺参数优化等典型制造场景。文中通过实际案例验证了所提方法在提升模型鲁棒性和预测性能方面的有效性。; 适合人群:具备Python编程基础和机器学习基础知识,从事智能制造、工业数据分析及相关领域研究的研发人员与工程技术人员,尤其适合工作1-3年希望将机器学习应用于实际制造系统的开发者。; 使用场景及目标:①在制造环境中构建抗干扰能力强、稳定性高的预测模型;②实现对生产过程中的关键指标(如产品质量、设备状态)进行精准监控与预测;③提升传统制造系统向智能化转型过程中的数据驱动决策能力。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Python代码实例,逐步复现整个计算流程,并针对自身业务场景进行数据适配与模型调优,重点关注鲁棒性设计与集成策略的应用,以充分发挥该框架在复杂工业环境下的优势。
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