《证据规定》之对鉴定意见异议的处理

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对鉴定意见的异议

《最高人民法院关于民事诉讼证据的若干规定》第37条,人民法院收到鉴定书后,应当及时将副本送交当事人。当事人对鉴定书的内容有异议的,应当在人民法院指定期间内以书面方式提出。

对于当事人的异议,人民法院应当要求鉴定人作出解释、说明或者补充。人民法院认为有必要的,可以要求鉴定人对当事人未提出异议的内容进行解释、说明或者补充。

《司法鉴定决定》第十一条规定:“在诉讼中,当事人对鉴定意见有异议的,经人民法院依法通知,鉴定人应当出庭作证。”而《民事诉讼法》第七十八条作了更为严格的规定,不仅将当事人异议作为鉴定人必须出庭的情形,还增加了认为鉴定人有必要出庭的并列条件。值得注意的是,人民法院认为有必要并非当事人对鉴定意见提出异议而致使鉴定人出庭的必经途径和必要条件。这一点与《刑事诉讼法》规定的对鉴定人出庭作证的具体程序有着本质的差别。

由于鉴定意见兼具科学性和证据性的双重属性,因此,其科学属性决定了鉴定人出具的相关意见难免具有局限性和开放性,受科学原理、技术方法、鉴定标准以及鉴定人员的认知能力所限,鉴定意见出现误差是符合认知规律的。而其证据属性则决定了鉴定人在从事鉴定活动中易受到干扰。司法鉴定不同于普通科学探究活动,司法鉴定活动的目的性更明确、对实验材料的限制更严格、鉴定过程更易受人为因素影响,这些特点也导致鉴定意见可能出现与科学真相不符的情况。据此,人民法院必须通过当事人对鉴定意见提出的异议的认真审查,方能有效地通过诉讼对抗程序的安排,尽可能地找出鉴定过程或者鉴定意见本身存在的谬误,从而对相关专门性问题作出接近客观真相的判断。

关于鉴定人出庭的必要性问题,《民事诉讼法》修改给予了充分肯定,在理论上并无不当之处。由于鉴定意见是鉴定人根据自身的专业知识,对与案件有关的材料进行加工得出,特别是其形式上系通过书面报告的方式呈现在法官与当事人面前,并没有通过当庭言词的方式表现,这就使得相关证据的信息是单方体现,而无法实现当庭的双向乃至多向的交流沟通,无法就法官或者当事人对鉴定意见中无法理解或者提出质疑的问题立即进行答疑解惑。此外,由于鉴定意见的专业性,在对其阅读和理解的过程中会产生更多的疑问。特别是司法实践中,鉴定意见的证明效力极强,很难通过当事人另行举证的方式予以推翻。

因此,当事人对鉴定书所提出的异议,本质上只有通过鉴定人的出庭,详细解答法官和当事人的询问,才能对鉴定意见包含的证明案件事实的信息作充分的展示,达到直接言词审理的基本要求,也能让鉴定人在鉴定过程中保持独立、专业、谨慎和诚实的职业操守进行有效的监督。否则,对鉴定意见可靠性、关联性和合法性的审查,因证据制作者与审理者、与当事人在时空上的错位,很难一步到位。

但是,在本次修改《证据规定》中对本条的起草讨论过程时,很多法院提出要求在鉴定人出庭的前提条件“当事人对鉴定意见有异议”的基础上与《刑事诉讼法》一样,增设人民法院审查环节,即只有当人民法院认为鉴定人必须出庭的情况才通知鉴定人出庭。主要是以下两点理由:一是,实践中当事人对鉴定意见不满的情况比较普遍的情形,而《民事诉讼法》第七十八条的规定并没有将当事人对鉴定意见提出的异议进行区分和甄别,法条的字面意思十分明确,即但凡当事人提出异议的,不管该异议是否成立或者有一定的理由支撑,人民法院一律需要传唤鉴定人出庭质证。从诉讼规律的角度,很多案件客观上没有必要要求鉴定人出庭作证。这种制度安排,人为地使诉讼程序极大复杂化,诉讼成本过于高昂。第二,从实际的效果来看,虽然鉴定人员出庭能够帮助法官及当事人对相关的鉴定流程、鉴定所依据的科学原理、科学技术手段以及所运用的特殊设备有了更为深入、直观的了解,但是,由于绝大多数法官或者当事人及其诉讼代理人,囿于缺乏对相关专业领域问题的研究,故根本无法对鉴定意见是否符合科学性的问题提出具体的异议或者意见,根本无法和出庭的鉴定人员就涉及的专门性问题进行平等的对话,质证效果不好。

鉴于民事诉讼立法对鉴定人出庭的触发条件也就是启动的门槛较低,但第七十八条作为2012年《民事诉讼法》修改的重要条文,需要我们在法律适用过程中贯彻立法意图,只能进行便于操作的细化,不能通过设置实质性的审查条件作为触发的前置程序来限制当事人的该项诉讼权利。在诉讼中,鉴定意见作为法律服务产品,对其进行可靠性审查,不能简单地类比普通的社会产品,除了其自然的科学属性,还应当考虑其特有的法律属性,也就是说对鉴定意见的可靠性评价,是具有两种维度的:即科学维度和法律维度。但实践中,当事人对于鉴定意见并不一定是从科学维度提出的异议,甚至很多只是源于对鉴定方法的不了解导致的。

考虑到《司法鉴定决定》第十一条中有“经人民法院依法通知”这个流程安排和履行手续的规定,于是,在通知鉴定人出庭的具体操作中,吸收了根据司法实践中已经形成的惯有做法,安排了当事人以书面方式提出异议和鉴定人以书面方式回复的具体流程。通过这种方式,有以下两个显著的优点:一方面,可以消化相当一部分原本就不需要鉴定人出庭的简单争议,有效提高诉讼效率;一方面,为鉴定异议的明确和进一步提炼鉴定争议的焦点奠定良好的基础,使得鉴定人为出庭做好充分准备,节约庭审时间,提升庭审效果。特别值得肯定的,这种做法并没有对当事人申请鉴定人出庭的诉讼权利作出限制。

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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第三方鉴定机构依据合同履行地的市场价格及政府定价或政府指导价,对涉案工程的造价进行了鉴定并出具鉴定意见书,认定涉案房屋工程造价为124735.72元,苏某主张装修工程造价为215290元缺乏依据,许某虽对鉴定意见书关联性提出异议,但亦未提交相反证据,最终,法院认定双方装修工程造价以鉴定意见书为准更符合本案实际,对鉴定结论予以采信,判决许某向苏某支付剩余款项44735.72元。施工过程中,厨房门处的承重墙被改动。胡某辩称,装修公司主张的部分增项为恶意虚假增项,事前装修公司未告知他,也未约定价格,他不予承认。

zy5826261的博客 227

2026年建筑工程经济纠纷维权全攻略:工程款拖欠、结算争议与执行难题的专业解决路径

从业者在日常经营中应当规范合同管理,注意留存施工过程中的各类文件,遇到纠纷时第一时间固定证据,根据案件特点选择合适的解决路径,必要时寻求专业法律帮助,才能最大限度维护自身合法权益,避免不必要的经济损失。处理建筑工程纠纷,证据是核心。另一起典型案件中,在实际施工人向发包人主张工程款的代位执行案件里,专业律师团队精准适用建设工程相关司法解释规定,明确了转包人在代位执行程序中的异议权利,厘清了实际施工人、转包人、发包人三方的权利义务边界,为同类案件的处理提供了专业的法律参考,有效维护了委托人的合法权益。

qq_34644116的博客 230

撞车伪造现场这个属于什么罪

发生交通事故后,要对交通事故责任进行认定,如果当事人对责任认定有异议的,可以报警,由交警到现场进行调查,确定交通责任进行认定,那么撞车后伪造现场会构成什么罪名?小编已经整理了如下的内容供大家做法律参考。 一、撞车伪造现场这个属于什么罪 撞车后伪造现场的,如果是为了骗取保险的,就可能涉及的罪名包括保险诈骗罪。 《中华人民共和国刑法》 第一百九十八条【保险诈骗罪】有下列情形之一,进行保险诈骗活动,数额较大的,处五年以下有期徒刑或者拘役,并处一万元以上十万元以下罚金;数额巨大或者有其他..

zfwkf001的博客 116
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