《证据规定》之未经质证的材料,不得作为鉴定的根据

最高法规范区块链证据,司法链将走向全国统一 1月21日,最高人民法院发布《关于人民法院在线办理案件若干问题的规定(征求意见稿)》(以下简称《征求意见稿》),对区块链证据的效力、区块链证据审核规则、上链前数据的真实性审查、区块链证据补强认定等方面进行了详细说明。 链新(ID:ChinaBlockchainNews)原创 作者 | 冯铭 编辑 | 刘淮西 1月21日,最高人民法院发布《关于人民法院在线办理案件若干问题的规定(征求意见稿)》(以下简称《征求意见稿》),对区块链证据的效力、区块链证据审核规则、上链前数据的真实性审查、区块链证据补强认定等方面. 阅读详情

鉴定材料的提交

《最高人民法院关于民事诉讼证据的若干规定》第34条,人民法院应当组织当事人对鉴定材料进行质证。未经质证的材料,不得作为鉴定的根据。

经人民法院准许,鉴定人可以调取证据、勘验物证和现场、询问当事人或者证人。

民事诉讼中,无论是哪一方当事人申请启动司法鉴定,均需要由审理的人民法院审查许可后方可进行,且委托司法鉴定的委托人绝对排除当事人,而只能由审理相关案件的人民法院担任。对于鉴定人而言,除了收取必要的鉴定费用,可供鉴定的相关材料齐备、充分也是鉴定人开展鉴定活动的基本条件。因此,除了鉴定费用预交义务外,当事人还负有提交与鉴定相关证据材料的义务,如拒不提交相关材料导致鉴定无法完成的,则应当由负有举证责任的一方当事人对需要通过鉴定证明的相关事实承担举证不能的责任。实践中一些鉴定所需的相关材料在不负有举证责任一方当事人的控制之下,在此情况下,负有举证责任的一方当事人可以通过申请书证提出命令、主张证明妨碍以及向人民法院申请调查取证等方式达到促使相关材料的控制人配合提交。

作为委托人的人民法院,必须对移送司法鉴定的相关材料进行审核,确保鉴定人所接收的鉴定材料已经经过真实性、完整性的确认。实践中虽然对于涉及鉴定的案件,主审法官往往会组织双方当事人对相关的鉴定材料进行质证。但是,现行法律、司法解释及行政法规均没有对鉴定材料的质证程序、方式与标准进行规范,导致问题不少。

PART

01

现行规范梳理

1.未质证的材料作为鉴定材料动摇了鉴定意见作出的合法性基础。作为鉴定基础的材料如果未经当事人质证及人民法院认证,一旦确定移送鉴定人,鉴定人据此进行鉴定并出具鉴定意见后,当然会遭致当事人对鉴定意见所根据的主要证据提出异议,进而对鉴定意见予以否认。由于未经质证的鉴定材料极有存在合法性与真实性的缺陷,因此,鉴定意见的可采性将被大大降低,导致实践中不得不通过补充鉴定、重新鉴定的方式来补救或者改正。不仅拖延了诉讼进程,浪费了大量的司法资源,增加了当事人的诉讼成本,也导致当事人对法院组织诉讼活动的能力和公正性提出质疑,配合程度大大降低。

2.未认证真实性、完整性的材料作为鉴定材料降低了鉴定意见作出的准确性。实践中,一些法官为了避免在判决前提前就相关涉及专门性问题的证据材料进行认定,只向鉴定人移送双方当事人均未提出异议的鉴定材料,对于当事人提出异议的鉴定材料一律不移送,如此做法,既可能导致鉴定材料的完整性、充分性不足,从而影响到鉴定意见出具的可能性,导致很多鉴定项目因缺乏鉴定材料而无法作出,即便可以出具鉴定意见,也因可供鉴定的相关材料不够充分而使得鉴定意见的可靠性大大降低。如此;不仅影响当事人权利的主张,也妨碍了人民法院对相关专门性问题的查明。

3.法官对待移送鉴定人的鉴定材料不质证不认证,也使得裁判者对于司法鉴定的相关基本原理、需求缺乏基本的了解,甚至推卸鉴定材料的采集责任,对于涉及专门性问题的相关事实查明十分不利。很多司法鉴定启动后,法官不再关心,采用何种方式、运用到何种科学原理、鉴定意见的参考标准等都不愿去学习了解,对于鉴定中存在的哪些困难也一无所知。在鉴定过程中,无法与鉴定人员保持良性的沟通,一方面在事实认定中过分依赖鉴定意见,另一方面自身对鉴定意见确实也缺乏必要的审查能力。

PART

02

规范的完善

针对上述问题,我们有必要对鉴定所需的鉴定材料的性质作一个梳理。鉴定材料作为司法鉴定所根据的基础性信息源,本质上仍属于民事诉讼证据的范畴,仅是因为这些保有与案件有关信息的材料非经特殊的或者科学的技术方法,无法为一般人所知悉,因此必须通过司法鉴定的手段将相关案件信息从中搜集提炼。我国《民事诉讼法》第六十八条中规定,证据应当在法庭上出示,并由当事人互相质证。因此,人民法院对证据材料真实性完整性地判断必须是经过案件双方当事人质证,方可作出。关于鉴定材料移送和接收,《司法鉴定程序通则》第十二条第一款作了“委托人委托鉴定的,应当向司法鉴定机构提供真实、完整、充分的鉴定材料,并对鉴定材料的真实性、合法性负责”的规定,根据鉴定的一般需要作出了更为详细的要求。由于鉴定人在诉讼中最主要的功能就是凭借自身特殊的专业能力发现、解释案件事实和证据中涉及的专门性问题。也就是说,鉴定人员进行分析、判断的基础是人民法院向其移送的相关鉴定材料。但是,更为全面地搜集鉴定所需的相关材料和信息,法律亦授权鉴定人员可以直接通过调取证据、询问当事人等方式获得鉴定所需要的案件信息, 但因鉴定人与法官同样,亦需严格遵循中立立场,故这种获取过程也同样应当遵守人民法院调查认定证据的基本规则,即由当事人充分参与,必要时应当组织当事人之间进行质证、辩论。实践中,经常出现鉴定人将自行调取的证据或者根据当事人的陈述直接作为鉴定材料使用,但未对这些调取的证据组织质证,亦未听取对方当事人的陈述,由此所作的鉴定意见未参与的当事人意见很大,异议率较高。考虑到鉴定活动中调取证据和询问当事人等活动仍需要充分平等地保护当事人的诉讼权利,仍受到民事诉讼程序的制约,本条第二款对诉讼活动中如何适用《民事诉讼法》第七十七条第一款作了细化,一方面要求鉴定人自行调取鉴定材料之前需要向委托的人民法院告知并取得准许;另一方面,进一步充实完善了鉴定人可以调取鉴定材料的范围和手段,包括调取证据、勘验物证和现场、询问当事人或者证人。

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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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JCAppraisal的博客 482

人民法院案例 | 鉴定意见已被生效判决确定,鉴定中心又向法院发出撤销鉴定意见书的函,如何处理?

本院认为:本案原审中,经当事人协商同意,原审法院委托安徽皖医司法鉴定中心对鲁绪明的伤残程度、护理依赖程度进行鉴定,委托鉴定程序合法,鉴定机构、鉴定人均符某质要求,所作出的[2013]临鉴字第67号法医临床鉴定意见已经当庭出示、各方当事人质证,能够作为认定案件事实的证据。鉴定时间的长短,并不能对鉴定意见形成实质性影响,不属于鉴定程序严重违法。贾祥在原审中提供的视频,仅能反映鲁绪明在户外平地行走、坐下、喝水、拍腿等活动,不能证明鲁绪明在大小便、穿衣洗漱、自主行动等方面不需要护理,故不足以推翻上述司法鉴定意见。

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