民事诉讼中,火灾事故认定书并非不可推翻,其证明力弱于鉴定意见

一审裁判观点

一审法院经审理认为,《火灾事故简易调查认定书》适用程序不当,不能作为定案的依据。

1.本案火灾造成实际价值为17万余元的车辆全损,显然不属于直接财产损失轻微的情形;认定火灾原因为电气线路故障引发,但可能的责任人即汽车销售者、生产者并未表示无异议,故本案火灾依法不应适用简易调查程序。

2.且公安消防机构未当场制作火灾事故简易调查认定书并交付当事人,而在火灾发生二十日后才出具认定书,亦违反《火灾事故调查规定》第十三条第五项关于适用简易调查程序的规定。

3.公安消防机构是火灾事故调查和处理的唯一法定机构,其作出的火灾事故认定书在民事诉讼中对于火灾原因亦具有较高证明力,但并非不可推翻。本案火灾事故认定书除存在前述程序性问题外,因原告未提供相应的勘验笔录、现场照片或录像、调查走访笔录等,在实体上作出火灾原因认定的依据亦欠缺

一审认为,两相比较,司法鉴定结论的证明力、可信度更高

二审裁判观点

二审法院认为,关于消防部门灾事故认定书,其对本案诉讼并不具有当然约束力,作为当事人提交的证据材料,其证明力应当根据民事诉讼证据规则依法认定,上诉人主张将其直接作为本案定案依据,缺乏法律依据。如一审裁判所述,该份火灾事故认定书不符合相关程序规定,一审法院在本案中未予采纳并无不当。

文章来源:曹刚律师

胚胎实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:胚胎实例分割数据集 • 图片数量: 训练集:219张图片 验证集:49张图片 测试集:58张图片 总计:326张图片 • 训练集:219张图片 • 验证集:49张图片 • 测试集:58张图片 • 总计:326张图片 • 分类类别: 胚胎(embryo):表示生物胚胎结构,适用于发育生物学研究。 • 胚胎(embryo):表示生物胚胎结构,适用于发育生物学研究。 • 标注格式:YOLO格式,包含实例分割的多边形标注,适用于实例分割任务。 • 数据格式:图片来源于相关研究领域,格式为常见图像格式,细节清晰。 二、适用场景 • 胚胎发育AI分析系统:构建能够自动分割胚胎实例的AI模型,用于生物学研究中的形态变化追踪量化分析。 • 医学与生物研究:在生殖医学、遗传学等领域,辅助研究人员进行胚胎结构识别、分割发育阶段评估。 • 学术与创新研究:支持计算机视觉与生物医学的交叉学科研究,推动AI在胚胎学中的应用,助力高水平论文发表。 • 教育与实践培训:用于高校或研究机构的实验教学,帮助学生从业者掌握实例分割技术及胚胎学知识。 三、数据集优势 • 精准与专业性:实例分割标注由领域专家完成,确保胚胎轮廓的精确性,提升模型训练的可靠性。 • 任务专用性:专注于胚胎实例分割,填补相关领域数据空白,适用于细粒度视觉分析。 • 格式兼容性:采用YOLO标注格式,易于集成到主流深度学习框架中,简化模型开发与部署流程。 • 科学价值突出:为胚胎发育研究、生命科学创新提供关键数据资源,促进AI在生物学中的实际应用。
物品实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:物品实例分割数据集 • 图片数量:训练集1441张、验证集167张、测试集172张,总计1780张图片 • 分类类别:物品(item) • 标注格式:YOLO格式,包含实例分割的多边形标注,适用于实例分割任务 • 数据格式:图片数据,来源于多样场景 二、适用场景 • 物品实例分割AI系统开发:支持构建能够自动识别并精确分割物品轮廓的AI模型,应用于自动化检测识别系统。 • 物流与仓储管理:用于物品的分割定位,提升库存管理、货物追踪物流效率。 • 制造业质量检查:在制造过程中,对零件或产品进行实例分割,辅助质量评估生产流程优化。 • 零售行业应用:集成至零售系统中,实现商品自动分割识别,优化库存管理用户体验。 • 学术研究与创新:支持计算机视觉领域的研究,特别是在实例分割任务上的模型开发性能评估。 三、数据集优势 • 精准标注:每个物品实例均采用多边形标注,精确捕捉轮廓细节,确保分割准确性可靠性。 • 数据多样性:数据集覆盖多种场景下的物品图片,增强模型在不同环境下的泛化能力适应性。 • 任务专用:专注于实例分割任务,标注兼容YOLO等主流深度学习框架,便于模型训练部署。 • 实用性强:适用于实际工业应用场景,为物品分割相关AI开发提供高质量数据支撑,加速模型迭代。
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