10、互联网合同法律适用与侵权相关问题解析

互联网合同法律适用与侵权相关问题解析

在互联网时代,合同法律适用和侵权问题变得复杂多样。本文将深入探讨互联网合同法律适用的规则,以及互联网环境下侵权行为的相关要点。

互联网合同法律适用规则

合同中明确约定适用法律固然重要,但实际中也存在未作此声明的情况。在没有依据第3条作出法律选择时,一般规则是适用与合同有最密切联系的国家的法律。不过,对于网站合同,第4条第2款有一项推定规则,即合同与实施特征性履行的当事人所在国家有最密切联系。下面我们从特征性履行和地点两个方面来详细分析。

特征性履行

对于通过互联网订立的单边合同,特征性履行通常较为明确。而双边合同的情况则可能更为复杂。一般来说,特征性履行是指应获得报酬的履行,比如根据合同类型,可能是货物交付、授予财产使用权、提供服务等,这些通常构成合同交易的重心和社会经济功能。

以下是一些具体情况:
- 当浏览者进入网站下载材料或订购物资时,网站所有者进行的是特征性履行。提供金钱或数字现金并非特征性履行。
- 企业登录企业对企业网站进行电子采购或其他企业活动时,同样是网站所有者实施特征性履行。例如,在投标合同中,投标者提供专业服务被视为特征性履行;在客户与律师的合同中,法国法院认定律师提供法律建议是特征性履行;在分销协议中,向经销商供货是特征性履行,而非经销商向第三方供货。

可以较为肯定地说,网站所有者通常是进行特征性履行的合同方。

地点确定

确定合同的特征性履行后,第4条第2款提供了一个单独的测试来确定适用于该互联网合同的法律。需要注意的是,不能错误地认为确定了合同的特征性履行就找到了适用的法律。正确的做法是先评估

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模线性化提供一种结合深度学习现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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