论文部分内容阅读
【案情】石某骑电动车行驶至市区外环时,与王某驾驶的汽车发生碰撞,造成石某十级伤残。交警部门经勘查,认定王某负此次事故的主要责任,石某负次要责任.
二手车未过户发生事故,责任该谁承担
【摘 要】
：
【案情】石某骑电动车行驶至市区外环时,与王某驾驶的汽车发生碰撞,造成石某十级伤残。交警部门经勘查,认定王某负此次事故的主要责任,石某负次要责任.
【机 构】
：
江西
【出 处】
：
农村百事通
【发表日期】
：
2019年8期
其他文献
通过对历届世界超常（天才）儿童会议资料的回顾和对第十一届世界超常（天才）会议论文的分析，我们可以发现：（1）在超常儿童研究领域，对超常儿童的教育和进行教学改革一直是人们关心的重点；（2
针对非限制环境下人脸关键点定位的诸多干扰因素,如遮挡、阴影,以及如何设计更加轻量、快速的神经网络的问题,尝试并联不同空洞率的空洞卷积应用于人脸关键点定位,在保持特征分辨率的同时,快速增大并且获取多重感受野信息来获得更全局的语义信息,同时结合特征融合为精确定位关键点与关键点猜测提供丰富的上下文信息,以此提出一种实时、轻量级、高检测精度的人脸关键点定位网络。该网络的参数量约为2.7million,模型
《楚辞ˇ涉江》中的“昆仑”究竟在何处,一直是学术界孜孜以求而未解的历史悬案。从古文字结构和先秦时期湘西之濮神话信息分析,上述“登昆仑”应指神话学中的“昆仑”,神话
近年来,基于矩阵低秩表示模型的图像显著性目标检测受到了广泛关注。在传统模型中通常对秩最小化问题进行凸松弛,但是这种方法在每次迭代中必须执行矩阵奇异值分解(SVD),计算复杂度较高。为此,提出了一种低秩矩阵双因子分解和结构化稀疏矩阵分解联合优化模型,并应用于显著性目标检测。该模型不仅利用低秩矩阵双因子分解和交替方向法(ADM)来降低时间开销,而且引入分层稀疏正则化刻画稀疏矩阵中元素之间的空间关系;此
在目标跟踪算法中深度网络可以对大量图像进行训练和表示,但是对于特定的跟踪对象,离线训练不仅费时,而且在对大量图像进行学习时,其表示和识别能力效果不佳。基于以上问题提出有模板更新的卷积网络跟踪算法,可以在没有离线训练的大量数据时,也能够利用实现强大的目标跟踪能力。在目标跟踪中,从目标周围区域提取一组归一化的局部小区域块作为新的滤波器,围绕目标定义下一帧中的一组特征映射来提取自适应滤波器周围目标,对随