环境侵权案中因果关系的认定——以“装修污染案”为视角

随着经济生活水平的提高和物质条件的极大改善,"房屋装修热"也与之相伴,由此引发的"装修污染案"给如何确定侵权行为与损害结果之间的因果关系带来了全新的视角。"装修污染案"不同于传统的环境侵权案件,其主要区别在于引起侵权案件的因子是难以量化和不可确定的,并且受外部环境影响很大,虽然依据相关常识和一般经验可以得出侵权行为与人身伤害之间具有某种相关性,但在科学领域还未达成很强的共识,仍然存在反对意见,在法庭上也很难做到展示。鉴于目前我国对相关问题的研究尚不充分且相关法律法规并不完善,本文以"任亚男与北京链家房地产经纪有限公司生命权、健康权、身体权纠纷"一案以为切入点,探讨在新情况下,如何认定此类案例中的因果关系问题。本文通过三部分对"装修污染案"进行说理分析,第一部分对"装修污染案"中因果关系进行简单的概述;第二部分通过对举证责任、证明标准和证明方法这三方面对"装修污染案"进行剖析;第三部分就"装修污染案"中因果关系认定中存在的问题结合目前我国的司法实践提出完善的建议。

做好锌置换硫酸铜学生实验的一些作会

为了做好锌置换硫酸铜这个实验,我们选用多元醇糖精,维生素C、氨水和柠檬酸三钠等络合剂进行反覆实验,结果如下: 如选用铜氨溶液进行实验,虽有铜的颜色在锌粒表面出现,但铜氨溶液呈深蓝色,与硫酸铜溶液的颜色截然不同,存在学生直观问题,使学生误认为硫酸铜溶液颜色是深蓝色的。

卷积神经网络在滚动轴承故障诊断中的应用

如今,滚动轴承在机械领域应用广泛,而滚动轴承是容易发生故障的零件。在滚动轴承故障诊断中,传统经验分析法受人工经验的影响局限性较大。鉴于此,文章设计了以长短时记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)和卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)为基础的轴承故障诊断模型,通过故障数据对两种模型进行训练,在TensorFlow框架下,对LSTM和CNN两种不同方法进行了仿真对比。实验发现,基于CNN的轴承故障诊断模型在各方面性能都更为优异,准确率比基于LSTM的轴承故障诊断模型高出8%。实验结果表明,应用CNN模型能够提高滚动轴承故障诊断准确率,具有较高的应用价值。