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“冲门”上地铁被卡 乘客因此扭了腰,责任谁担?******

  “冲门”上地铁被卡 乘客因此扭了腰,责任谁担?

  张建波

  地铁车门关闭的提示音已经响起,李某(化姓)却一个健步冲进了车厢,谁知随身携带的拖车被车门夹住,在用力拉拽拖车的过程中,李某腰部拉伤。为此,李某将地铁公司诉至无锡市梁溪法院。案件承办法官2月1日接受了记者采访。

  扬子晚报/紫牛新闻记者 张建波

  强行“冲门”未果还受了伤 乘客起诉地铁赔偿

  2021年6月,无锡市民李某和往常一样,拉着买菜用的拖车去坐地铁。到达站台时,地铁车内的提示小灯已经闪烁并已响起提示音,车厢警示灯一并亮起。

  为了不错过这趟地铁,李某急忙拉着拖车快步跑入车厢。当李某跨入车厢的瞬间,车厢门开始关闭,但其拖车未完全进入车厢,导致车门两次试图关闭都被拖车阻挡,在门即将合拢时被迅速弹开。

  在此过程中,李某因用力拉拽拖车,腰部受伤,经诊断为腰椎骨折,花费医疗费2.8万余元。经司法鉴定,李某伤势构成九级伤残。李某认为,地铁公司作为管理者,未尽到安全保障义务,造成他人损害,应当承担赔偿责任,故李某向法院提起诉讼。

  地铁方面已尽“义务”法院驳回诉求

  法院查明,李某是在已经响起提示音并闪烁警示灯的同时冒险快步拖车进入车厢的,其进入车厢的瞬间与车门关闭的间隔在1至2秒内,李某因拖车未完全进入车厢,被车厢门夹住而受力受伤。

  事发站台门显眼处张贴有“门灯闪烁,请勿上车”的安全标识,候车区公告栏张贴有《轨道交通乘客守则》,载明:“列车关门提示警铃鸣响时或者警示灯闪烁时,禁止上下车。”上述守则,在事发车站共张贴13处。

  法院认为,地铁公司作为地铁运营、服务企业,通过张贴安全标识、《轨道交通乘客守则》等多种方式对乘客进行了安全提示,对车厢关门也设置了合理流程即在关门前会响起提示音并同时闪烁警示灯,故地铁公司已经尽到了可预见、可预防的防护措施。同时,李某作为完全民事行为能力人,无视安全警示、疏于自身安全的注意义务,对此发生损害的应当由其自行承担。

  最后,法院判决驳回李某的诉讼请求。李某提起上诉,二审维持原判。

  公共场所要尽安全保障义务 担责是有前提的

  案件承办法官李琪霖受访时称,《民法典》第一千一百九十八条规定:车站、机场、体育场馆等经营场所、公共场所的经营者、管理者或者群众性活动的组织者,未尽到安全保障义务,造成他人损害的,应当承担侵权责任。

  但需要注意的是,对于上述法律规定不能片面地理解为“只要事故发生在公共场所或经营场所,经营者或管理者就必须承担责任”,因为经营者、管理者承担责任的前提是“未尽到安全保障义务”。而纵观该案,地铁公司在安全保障义务上未有过错,无需担责。

  法官提醒,一方面,广大乘客应养成良好的出行习惯,“冲门、抢门”不仅不能节约时间,还可能发生事故,得不偿失;另一方面,地铁公司应抓好管理环节,最大限度保障乘客的生命安全。

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提速近10倍!基于深度学习的全基因组选择新方法来了******

  近日,中国农业科学院作物科学研究所、三亚南繁研究院大数据智能设计育种创新团队联合多家单位提出利用植物海量多组学数据进行全基因组预测的深度学习方法, 可以实现育种大数据的高效整合与利用,将助力深度学习在全基因组选择中的应用,为智能设计育种及平台构建提供有效工具。相关研究成果发表在《分子植物(Molecular Plant)》上。

  全基因组选择作为新一代育种技术,通过构建预测模型,根据基因组估计育种值进行早期个体的预测和选择,从而缩短育种世代间隔,加快育种进程,节约成本,推动现代育种向精准化和高效化方向发展。

  统计模型作为全基因组选择的核心,极大地影响了全基因组预测的准确度和效率。传统预测方法基于线性回归模型,难以捕捉基因型和表型间的复杂关系。

  相较于传统模型,非线性模型(如深度网络神经)具备分析复杂非加性效应的能力,人工智能和深度学习算法为解决大数据分析和高性能并行运算等难题提供了新的契机,深度学习算法的优化将会提高全基因组选择的预测能力。

  该研究团队以玉米、小麦和番茄3种作物的4种不同维度的群体数据为测试材料,通过创新深度学习算法框架开发了全基因组选择新方法。

  与其他五种主流预测方法相比,该方法有以下优点: 可以利用多组学数据开展全基因组预测;算法设计中包含批归一化层、回调函数和校正线性激活函数等结构,可以有效降低模型错误率,提高运行速度;预测精度稳健,在小型数据集上的表现与目前主流预测模型相当,在大规模数据集上预测优势更加明显;计算时间与传统方法相近,比已有深度学习方法提速近10倍;超参数调整对用户更加友好。

  该研究得到了国家重点研发计划、国家自然科学基金、海南崖州湾种子实验室和中国农业科学院科技创新工程等项目的支持。

学术支持

中国农业科学院作物科学研究所

记者

宋雅娟

 

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