圖書館的留言本被網友「圍觀」，背後有哪些故事？
2025-11-03 01:02 7,562次浏览如果老人無兒無女，去世後遺產到底該歸誰？能不能儘可能由旁系親屬繼承？為何房產會收歸國有？近期，相關話題引發網友熱議。 記者了解到，北京和上海均有過類似判例，被繼承人去世後，由於沒有繼承人，也沒有留下遺囑，部分遺產收歸國有，由當地民政局作為遺產管理人。 北京的張女士因病離世留下100多萬元財產和一套房產無人繼承，張女士多位親戚訴至法庭要求分割全部遺產，法院判定100多萬元歸親戚，房產則收歸國有。無獨有偶，上海一位老人意外猝死後留下430萬元和一套房產無人繼承，最後法院判定分給老人堂弟130萬元，其餘遺產也收歸國有。 發生在市民張女士身後的案例就很有代表性。張女士因病去世，留下包括存款、保險、房產在內的數百萬元遺產。由於張女士未婚未育，其父母也均已去世，其生前也未設立遺囑，遺產的歸屬成了難題。 張女士父母雙方多位親戚對簿公堂，要求分割她全部遺產，他們都認為具有繼承權，而且在張女士生前陪其看病、在生活上給予照顧等，盡到了扶養義務，應該分得遺產。 為了證實這些親戚的說法，法院主審該案的法官走訪了張女士生前居住的社區居委會。「張女士患有尿毒症，但生活基本可以自理，能夠獨立完成飲食起居。」工作人員告訴法官，實在有困難時，張女士的一位親戚和社區工作人員會幫助她去醫院。法官進一步了解到，張女士看病時，經常是這位親戚開車送她去醫院，而且在張女士去世前的病歷中，也有這位親戚作為近親屬的籤名。 另外，法院查明，張女士留下的遺產包括一套價值400餘萬元的房子，銀行存款、人壽保險金和身故後的喪葬費、撫恤金等共計100多萬元。 最終，法院根據多名親戚各自對張女士生前的幫扶情況，判決100餘萬元現金由親戚共同繼承，幫扶較多的那位親戚繼承20%份額，其餘親屬分別繼承10%。房產則收歸國家所有，由區民政局管理。 那為什麼錢款可以分配，房產卻被收歸國有呢？ 「根據權利和義務對等原則，本案中旁系親屬扶養人已經獲得了對等遺產繼承份額，因此無權再分得房產。」法官解釋，根據民法典規定，無人繼承又無人受遺贈的遺產，歸國家所有，用於公益事業；死者生前是集體所有制組織成員的，歸所在集體所有制組織所有。依據這一條和本案具體情況，法院判決把房子收歸國家所有。 相關新聞 老人去世留下遺囑將房產留給外甥女 親生女兒不認 法院怎麼判？ 上海九旬老人王達(化名)早年喪偶，雖育有一女，但長期與外甥女周小冬(化名)共同居住在浦東新區的一套房子內。這套房2001年登記產權在王達和外孫女高梅梅(化名)名下，兩人各有50%份額。 多年前，周小冬從外地來上海幫襯舅舅王達做生意，和舅舅共同生活28年，照顧他日常起居，給他養老送終。2009年，王達立下公證遺囑：「百年之後，名下的房屋份額由外甥女周小冬一人繼承」。 2020年王達去世後，女兒王小曉(化名)和外孫女高梅梅不認可這份遺囑，把周小冬告上法庭。 一審法院認為，現有證據不足以證明周小冬在王達去世後60日內作出了接受遺贈的表示，應視為周小冬放棄接受遺贈，但周小冬對王達晚年的生活起居等盡了主要義務，應考慮給予其王達的適當遺產。法院一審判決，房產份額由他的女兒和外甥女各繼承一半。 周小冬和王小曉均不服，向上海市第一中級人民法院提起上訴。 上海市第一中級人民法院認可了周小冬接受遺贈的表示，最終支持了周小冬的上訴請求，判決王達名下的房產份額全部由周小冬繼承。 知識點：《中華人民共和國民法典》第1124條的規定，受遺贈人應當在知道受遺贈後60日內，作出接受或者放棄受遺贈的表示；到期沒有表示的，視為放棄受遺贈。 綜合北京日報、新聞晨報
世界人形機器人運動會將於8月14日開幕，作為重要項目之一的足球賽預選賽已先一步開賽。來自國內高校的參賽隊GeoHBots在比賽中早早陷入了以少打多的局面。團隊成員向北京商報記者解釋稱，他們的機器人在比賽中吃到紅牌被罰出場，原因是算法不會識別對方的機器人而導致的對抗，被裁判視作背後惡意衝撞，「它只會看球、場地」。 據悉，參加3v3比賽的團隊每支有四個機器人可供使用，三名首發一名替補，少一人的局面無疑讓GeoHBots團隊非常被動。 在綠茵場上跌跌撞撞的金屬身影，實則是一場關乎產業未來的技術練兵——笨拙的動作調試、程序算法的優化、失敗案例的積累，都是人形機器人從實驗室走向商業化場景這一進化路徑上這樣那樣的微調。 技術的綜合考試 機器人足球賽從不是為了復刻人類球賽的精彩，而是給技術能力搭了個實戰考場。 加速進化機器人公司售後技術支持負責人呂明向北京商報記者拆解了這場考試的核心考點：「機器人的運控，就是運動能力、步態這些，下肢能走多快、用什麼樣的步態、有什麼樣的腳法，都是機器人能踢球的基礎；上半身則是感知，主要是視覺，能不能看得準，看得準才能踢得準；最後是決策，就是在什麼情況下用什麼樣的動作，怎麼樣去做接下來要做的動作。」 賽場邊各支隊伍的備賽細節，透出相似的技術打磨縮影：來自馬來西亞的Team Robotedge團隊向北京商報記者介紹，比賽開始前他們要反覆通過電腦調整機器人的靈敏度、運控參數，還要讓機器人持續識別、捕捉比賽用球——這是在針對性訓練運控與感知能力。GeoHBots也向記者透露，他們需要在賽前把自己的代碼、程序刷進去，其中包含視覺、動作、策略等細節，都是為實戰而做的準備。 在現場，你時常能看到一個人類隊員舉著一臺電腦跟著一臺人形機器人，二者通過一根長長的、有點像牽引繩的數據線相連，這正是他們在調試準備——機器人將數據畫面等傳到電腦，人類基於這些數據進行調優。當然，在比賽的時候，這些機器人都需要放開繩子，自主發揮。但考試並不一帆風順，呂明向北京商報記者進一步分析稱，如果機器人的視覺不行，那就看不清、定位不好、踢不準；如果決策不行，該用什麼動作卻做了錯誤判斷。這幾個因素一疊加，強隊跟弱隊的區別就很大了——有的機器人因視覺盲區對著空場地狂奔，有的因決策失誤放棄防守猛衝前場，最終被踢成大比分的慘敗。 但這些考砸了的時刻並非毫無價值——就像企業技術迭代的「錯題本」，每一次失誤都在為算法優化提供精準坐標。 為應用試金 或許有人疑惑，興師動眾讓這麼多人和機器人在賽場折騰，意義何在？答案藏在那些並不非常外顯的技術細節裡。 呂明指著一位在場上做著橫移動作的機器人向北京商報記者解釋：「你看他有那種橫移的，像螃蟹步，這就算是盤帶了。」這種賽場練就的移動步伐，未來可能就是家庭中服務機器人在客廳繞開茶几的靈活身法。 呂明還提到，這些機器人很多是一天要踢四場比賽，在劇烈、頻繁的碰撞下依然能正常運作，摔倒也能自己站起來——這種穩定、耐用，可自我調整的硬體性能，正是工業協作、家庭陪護等場景的核心需求。 前述機器人那種「只認球不認人」的識別局限，也可通過更複雜的算法解決，把環境感知數據練好，未來就能分清水杯、遙控器和毛巾，避免服務場景中的烏龍。 參賽生態還藏著產業進階的新生力量。Geo-HBots團隊向北京商報記者透露，他們賽前僅用不到兩個月準備，依託的正是廠商提供的開源基礎平臺；呂明也向記者表示，現在其實還很難談比賽質量，更多是讓大家上場激發熱情。人形機器人在國內剛起步，加速進化公司的機器人在交付參賽團隊時就自帶一套開源Demo算法供參賽者調試。「要讓學生通過比賽走完流程，對機器人有理解，再有興趣去研究，畢竟做運控、做感知、做策略，理論和實踐是很不一樣的。」 每次有進球發生，現場參賽隊成員總會爆發出不亞於自己踢比賽進球時的歡呼，看得出他們確實很高興，像是以一種主教練的身份——這種包容性強的參與生態，正在培育未來的開發者群體。 慢功夫裡的大未來 比賽當中，有些進攻輪次非常簡單粗暴——某隊的機器人在中場附近大力射門，然後球就徑直跨過半場，滾進對方球門。 但人形機器人產業的進化，不可能是一蹴而就的爆發，需要在包括賽場在內的試錯中沉澱慢功夫。 呂明向北京商報記者強調比賽數據的核心價值：「我們會持續做相關的解決方案，掌握的數據越來越多，機器人模型的學習能力、判斷能力也會變強。最終還是要推動人形機器人領域發展，比賽只是其中一種形式，也是為了驗證我們的硬體、軟體、算法能力，讓它以後能服務更多其他場景。」 這些在綠茵場上積累的硬控穩定性、感知精準度、決策合理性，正在編織一張技術網絡：硬體耐用性達標了，機器人才能走進真實場景；算法識別準了，才能理解人類需求；多模塊協同順了，商業化落地才有底氣。 或許十年後，當家庭機器人熟練地幫你遞水、工廠機器人精準搬運零件時，它們的運動神經和大腦邏輯，最早正是在這場笨拙的足球賽裡，被一群學生和工程師一點點打磨出來的。 眼前跌跌撞撞的機械身影，正在用成功或失敗的動作，攢下人形機器人產業的未來底氣。 北京商報記者 陶鳳 實習記者 王天逸
免责声明：本文内容与数据仅供参考，不构成投资建议，使用前请核实。据此操作，风险自担。
秀色直播
「活动」首次登录送新手大礼包
- 软件大小: 725.56MB
- 最后更新: 2025-11-03 01:02
- 最新版本: v17.19.4.18
- 文件格式: apk
- 应用分类:ios-Android 牡丹直播
- 使用语言: 中文
- : 需要联网
- 系统要求: 2.58以上
客服热线：133-3152-4317
飞速直播类似软件
猜你喜欢
72615
68
2025-11-03 01:02
65279
35
2025-11-03 01:02
95763
73
2025-11-03 01:02
61573
71
2025-11-03 01:02
71493
61
2025-11-03 01:02
41732
45
2025-11-03 01:02
71865
68
2025-11-03 01:02
65281
29
2025-11-03 01:02
85367
98
2025-11-03 01:02
32145
78
2025-11-03 01:02
95483
49
2025-11-03 01:02
42596
26574
24
36
16
46
62
23
26