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软件特色

【视频】

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在探讨保险公司是否赔付之前，得先明确一个关键前提：车主投保的具体险种。在法律层面，保险理赔的核心依据是保险合同的约定。根据《中华人民共和国保险法》第十四条规定：“保险合同成立后，投保人按照约定交付保险费，保险人按照约定的时间开始承担保险责任。”这意味着，事故发生后，损失是否属于“保险责任范围”，是能否获赔的决定性因素。

根据《中国保险行业协会机动车商业保险示范条款(2020版)》第六条的规定，车损险的保险责任涵盖“雷击、暴风、暴雨、冰雹”等自然灾害造成的直接损失。因此，只要车主投保了车损险，冰雹造成的车身凹陷、玻璃破裂等损失，就在保险责任范围内，保险公司应当理赔。反之，如果车主只买了交强险，则无法获得赔付。因此在选择保险产品时，请务必根据自身需求配齐车损险等必要险种，才能更好地应对此类突发风险。

在理赔过程中，证据的充分性和有效性直接关系到保险理赔结果。以下几类证据具有较强的证明作用：一是气象证明，气象证明是证明冰雹灾害发生的官方文件。车主可以通过当地气象部门的官方网站、App查询并下载事发当天的气象报告或证明。气象报告或证明要能明确显示事发时间、地点以及出现冰雹等恶劣天气的情况。二是现场照片和视频，多角度、清晰地拍摄车辆受损部位和整体状况，注意记录拍摄时间。这些证据是证明车辆受损状况和受损原因的直接证明。三是保险报案记录，保险报案记录是证明报案时间和报案内容的重要证据，车主应当妥善保存，如通话录音、报案成功的短信通知或保险App内的报案记录截图等。

最后，提醒广大车主，车辆若出现被冰雹砸伤等问题，一定要第一时间联系保险公司，避免后期理赔的纠纷。同时，也要理性看待保险的作用，它只能补偿直接损失，但对于车辆贬值等间接损失通常不予覆盖。在通常情况下，每次保险理赔也会影响次年保险费率，导致后续保险购置成本增加。在极端天气来临前，将爱车停在地下车库等安全场所才能从根本上避免经济损失的产生。

【多元】

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9月22日，司法部发布规范涉企行政执法专项行动为民办实事典型案例。澎湃新闻注意到，这些案例涵盖生态环境、交通运输、市场监管、城市管理、行政审批等多个领域，既涉及企业重大权益保障，也关乎群众身边的“小事”，从不同侧面体现了“监管与服务并重、执法与纾困结合”的核心要义，为各地各部门提供了可复制、可推广的实践经验。

司法部介绍，规范涉企行政执法专项行动开展以来，各级司法行政机关牵头会同相关部门聚焦企业“急难愁盼”，严肃纠治“乱收费、乱罚款、乱检查、乱查封”“违规异地执法和趋利性执法”“执法标准不一致加重负担”“滥用职权、徇私枉法、该罚不罚、粗暴执法”等四类突出问题，解决了一批制约企业发展的执法痛点、堵点问题，形成了不少为民办实事的经验执法。截至9月21日，累计为企业挽回损失150多亿元。

案情显示英超联赛下注平台，某企业向陕西省专项行动工作专班反映，旗下某公司因流动性危机，根据《民法典》第919条的规定签订三方《委托管理协议书》，由所在地某县经贸局托管半年。托管期间，县经贸局违背企业意愿变更公司董事会、章程等，导致托管到期后企业无法收回公司经营权，公司面临停产困境。工作专班将此问题线索交省政府行政执法协调监督局重点督办。

省政府行政执法协调监督局组织相关部门和法律专家认真研判，确定重点督办事项，转某市政府行政执法协调监督局进一步核查。2025年4月30日，市政府行政执法协调监督局就企业反映的涉及公司章程修改备案等问题召开专项督导会，督促托管单位（某县经贸局）向企业移交被托管公司的经营权。经行政执法协调监督局持续跟踪督办，目前，该企业正式收回被托管公司的经营权，千余名员工企业复工复产，为企业挽回资产40余亿元。

【互动】

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据了解，张嘉恒开创了零知识机器学习，为区块链互操作性提供了无需信任的解决方案。这一新兴领域旨在以可验证的方式确保模型推理的完整性与机密性。在前期工作的基础上，他与团队于2025年将零知识证明（ZKP）应用于大型语言模型英超联赛下注平台，将Transformer模型推理的证明生成时间缩短至一分钟以内，相较此前系统实现了百倍的性能提升，为隐私保护AI的规模化部署扫清了关键障碍。

夏斐与团队共同主导开发了SayCan（“DoAsICan,NotAsISay”）系统，使机器人能将抽象的人类语言分解为一系列自身能力范围内可执行的具体动作。这一框架有效解决了语言模型的“纸上谈兵”问题，为机器人赋予了基于现实的常识推理能力。今年3月，他所在的团队推出了GeminiRobotics，将谷歌Gemini模型集成进机器人系统，被视为通向通用型机器人的关键步骤之一。

针对自动驾驶领域的“黑盒”信任危机，陈龙参与开发了能够回答真实世界驾驶场景复杂问题的LingoQA模型，以及业界首个实车部署并在公开道路闭环测试的VLA模型“Lingo-2”。下一代自动驾驶系统如能转变为像人类一样进行有效沟通和常识推理的智能体，有望从根本上增强公众对自动驾驶技术的信任，加速其在真实世界中的安全部署和应用。

具体而言，这些研究包括关于算法的理论研究，比如耶鲁大学助理教授陆路开创了“算子学习”的理论、算法与应用，显著提升了模型在特定领域的精度、效率与泛化能力。来自澳大利亚的华盛顿大学副教授杜少雷为深度学习的两大核心谜题提供了理论解释：证明了随机梯度下降（SGD）方法能够找到全局最优解，并通过建立深度网络与核方法的联系，阐明了大规模模型良好泛化能力的成因。

应用层面，入选者的研究涵盖机器人、自动驾驶、无人机等多个领域。例如，浙江大学副教授高飞提出了一套分布式群体协同框架，能高效生成光滑、动态可行的轨迹，将规划效率提升多个数量级。他还引入强化学习，使无人机能自适应调整飞行策略，实现高速自主飞行。近期，他还将研究拓展到飞行具身智能领域，这些工作为飞行机器人领域提供了核心算法支撑，推动了其在空中巡检、搜索救援及物流运输等场景的实际应用。

新加坡科技研究局高级科学家、新加坡国立大学兼职助理教授李博凡开发了新型智能可持续膜系统，可有效应对全球水资源短缺与环境可持续发展的双重挑战。她与合作者开发的闭环可回收膜，有望避免数千吨膜废料进入填埋场，并大幅减少与膜生产相关的碳排放。中国人民大学教授刘灿开发了高质量二维材料快速批量化制备的方法，推动新型半导体领域跨越式发展，目前成果正在进行中试试产，积极推进技术的产业化落地。

【极速】

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在华南农业大学，种子正在开启“智慧之旅”。过去，传统育种需要多年逐代筛选。拿水稻基因组来说，大约包含3万到4万个基因。靠肉眼鉴定，费时又艰辛。现在，学校与浪潮信息联合打造智能算力中心，采用AI与大数据技术对种质资源鉴定与基因定位，不仅能够快速找到优质种子基因，还能通过算法设计智能育种方案，将育种周期由平均8到10年缩短一半以上。

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