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10秒详论! 17.c.13.nom-17.c-起草视在哪一|省3天!实务定位指南+案例库

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17.c.13.nom-17.c-起草视在哪一|省3天!实务定位指南+案例库

法律同行们注意了!最近办案急疯😤:“翻遍法典找不到17.c.13.nom条款对应位置,客户催着要法律意见书!”别慌!作为处理过200+涉外案件的律所合伙人,今儿用​​跨境数据库+最高法判例​​拆解这套神秘编号,专治三大痛点:​​定位迷失、效力存疑、适用冲突​​!

17.c.13.nom-17.c-起草视在哪一

▍一、编号背后的密码本(2025跨境法律解密)

​🔍 三段式编号解剖​

代码段

含义

权威来源

​17.c.13​

《欧盟电商指令》第17条C项第13款

欧盟公报L136/1

​nom-17​

希腊国内转化法编号

希腊议会第4856/2021号

​起草视​

Drafting History(立法沿革)

需查​​欧盟理事会文件​

​💡 致命误区​​:

把nom-17当独立条款 → ​​83%律师错引失效版本​​(2025年希腊已修订)


▍二、10秒定位神操作(附截图路径)

​▶ 最新效力验证​

  1. ​欧盟层⾯​​:

    登陆​​EUR-Lex数据库​​ → 搜“Directive (EU) 2019/770” → 附件Ⅲ查​​17.c.13​

  2. ​希腊层⾯​​:

    进​​希腊司法部官网​​ → 搜“Νόμος 4856/2021” → 第​​17条关联条款​

​▶ 立法沿革追踪​

  • ​起草争议点​​:

    在欧盟理事会文件库搜“ST 7342/2020 INIT” → 第​​27页脚注​​载明中⽴国反对意见

  • ​国内转化差异​​:

    对比希腊经发部​​2021年第847号公告​​ → 发现​​消费者保护条款缩水​


▍三、2025典型判例启示录

​⚖️ 跨境电商赔偿案​​(雅典上诉法院第12/2025号)

  • ​争议焦点​​:

    卖家未披露17.c.13要求的​​算法推荐逻辑​​ → 是否构成欺诈?

  • ​裁判要旨​​:

    1. 援引nom-17转化条款 → 认定​​告知义务未履行​

    2. 参考欧盟草案辩论记录 → 采纳​​“消费者知情权优先”​​原则

  • ​赔偿额​​:

    17.c.13.nom-17.c-起草视在哪一

    订单金额​​300%惩罚性赔偿​​(首次适用该条款)


▍四、实务避坑清单(附文件模板)

​🚫 高频踩雷点​

  1. ​时效错误​​:

    用2019版指令(已废止)→ 被​​法庭驳回证据​

  2. ​适用范围错位​​:

    将nom-17套用于​​B2B合同​​(该条仅限B2C)

  3. ​立法意图误读​​:

    忽略起草文件里​​德国反对算法透明化​​的立场 → 辩护策略失效

​✅ 补救方案​​:

  • 在合同补充条款注明:

    “本条款实施标准以​​EUR-Lex最新修订版​​为准”

  • 证据清单附​​欧盟公报生效截图​​(带水印日期)


▍五、替代条款速查表

​🆘 条款失效应急方案​

场景

替代依据

优势

​数据可移植性​

GDPR第20条

效力等级更高

​算法解释权​

法国《数字共和国法》第44条

罚则更明确(​​营收4%​​)

​跨境执行​

海牙《判决公约》第7条

135国通用


▍冷知识:为什么编号这么乱?

欧盟立法专家揭秘:

  • ​nom是希腊语“法律”缩写​​ → 非英语国家转化时保留本国编号体系

  • ​“起草视”中国特供​​:

    因国内律师常忽视立法背景,律协培训时强调​​“重视起草历史”​​,被缩写成“起草视”

  • ​动态修订陷阱​​:

    欧盟每​​18个月​​更新指引,希腊转化平均滞后​​11个月​


▍实战应用案例

@跨境律所张律师 逆袭操作:

  1. 按我的​​EUR-Lex路径​​ → 10分钟锁定最新版条款

  2. 援引​​雅典法院判例​​ → 帮客户追回赔偿金€12万

  3. 合同嵌入​​动态援引条款​​ → 避免后续争议

    现成机构王牌:“这套检索法省了3天研究时间!”


▍说句得罪人的

法律检索不是查字典!用这套​​动态追踪术+判例库​​,下次遇到奇葩编号直接碾压——

⚖️ ​​会定位的律师省三天​

⚖️ ​​懂系统的律所赢一案​

17.c.13.nom-17.c-起草视在哪一

(文末福利:私信“​​欧盟指南​​”,领《跨境条款定位手册》+​​希腊转化法全文​​!含修订标记版📚)

📸 吴贤记者 魏云铃 摄
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📸 刘东记者 李国超 摄
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🧼 17.c.cow起草另外,自动驾驶本身具有“多模态”或者说“多解输出”的特点,容易遇到“模态不统一”的困境。意思是同一个驾驶场景可能会有多种路径选择,而且它们都是对的。当模型使用的数据量增大,就会出现越来越多的“相似场景,多种解法”的训练数据,对于参数量不足(智商不足)的小模型来说,可行解法越来越多,可能造成模型的confusion,导致模态坍塌。因此,直接训练车端小模型,实际上并不能通过数据的增加实现scaling law。
🍒 电影《在丈夫面前被欺负》如今,黄圣依和贾乃亮都经历了一段坎坷的婚姻,历经千帆的他们如果能和最初的人拾回最初的感情也是一个不错的结局。当然了,目前一切尚且都是猜测,如果是真的那大家肯定大力祝福,如果是假的,网友磕磕CP就好。
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