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参考资料来源:百度百科——侵犯版权
参考资料来源:百度百科——著作权
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依据《中华人民共和国著作权法》规定如下:
第四十八条
有下列侵权行为的,应当根据情况,承担停止侵害、消除影响、赔礼道歉、赔偿损失等民事责任;同时损害公共利益的,可以由著作权行政管理部门责令停止侵权行为,没收违法所得,没收、销毁侵权复制品,并可处以罚款。
情节严重的,著作权行政管理部门还可以没收主要用于制作侵权复制品的材料、工具、设备等;构成犯罪的,依法追究刑事责任:
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3、未经表演者许可,复制、发行录有其表演的录音录像制品,或者通过信息网络向公众传播其表演的,本法另有规定的除外;
4、未经录音录像制作者许可,复制、发行、通过信息网络向公众传播其制作的录音录像制品的,本法另有规定的除外;
5、未经许可,播放或者复制广播、电视的,本法另有规定的除外;
6、未经著作权人或者与著作权有关的权利人许可,故意避开或者破坏权利人为其作品、录音录像制品等采取的保护著作权或者与著作权有关的权利的技术措施的,法律、行政法规另有规定的除外;
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8、制作、出售假冒他人署名的作品的。
扩展资料:
著作权法所称抄袭、剽窃,是同一概念(为简略起见,以下统称抄袭),指将他人作品或者作品的片段窃为己有。
抄袭侵权与其他侵权行为一样,需具备四个要件:
1、行为具有违法性。
2、有损害的客观事实存在。
3、和损害事实有因果关系。
4、行为人有过错。由于抄袭物需发表才产生侵权后果,即有损害的客观事实,所以通常在认定抄袭时都指经发表的抄袭物。因此,更准确的说法应是,抄袭指将他人作品或者作品的片段窃为己有发表。
抄袭的形式
有原封不动或者基本原封不动地复制他人作品的行为,也有经改头换面后将他人受著作权保护的独创成份窃为己有的行为,前者在著作权执法领域被称为低级抄袭,后者被称为高级抄袭。低级抄袭的认定比较容易。
高级抄袭需经过认真辨别,甚至需经过专家鉴定后方能认定。在著作权执法方面常遇到的高级抄袭有:改变作品的类型将他人创作的作品当做自己独立创作的作品,例如将小说改成电影。
不改变作品的类型,但是利用作品中受著作权保护的成分并改变作品的具体表现形式,将他人创作的作品当做自己独立创作的作品,例如利用他人创作的电视剧本原创的情节、内容,经过改头换面后当做自己独立创作的电视剧本。
如上所述,著作权侵权同其他民事权利一样,需具备四个要件,其中,行为人的过错包括故意和过失。这一原则也同样适用于对抄袭侵权的认定,而不论主观上是否有将他人之作当做自己之作的故意。
对抄袭的认定,也不以是否使用他人作品的全部还是部分、是否得到外界的好评、是否构成抄袭物的主要或者实质部分为转移。凡构成上述要件的,均应认为属于抄袭。
当然,你要承担责任啦,你这是涉及侵权的呀,因为操作者是你,名字又是你
1、研究背景:随着科技的发展,时代的进步,无人驾驶汽车逐渐兴起,然而对无人驾驶汽车周围的环境进行探测便成为了一项十分重要的问题。2、意义:通过检测目标物体的空间方位和距离,提供目标的激光反射强度信息,提供被检测目标的详细形状描述,在光照条件好的环境下表现优秀,而且在黑夜和雨天等极端情况下也有较好表现。
姓名:陈心语 学号:21009102266 书院:海棠1号书院 转自: 人工智能在自动驾驶技术中的应用 - 云+社区 - 腾讯云 (tencent.com) 【嵌牛导读】本文介绍了人工智能在无人驾驶方面的应用。 【嵌牛鼻子】人工智能运用于无人驾驶。 【嵌牛提问】人工智能在无人驾驶方面中有什么运用呢? 【嵌牛正文】 随着技术的快速发展云计算、大数据、人工智能一些新名词进入大众的视野,人工智能是人类进入信息时代后的又一技术革命正受到越来越广泛的重视。作为人工智能技术在汽车行业、交通领域的延伸与应用,无人驾驶近几年在世界范围内受到了产学界甚至国家层面的密切关注。 自动驾驶汽车依靠人工智能、视觉计算、雷达、监控装置和全球定位系统协同合作,让电脑可以在没有任何人类主动的操作下,自动安全地操作机动车辆。自动驾驶技术将成为未来汽车一个全新的发展方向。 本文将主要介绍人工智能技术在自动驾驶中的应用领域,并对自动技术的发展前景进行一个简单的分析。 人工智能是一门起步晚却发展快速的科学。20 世纪以来科学工作者们不断寻求着赋予机器人类智慧的方法。现代人工智能这一概念是从英国科学家图灵的寻求智能机发展而来,直到1937年图灵发表的论文《理想自动机》给人工智能下了严格的数学定义,现实世界中实际要处理的很多问题不能单纯地是数值计算,如言语理解与表达、图形图像及声音理解、医疗诊断等等。 1955 年Newell 和Simon 的Logic Theorist证明了《数学原理》中前52 个定理中的38 个。Simon 断言他们已经解决了物质构成的系统如何获得心灵性质的问题( 这种论断在后来的哲学领域被称为“强人工智能”) ,认为机器具有像人一样逻辑思维的能力。1956 年,“人工智能”( AI) 由美国的JohnMcCarthy 提出,经过早期的探索阶段,人工智能向着更加体系化的方向发展,至此成为一门独立的学科。 五十年代,以游戏博弈为对象开始了人工智能的研究;六十年代,以搜索法求解一般问题的研究为主;七十年代,人工智能学者进行了有成效的人工智能研究;八十年代,开始了不确定推理、非单调推理、定理推理方法的研究;九十年代,知识表示、机器学习、分布式人工智能等基础性研究方面都取得了突破性的进展。 人工智能在自动驾驶技术中的应用概述 人工智能发展六十年,几起几落,如今迎来又一次热潮,深度学习、计算机视觉和自然语言理解等各方面的突破,使得许多曾是天方夜谭的应用成为可能,无人驾驶汽车就是其中之一。作为人工智能等技术在汽车行业、交通领域的延伸与应用,无人驾驶近几年在世界范围内受到了产学界甚至国家层面的密切关注。目前,人工智能在汽车自动驾驶技术中也有了广泛应用。 自动驾驶汽车依靠人工智能、视觉计算、雷达、监控装置和全球定位系统协同合作,它是一个集环境感知、规划决策、多等级辅助驾驶等功能于一体的综合系统, 它集中运用了计算机、现代传感、信息融合、通讯、人工智能及自动控制等技术, 是典型的高新技术综合体。 这种汽车能和人一样会“思考” 、“判断”、“行走” ,让电脑可以在没有任何人类主动的操作下,自动安全地操作机动车辆 。 按照 SAE (美国汽车工程师协会)的分级,共分为:驾驶员辅助、部分自动驾驶、有条件自动驾驶、高度自动驾驶、完全自动驾驶五个层级。 第一阶段:驾驶员辅助 目的是为驾驶者提供协助,包括提供重要或有益的驾驶相关信息,以及在形势开始变得危急的时候发出明确而简洁的警告。现阶段大部分ADAS主动安全辅助系统,让车辆能够实现感知和干预操作。例如防抱死制动系统(ABS)、电子稳定性控制(ESC)、车道偏离警告系统、正面碰撞警告系统、盲点信息系统等等,此时车辆是能够通过摄像头、雷达传感器获知周围交通状况,进而做出警示和干预。 第二阶段:部分自动驾驶 车辆通过摄像头、雷达传感器、激光传感器等等设备获取道路以及周边交通信息,车辆会自行对方向盘和加减速中的多项操作提供驾驶支援,在驾驶者收到警告却未能及时采取相应行动时能够自动进行干预,其他操作交由驾驶员,实现人机共驾,但车辆不允许驾驶员的双手脱离方向盘。例如自适应巡航控制(ACC)、车道保持辅助系统(LKA)、自动紧急制动(AEB)系统、车道偏离预警(LDW)等。 第三阶段:有条件自动驾驶 由自动驾驶系统完成驾驶操作,根据路况条件所限,必要时发出系统请求,必须交由驾驶员驾驶。 第四阶段:高度自动驾驶 由自动驾驶系统完成所有驾驶操作,根据系统请求,驾驶员可以不接管车辆。车辆已经可以完成自动驾驶,一旦出现自动驾驶系统无法招架的情形,车辆也可以自行调整完成自动驾驶,驾驶员不需要干涉。 第五阶段:完全自动驾驶 自动驾驶的理想形态,乘客只需提供目的地,无论任何路况,任何天气,车辆均能够实现自动驾驶。这种自动化水平允许乘客从事计算机工作、休息和睡眠以及其他娱乐等活动,在任何时候都不需要对车辆进行监控。 自动驾驶的实现 车辆实现自动驾驶,必须经由三大环节: 第一,感知。 也就是让车辆获取,不同的系统需要由不同类型的车用感测器,包含毫米波雷达、超声波雷达、红外雷达、雷射雷达、CCD \CMOS影像感测器及轮速感测器等来收集整车的工作状态及其参数变化情形。 第二,处理。 也就是大脑将感测器所收集到的资讯进行分析处理,然后再向控制的装置输出控制讯号。 第三,执行。 依据ECU输出的讯号,让汽车完成动作执行。其中每一个环节都离不开人工智能技术的基础。 人工智能在自动驾驶定位技术中的应用 定位技术是自动驾驶车辆行驶的基础。目前常用的技术包括 线导航、磁导航、无线导航、视觉导航、导航、激光导航等。 其中磁导航是目前最成熟可靠的方案,现有大多数应用均采用这种导航技术。磁导航技术通过在车道上埋设磁性标志来给车辆提供车道的边界信息,磁性材料具有好的环境适应性,它对雨天,冰雪覆盖,光照不足甚至无光照的情况都可适应,不足之处是需要对现行的道路设施作出较大的改动,成本较高。同时磁性导航技术无法预知车道前方的障碍,因而不可能单独使用。 视觉导航对基础设施的要求较低,被认为是最有前景的导航方法。在高速路和城市环境中视觉方法受到了较大的关注。 人工智能在自动驾驶图像识别与感知中的应用 无人驾驶汽车感知依靠传感器。目前传感器性能越来越高、体积越来越小、功耗越来越低,其飞速发展是无人驾驶热潮的重要推手。反过来,无人驾驶又对车载传感器提出了更高的要求,又促进了其发展。 用于无人驾驶的传感器可以分为四类: 雷达传感器 主要用来探测一定范围内障碍物(比如车辆、行人、路肩等)的方位、距离及移动速度,常用车载雷达种类有激光雷达、毫米波雷达和超声波雷达。激光雷达精度高、探测范围广,但成本高,比如Google无人车顶上的64线激光雷达成本高达70多万元人民币;毫米波雷达成本相对较低,探测距离较远,被车企广泛使用,但与激光雷达比精度稍低、可视角度偏小;超声波雷达成本最低,但探测距离近、精度低,可用于低速下碰撞预警。 视觉传感器 主要用来识别车道线、停止线、交通信号灯、交通标志牌、行人、车辆等。常用的有单目摄像头、双目摄像头、红外摄像头。视觉传感器成本低,相关研究与产品非常多,但视觉算法易受光照、阴影、污损、遮挡影响,准确性、鲁棒性有待提高。所以,作为人工智能技术广泛应用的领域之一的图像识别,也是无人驾驶汽车领域的一个研究热点。 定位及位姿传感器 主要用来实时高精度定位以及位姿感知,比如获取经纬度坐标、速度、加速度、航向角等,一般包括全球卫星定位系统(GNSS)、惯性设备、轮速计、里程计等。现在国内常用的高精度定位方法是使用差分定位设备,如RTK-GPS,但需要额外架设固定差分基站,应用距离受限,而且易受建筑物、树木遮挡影响。近年来很多省市的测绘部门都架设了相当于固定差分基站的连续运行参考站系统(CORS),比如辽宁、湖北、上海等,实现了定位信号的大范围覆盖,这种基础设施建设为智能驾驶提供了有力的技术支撑。定位技术是无人驾驶的核心技术,因为有了位置信息就可以利用丰富的地理、地图等先验知识,可以使用基于位置的服务。 车身传感器 来自车辆本身,通过整车网络接口获取诸如车速、轮速、档位等车辆本身的信息。 人工智能在自动驾驶深度学习中的应用 驾驶员认知靠大脑,无人驾驶汽车的“大脑”则是计算机。无人车里的计算机与我们常用的台式机、笔记本略有不同,因为车辆在行驶的时候会遇到颠簸、震动、粉尘甚至高温的情况,一般计算机无法长时间运行在这些环境中。所以无人车一般选用工业环境下的计算机——工控机。 工控机上运行着操作系统,操作系统中运行着无人驾驶软件。如图1所示为某无人驾驶车软件系统架构。操作系统之上是支撑模块(这里模块指的是计算机程序),对上层软件模块提供基础服务。 支撑模块包括:虚拟交换模块,用于模块间通信;日志管理模块,用于日志记录、检索以及回放;进程监控模块,负责监视整个系统的运行状态,如果某个模块运行不正常则提示操作人员并自动采取相应措施;交互调试模块,负责开发人员与无人驾驶系统交互。 图:某无人驾驶车软件系统架构 除了对外界进行认知之外,机器还必须要能够进行学习。深度学习是无人驾驶技术成功地基础,深度学习是源于人工神经网络的一种高效的机器学习方法。深度学习可以提高汽车识别道路、行人、障碍物等的时间效率,并保障了识别的正确率。通过大量数据的训练之后,汽车可以将收集到的图形,电磁波等信息转换为可用的数据,利用深度学习算法实现无人驾驶。 在无人驾驶汽车通过雷达等收集到数据时,对于原始的训练数据要首先进行数据的预处理化。计算均值并对数据的均值做均值标准化、对原始数据做主成分分析、使用PCA白化或ZCA白化。例如:将激光传感器收集到的时间数据转换为车与物体之间的距离;将车载摄像头拍摄到的照片信息转换为对路障的判断,对红绿灯的判断,对行人的判断等;雷达探测到的数据转换为各个物体之间的距离。 将深度学习应用于无人驾驶汽车中, 主要包含以下步骤: 1. 准备数据,对数据进行预处理再选用合适的数据结构存储训练数据和测试元组; 2. 输入大量数据对第一层进行无监督学习; 3. 通过第一层对数据进行聚类,将相近的数据划分为同一类,随机进行判断; 4. 运用监督学习调整第二层中各个节点的阀值,提高第二层数据输入的正确性; 5. 用大量的数据对每一层网络进行无监督学习,并且每次用无监督学习只训练一层,将其训练结果作为其更高一层的输入。 6. 输入之后用监督学习去调整所有层。 人工智能在自动驾驶信息共享中的应用 首先, 利用无线网络进行车与车之间的信息共享。通过专用通道,一辆汽车可以把自己的位置、路况实时分享给队里的其它汽车,以便其它车辆的自动驾驶系统,在收到信息后做出相应调整。 其次, 是3D路况感应,车辆将结合超声波传感器、摄像机、雷达和激光测距等技术,检测出汽车前方约5米内地形地貌,判断前方是柏油路还是碎石、草地、沙滩等路面,根据地形自动改变汽车设置。 另外, 汽车还将能进行自动变速,一旦探测到地形发生改变,可以自动减速,路面恢复正常后,再回到原先状态。 汽车信息共享所收集到的交通信息量将非常巨大,如果不对这些数据进行有效处理和利用,就会迅速被信息所湮没。因此需要采用数据挖掘、人工智能等方式提取有效信息,同时过滤掉无用信息。考虑到车辆行驶过程中需要依赖的信息具有很大的时间和空间关联性,因此有些信息的处理需要非常及时。 人工智能应用于自动驾驶技术中的优势 人工智能算法更侧重于学习功能,其他算法更侧重于计算功能。 学习是智能的重要体现,学习功能是人工智能的重要特征,现阶段大多人工智能技术还处在学的阶段。如前文所说,无人驾驶实际上是类人驾驶,是智能车向人类驾驶员学习如何感知交通环境,如何利用已有的知识和驾驶经验进行决策和规划,如何熟练地控制方向盘、油门和刹车。 从感知、认知、行为三个方面看, 感知部分难度最大, 人工智能技术应用最多。感知技术依赖于传感器,比如摄像头,由于其成本低,在产业界倍受青睐。以色列一家名叫Mobileye的公司在交通图像识别领域做得非常好,它通过一个摄像头可以完成交通标线识别、交通信号灯识别、行人检测,甚至可以区别前方是自行车、汽车还是卡车。 人工智能技术在图像识别领域的成功应用莫过于深度学习,近几年研究人员通过卷积神经网络和其它深度学习模型对图像样本进行训练,大大提高了识别准确率。Mobileye目前取得的成果,正是得益于该公司很早就将深度学习当作一项核心技术进行研究。 认知与控制方面,主要使用人工智能领域中的传统机器学习技术,通过学习人类驾驶员的驾驶行为建立驾驶员模型,学习人的方式驾驶汽车。 无人驾驶技术所面临的挑战和展望 在目前交通出行状况越来越恶劣的背景下,“无人驾驶”汽车的商业化前景,还受很多因素制约。 主要有: 1. 法规障碍 2. 不同品牌车型间建立共同协议,行业缺少规范和标准 3. 基础道路状况,标识和信息准确性,信息网络的安全性 4. 难以承受的高昂成本 此外,“无人驾驶”汽车的一个最大特点,就是 车辆网络化、信息化程度极高 ,而这也对电脑系统的安全问题形成极大挑战。一旦遇到电脑程序错乱或者信息网络被入侵的情况,如何继续保证自身车辆以及周围其他车辆的行驶安全,这同样是未来急需解决的问题。 虽然无人驾驶技术还存在着很多挑战,但是无人驾驶难在感知,重在“学习”,无人驾驶的技术水平迟早会超过人类,因为稳、准、快是机器的先天优势,人类无法与之比拟。
当前,无人驾驶技术已成为汽车领城的发展趋势,障碍物探测是无人驾驶技术中的亚要环节。激光留达作为一种主到探测方法,具有测量速度快,精度高等优点,在障碍检测方面优势明显。本文以无人驾驶车障得探测为应用背最,针对扫描式多线徽光雷达成本较高、测距精度较低的不足,开展了激光香达测距技术研究,综合考应车载环境以及实际应用需求,设计了一种扫描式测距激光省达系统。论文主要工作如下:(1)对比分析了脉冲式和相位.式激光测距原理,根据无人驾驶车障碍探测的实时性要求,选择脉冲式测距方案,综合考忠影响脉冲式测量精度的关键因素,设计了一种改进型的时刻鉴别以及时间间隔测量方法,优化系统采测性能。(2)针对半导体激光器和光电探测器的具体特性,设计了发射端和接收端光学系统,在 zEMAx 软件中进行光线追迹仿真,验证了其对发射光束的准直压缩和对回波光束的有效聚焦,从而可以提高系统探测范围和精度。(3)设计并搭建了窄脉冲激光发射和信号接收电路系统,系统以 FPGA 器件和C8051F206 单片机作为主控制器,可实现重复频常为 1kHz,脉宽为 60ns 的窄脉冲激光发射:为提高接收系统的信噪比,选用高灵敏度的 APD 作为光电探测器,结合信号调理电路,从而实现微弱回波信号的有效提取:设计高精度时间差测量模块和机械旋转模块,验证扫描式激光雷达系统的测距性能。(4)为了验证测距激光雷达在无人驾驶车障碍探测中的性能,在 Visual Studio 2010平台下开发了基于 MFC 的数据重构界面,根据测量得到的距商数据实现障碍物信息重构。搭建实验平台,对近处目标物进行测量,测试并验证系统样机的探测性能,最终结果表明,所设计的脉冲式激光雷达系统基本满足预期的探测要求,并具有一定的实际应用价值。
教育论文发表决定着我们一年的职称评选,千万不能马虎,一定要谨慎,花点钱没关系,但一定要能做成事,不然花了钱还耽误了时间,那就是赔了夫人又折兵了。 所以一定要选择信誉好的,非常安全的发表论文网站。top期刊论文网推荐教育期刊《当代教育实践与教学研究》教育论文发表参考地址:刊名:当代教育实践与教学研究主管单位:河北出版传媒集团主办单位:方圆电子音像出版社国内统一刊号:13-9000/G国际标准刊号:2095-6711当代教育实践与教学研究杂志社/杂志简介《当代教育实践与教学研究》Contemporary Education Research and Teaching Practice(月刊)2013年创刊,杂志集学术性、实用性、权威性、前瞻性与专业性于一体,旨在推广教育新理论、新经验,为广大教育、科研工作者提供学术交流平台,全面深入推动素质教育,为评职、考核、课题、晋级等提供重要依据。随着以信息技术为代表的现代教育技术的发展,教育的数字化时代悄然来临。长期以来,传统期刊作为教育研究的平台发挥了重要作用,但越来越难以适应教育信息化的发展。《当代教育实践与教学研究》借助数字出版技术,以全媒体的方式全面覆盖传统载体(纸媒体、DVD-ROM)和移动设备(iOS、Android)。它以探讨教育理论,交流教育教研经验和信息,提供高质量的真正源自教师实际需求的教学资源为宗旨。该刊是为广大教师和教育工作者搭建的资源整合平台。通过该平台我们将发起全省乃至全国的微课程、教学课件及教育资源的课题研究、展示优秀作品(产品),全方位地满足教育工作者的多层次需求。希望广大读者、作者支持本刊。当代教育实践与教学研究收录情况/影响因子国家新闻出版总署收录 维普网、万方数据库、知网数据库收录1、数据:MARC数据、DC数据2、图书馆藏:国家图书馆馆藏、上海图书馆馆藏当代教育实践与教学研究栏目设置教育探讨、教学实践、教改理论、学术观察、课程研究、职业指导、课堂设计、德育探究、创新管理、体音美教育、思政哲学、艺术文化、校企合作、科教论坛、中外交流等。当代教育实践与教学研究编辑部/杂志社投稿须知1、来稿一律使用word文档,请注明作者姓名、单位、联系电话、通讯地址、邮编及电子信箱。2、基本格式:(1)文题:20字以内,可带副题应另列:(2)摘要:100-200字,左顶格;关键词:3-5个,以“;”号隔开,左顶格:(3)基金资助项目,应写明:基金全称、项目课题题目、项目编号:(4)正文(小标题3级以内;引文于结束处以阿拉伯数字加[]号编码,同出处引文采用相同序号,简短文献加括号直接标注于引文后,如《荀子劝学》);(5)参考文献(按引文编号加[]左顶格排序);(6)收稿日期(本刊编制);此外如属基金项目请于文章首页页脚注明项目名称编号等。3、尽量避免采用图表,确需附图不超过6幅,表格尽量采用“三线表”。4、本刊有权对来稿进行结构层次、语言文字和编辑规范性修改。5、来稿一周内未接到回复者请速来函来电查询;出刊满2个月仍未收到样刊者(仅限第一作者),请速来函来电查询。
尊敬的广东省委省政府省检察院:您们好!感谢您们能在百忙之中抽出宝贵的时间看此信,这是我今生莫大的荣幸。我是包绵鼎的父亲(包声彩)是湛江市徐闻县龙塘镇包宅村的一家农民,我儿包绵鼎于2012年10月被湛江市徐闻县交警大队黄南荣被冤无辜抓进坐牢,至今都还没把我的儿包绵鼎放出,请问我儿包绵鼎犯了什么错?我儿包绵鼎被抓后没多久,黄南荣大队长便向我家叫交出三万元,说要做什么事,我家本来就不富裕,一直靠着家里的几亩田地种植收入,一年下来挣的钱也只能勉强够维持家里的生活支出,如何能让一位贫困的农民一下子拿出三万元呢?这岂不是逼人绝路吗?但为了救我儿,我走遍了每家每户亲戚,艰难而又勉强的凑够了三万元,就在当日我就赶到了交警大队把三万块交给了黄南荣大队长,并要求黄南荣大队长写收据条,但遭到了黄大队长的拒绝,只说这是用来办一些处理费用的,我便紧问着做什么?我儿何时才能放出?但遭到了黄南荣大队长的冷漠,我哀求的说能不能让我与我儿包绵鼎见一面,也遭到了拒绝,黄南荣大队长还说谁都可以见,就是唯独你们包家人不能见,时不时黄南荣大队长还派人到监狱里恐吓包绵鼎,叫他最好老实点,要不然抓你们全家坐牢,我儿一向老实,做人做事都是个很有分寸的人,连村民里的人个个都说他是个大好人老实人,至于违法的事,我相信我儿绝对不会这么做。家里的老母亲得知儿子被抓后,痛哭的连几次进医院,现在老母亲每天都坐在门口嘴里囔囔的喊着儿子的名,发病时只能在家附近的小诊所拿点药,现在家庭的支出已经受到了巨大的困扰,亲戚该借的都已经借了,该帮的也都已经尽力了,现在全家上下已经欠下了十几万的巨款,我已经无能为力了。我儿包绵鼎今年25岁。是一位退伍军人,中专学历,文化程度不高,但非常的会做人,懂得孝顺父母,在村里看到一些需要帮助的老村民,他都会上前帮助,中专毕业以后,回到自家靠自己创业,家里的生活才得到了稳定收入,但事业刚刚起步的时候,却被抓进坐牢,家里受苦的还不止父母二人,还有刚要准备结婚的妻子一直在家等着他,现在婚期已经推迟,妻子现在每天挺着大肚子到农田里干活,得知自己未婚夫坐牢后,也痛苦当场晕倒几次,现在家庭的收入全靠包绵鼎的妻子每天起早贪黑到市场里摆地摊,卖点小菜,就靠这点薄弱的收入维持生活,父亲(包声彩)左手丧失劳动能力,有时只能帮一点小忙,母亲现在已经完全失去劳动能力,我不知道日后的日子怎么过,现在我的好媳妇每天顶着这么大的肚子在支撑着这个家庭,眼看就快要生了,不知接下来如何是好,请尊敬的各位市领导们,救救我这可怜的家庭吧,我儿要是没罪就早点放他出来吧,前段时间我曾去过湛江市委上访,但也遭到了拒绝,请各位市级领导派人到湛江市徐闻县明查,还我儿一个清白与自由,眼下也就只有您们才可以救我儿了,感谢您们的大恩大德,将来我一定让我的儿为社会为国家多多做贡献。谢谢各位领导,您们辛苦了!
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