44 фз ст 44 ч 27: Статья 44. Обеспечение заявки на участие в закупке \ КонсультантПлюс

Третье отклонение заявки

В соответствии с частью 27 статьи 44 федерального закона № 44-ФЗ «О контрактной системе в сфере закупок товаров, работ, услуг для обеспечения государственных и муниципальных нужд», в случае отклонения второй части заявки участника закупки в третий раз на одной площадке в течение квартала обеспечение заявки, предоставленное таким участником, подлежит изъятию и перечисляется в федеральный бюджет банком, в котором открыт спецсчет для участия в госзакупках.

Ключевыми условиями являются:

  1. закупки организованы в соответствии с законом 44-ФЗ,
  2. способ закупки: аукцион или конкурс,
  3. закупки размещены на одной площадке (ЭТП),
  4. третье отклонение второй части заявки произошло не позднее трех месяцев от первого.

Для наступления указанных последствий необходимо одновременное выполнение всех перечисленных условий.

Оказываем услуги по предоставлению Ваших интересов в контрольном органе: подготовка и направление жалобы в ФАС России. Вопросы по телефону или email.

Т.к. третье отклонение определяется площадкой в автоматическом режиме с помощью программных средств, то сообщение от ЭТП о третьем нарушении поступает участнику сразу после размещения заказчиком протокола рассмотрения вторых частей заявок.

Дальнейшие действия оператора ЭТП, согласно названного закона, состоят в следующем: площадка сообщает банку о том, что денежные средства данного участника подлежат перечислению в бюджет.

Банк, в котором открыт специальный счет участника, получив эти сведения от площадки, через 30 дней от публикации протокола на ЭТП снимает блокировку с обеспечения заявки и перечисляет эту сумму в бюджет РФ.

В каких случаях данное правило не должно применяться?

Есть ли законные основания для отказа от его применения и возврата денег, внесенных участником на специальный счет и заблокированных в качестве обеспечение заявки?

Да, такие случаи есть. Они изложены Верховным Судом РФ и применяются при рассмотрении судебных исков по данным спорам, а также используются и в практике ФАС России.

Не каждое решение аукционной (конкурсной) комиссии о несоответствии второй части заявки участника закупки следует считать самостоятельным нарушением. При этом необходимо учитывать характер такого нарушения и обстоятельства его совершения — обладал ли участник закупки возможностью не допустить или устранить имеющиеся недостатки поданной им заявки (Определение Верховного Суда РФ от 29.09.2016 по делу №306-ЭС16-7783).

Т.к. законом не предусмотрена возможность рассмотрения оператором площадки или банком, в котором открыт спецсчет участника закупки, создание каких-либо комиссий или назначение уполномоченных сотрудников этих субъектов по персональному рассмотрению таких нарушений участником закупки с принятием решений о взыскании с последнего либо отказу от взыскания обеспечений в бюджет, то единственным* оперативным способом защиты своих прав является обращение такого участника с жалобой в контрольный орган — ФАС России.

*Судебный способ защиты также возможен, но к оперативным способам, приносящим результат в недалеком обозримом будущем, конечно же отнести его нельзя.

Согласно части 4 статьи 105 закона 44-ФЗ обжаловать эти действия оператора ЭТП в контрольный орган (ФАС России) участник может только до заключения контракта. После его заключения — исключительно в судебном порядке.

В соответствии с правилами, предусмотренными пунктом 3.9 Административного регламента ФАС России (утв. Приказом ФАС от 19.11.2014 №727/14), жалоба на оператора электронной площадки рассматривается Центральным аппаратом ФАС России (г. Москва, ул. Садовая-Кудринская, д. 11).

Срок рассмотрения жалобы: в течение

 5 рабочих дней с даты её поступления (ч. 3 ст. 106 закона о контрактной системе).

Копия решения и предписания комиссии ФАС России, принятых по результатам рассмотрения жалобы должны быть направлены заявителю (участнику закупки, подавшему жалобу), оператору ЭТП, действия которого обжаловались, и опубликованы в ЕИС в течение 3-х рабочих дней с даты принятия решения (ч. 8 ст. 106 закона о контрактной системе).

 

Примеры из практики рассмотрения подобных споров и жалоб.

Организатор закупки отклонил вторую часть аукционной заявки участника из-за отсутствия указания в первой части заявки товарного знака предлагаемых к поставке товаров, декларации о соответствии которых приложены ко второй части заявки.

Оператор площадки уведомил участника аукциона о третьем отклонении второй части заявки.

Участник обжаловал действия аукционной комиссии в УФАС России. Жалоба признана обоснованной, протокол о рассмотрении вторых частей заявок отменен (решение Московского УФАС России от 28.08.2015 по делу №2-57-7351/77-15).

Оператор ЭТП «РТС-тендер» проигнорировал данное решение УФАС и перечислил заказчику удержанное обеспечение заявки участника, в соответствии с порядком, действовавшим до 2019 года.

Эти действия оператора электронной площадки, отмеченные контрольным органом в пункте 6 указанного ниже Постановления ФАС, нарушают нормы закона о контрактной системе, установленные частью 27 статьи 44, что содержит признаки административного правонарушения, предусмотренные частью 3 статьи 7. 31.1 КоАП РФ.

Постановление ФАС России от 23.12.2015 № АК1037-15

Постановлением административной комиссии ФАС России оператор ЭТП «РТС-тендер» привлечен к ответственности.

 

Cloud Computing Services — Amazon Web Services (AWS)

Знакомство с платформой AWS, облачными продуктами и возможностями

Начало работы

Ускорьте получение информации благодаря быстрому, простому и безопасному облачному хранилищу данных в любом масштабе

Начало работы

Amazon S3 Object Lambda

Добавьте собственный код для обработки данных, полученных из Amazon S3, перед их возвратом в приложение

Узнать больше

AWS Skill Builder — изучайте AWS, работая с AWS

Получите доступ к более чем 100 лабораториям AWS Builder, которые быстро отточат ваши навыки работы с облачными средами в безопасной изолированной среде

Подпишитесь сегодня

Ознакомьтесь с нашими решениями

По отраслям

Просмотреть все отрасли 

По категориям технологий

Просмотреть все решения 

Ознакомьтесь с нашими продуктами

  • Рекомендуемые услуги

  • Аналитика

  • Управление облачными финансами

  • Вычислить

  • Контейнеры

  • База данных

  • Внешний интерфейс для Интернета и мобильных устройств

  • Интернет вещей

  • Машинное обучение

  • Сеть и доставка контента

  • Безопасность, идентификация и соответствие требованиям

  • Бессерверный

  • Хранение

  • В этой категории товаров не найдено.

    Просмотреть все категории товаров

  • В этой категории товаров не найдено.

    Просмотреть все продукты Analytics

  • В этой категории товаров не найдено.

    Просмотреть все облачные продукты для управления финансами 

  • В этой категории товаров не найдено.

    Просмотреть все вычислительные продукты

  • В этой категории товаров не найдено.

    Посмотреть все контейнеры Продукция 

  • В этой категории товаров не найдено.

    Просмотреть все продукты баз данных

  • В этой категории товаров не найдено.

    Просмотреть все интерфейсные веб- и мобильные продукты

  • В этой категории товаров не найдено.

    Просмотреть все продукты Интернета вещей 

  • В этой категории товаров не найдено.

    Просмотреть все продукты для машинного обучения

  • В этой категории товаров не найдено.

    Просмотреть все продукты для сетей и доставки контента 

  • В этой категории товаров не найдено.

    Просмотреть все продукты для обеспечения безопасности, идентификации и соответствия требованиям 

  • В этой категории товаров не найдено.

    Просмотреть все бессерверные продукты

  • В этой категории товаров не найдено.

    Посмотреть все продукты для хранения

Обучение и сертификация

  • Для строителей

  • Для лиц, принимающих решения

  • Для строителей

  • Для разработчиков, специалистов по обработке и анализу данных, архитекторов решений и всех, кто хочет научиться строить на AWS уже сегодня

  • Для лиц, принимающих решения

  • Для технических и бизнес-лидеров, которые развивают облачные навыки в своей организации, чтобы обеспечить инновации и преобразования

Поддержка инноваций для клиентов

  • Рекомендуемые инновации для клиентов

  • Реклама и маркетинг

  • Аэрокосмическая и спутниковая связь

  • Сельское хозяйство

  • Автомобильная промышленность

  • Образование

  • Энергия

  • Финансовые услуги

  • Правительство

  • Здравоохранение и науки о жизни

  • Производство

  • Медиа и развлечения

  • Розничная торговля | Потребительские товары в упаковке

  • Путешествия и гостиничный бизнес

  • В этой категории товаров не найдено.

    Просмотреть все истории клиентов 

  • В этой категории товаров не найдено.

  • В этой категории товаров не найдено.

  • В этой категории товаров не найдено.

  • В этой категории товаров не найдено.

  • В этой категории товаров не найдено.

  • В этой категории товаров не найдено.

  • В этой категории товаров не найдено.

  • В этой категории товаров не найдено.

  • В этой категории товаров не найдено.

  • В этой категории товаров не найдено.

  • В этой категории товаров не найдено.

  • В этой категории товаров не найдено.

  • В этой категории товаров не найдено.

Разработано для самых высоких требований

Глобальная сеть регионов AWS

Облако AWS охватывает 96 зон доступности в 30 географических регионах по всему миру, при этом объявлено о планах открытия еще 15 зон доступности и еще 5 регионов AWS в Австралии, Канаде, Израиле, Новой Зеландии и Таиланде.

Пропустить карту

Войдите в консоль

Узнайте об AWS

  • Что такое AWS?
  • Что такое облачные вычисления?
  • AWS Разнообразие, равенство и инклюзивность
  • Что такое DevOps?
  • Что такое контейнер?
  • Что такое озеро данных?
  • Облачная безопасность AWS
  • Что нового
  • Блоги
  • Пресс-релизы

Ресурсы для AWS

  • Начало работы
  • Обучение и сертификация
  • Библиотека решений AWS
  • Архитектурный центр
  • Часто задаваемые вопросы по продуктам и техническим вопросам
  • Аналитические отчеты
  • Партнеры AWS

Разработчики на AWS

  • Центр разработчиков
  • SDK и инструменты
  • . NET на AWS
  • Python на AWS
  • Java на AWS
  • PHP на AWS
  • JavaScript на AWS

Помощь

  • Свяжитесь с нами
  • Подайте заявку в службу поддержки
  • Центр знаний
  • AWS re: Сообщение
  • Обзор поддержки AWS
  • Юридический
  • Карьера в AWS

Amazon является работодателем с равными возможностями:
Меньшинства / Женщины / Инвалидность / Ветеран / Гендерная идентичность / Сексуальная ориентация / Возраст.

  • Конфиденциальность
  • |
  • Условия сайта
  • |
  • Настройки файлов cookie
  • |
  • © 2023, Amazon Web Services, Inc. или ее дочерние компании. Все права защищены.

Поддержка AWS для Internet Explorer прекращается 31. 07.2022. Поддерживаемые браузеры: Chrome, Firefox, Edge и Safari.
Узнать больше »

python — данные времени не соответствуют формату

спросил

Изменено
11 дней назад

Просмотрено
546 тысяч раз

Я получаю следующую ошибку:

 данные времени '28.07.2014 18:54:55.099000' не соответствуют формату '%d/%m/%Y %H:%M:%S.%f'

Но я не вижу, какой параметр неверен в %d/%m/%Y %H:%M:%S.%f ?

Это код, который я использую.

 из даты и времени импорта даты и времени
time_value = datetime.strptime(csv_line[0] + '000', '%d/%m/%Y %H:%M:%S.%f')

Я добавлял и удалял 000 , но получаю ту же ошибку.

  • питон
  • дата-время

0

Месяц и день поменялись местами:

 '%m/%d/%Y %H:%M:%S. %f'

28 никогда не попадет в диапазон параметра месяца %m .

С %m и %d в правильном порядке работает парсинг:

 >>> from datetime import datetime
>>> datetime.strptime('28.07.2014 18:54:55.099000', '%m/%d/%Y %H:%M:%S.%f')
datetime.datetime(2014, 7, 28, 18, 54, 55, 99000)

Вам не нужно добавлять '000' ; %f может правильно анализировать более короткие числа:

 >>> datetime.strptime('28.07.2014 18:54:55.099', '%m/%d/%Y %H:%M:%S.%f')
datetime.datetime(2014, 7, 28, 18, 54, 55, 99000)

0

Хотя приведенный выше ответ на 100% полезен и верен, я хотел бы добавить следующее, поскольку мне помогла только комбинация приведенного выше ответа и чтение документа pandas:

2-значный / 4-значный год

Примечательно, что для разбора двузначного года, напр. ’90’ вместо ‘1990’ требуется %y вместо %Y .

Автоматический вывод даты и времени

Если синтаксический анализ в предварительно определенном формате по-прежнему не работает, попробуйте использовать флаг infer_datetime_format=True , например:

 yields_df['Date'] = pd. to_datetime (yields_df ['Дата'], infer_datetime_format = True)

Имейте в виду, что это решение работает медленнее, чем использование предопределенного формата.

2

Нет необходимости использовать библиотеку datetime. При использовании библиотеки dateutil нет необходимости в каком-либо формате:

 >>> из парсера импорта dateutil
>>> s= '25 апреля 2020 г., 14:50, IST'
>>> parser.parse(s)
datetime.datetime(2020, 4, 25, 14, 50)

4

У меня был случай, когда решение было сложно найти. Это не совсем относится к конкретному вопросу, но может помочь кому-то решить проблему с тем же сообщением об ошибке, когда strptime получает информацию о часовом поясе. В моем случае причина выбрасывания

ValueError: данные времени ‘2016-02-28T08:27:16.000-07:00’ не соответствуют формату ‘%Y-%m-%dT%H:%M:%S.%f%z’

— наличие последнего двоеточия в части часового пояса. Если в одних локалях (например, в русской) код выполнялся хорошо, то в других (английских) давал сбои. Удаление последнего двоеточия помогло исправить мою ситуацию.

Чтобы сравнить дату и время, вы можете попробовать это. Формат даты и времени можно изменить

 из даты и времени импорта даты и времени
>>> a = datetime.strptime("12.10.2013", "%m/%d/%Y")
>>> b = datetime.strptime("15.10.2013", "%m/%d/%Y")
>>> а>б
ЛОЖЬ

У меня была точно такая же ошибка, но с немного другим форматом и первопричиной, и, поскольку это первый вопрос и ответ, который появляется при поиске «данные времени не соответствуют формату», я решил оставить ошибку I сделано для будущих зрителей:

Мой исходный код:

 start = datetime.strptime('05-SEP-19 00. 00.00.000 AM', '%d-%b-%y %I.%M.%S.% ж %р')

Где я использовал %I для анализа часов и %p для анализа «AM/PM».

Ошибка:

ValueError: данные времени «05-SEP-19 00.00.00.000000 AM» не соответствуют формату «%d-%b-%y %I.%M.%S.%f %p»

Я просматривал документы даты и времени и, наконец, понял в 12-часовом формате %I , 00 нет … как только я изменил 00.00.00 на 12.00.00 , проблема была решена.

Таким образом, это либо 01-12 с использованием %I с %p , либо 00-23 с использованием %H .

У меня была похожая ошибка —

 данные времени «01-07-2020» не соответствуют формату «%d%m%Y» (совпадение)

Я не знал, что должен использовать дефис в параметре формата. Это сработало для меня —

 df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'], format='%d-%m-%Y')

У меня также была такая же ошибка, данные времени ’24. 09.1997′ не соответствуют формату ‘%m-%d-%Y’

Если ваша дата использует /, тогда также используйте / в вашем формате, например

‘24.09.1997’ => ‘%m/%d/%Y’ использование тире даст вам эту ошибку.

Допустим, у нас есть строковая форма формата даты и времени следующего формата:

 2018-01-31T09:24:31.488670+00:00

Мы можем преобразовать эту заданную строку datetime в объект datetime

 import datetime
        
DatetImeObj = datetime.datetime.strptime('2018-01-31T09:24:31.488670+00:00', '%Y-%m-%dT%H:%M:%S.%f%z')

Это вернет формат даты и времени с результатом:

 2018-01-31 09:24:31.488670+00:00

Теперь, если вы хотите преобразовать эту дату и время в любой формат, вы можете использовать любую функцию даты и времени

 finalDateTime = Datetime.datetime.strftime(DatetImeObj , ‘%Y-%m-%d %H:%M’)

вывод:

 2018-01-31 09:24

Попробуйте заглавную «Y», если вы используете маленькую «y»

например:

 Ввод: '2022-10-05 15:22:39'
 datetime.