Отделение ГИБДД по ул.Тэцевская в Казани не будет работать 11 октября

Отделении регистрации ГИБДД Казани по ул.Тэцевская, 5 по техническим причинам не будет работать 11 октября.

С 7.00 до 19.00 будут проходить плановые работы на линии электропередач.

Граждане могут зарегистрировать свои транспортные средства, обратившись в отделение регистрации, расположенное по Оренбургскому тракту, 5, либо в автосалонах города.

Для экономии времени все предварительные процедуры можно осуществить на портале госуслуг: регистрация, перерегистрация, получение и замена водительского удостоверения, оплата госпошлин и штрафов, заполнение необходимых бланков, запись на прием к специалистам.

Читайте на 123ru.net


Новости 24/7 DirectAdvert - доход для вашего сайта



Частные объявления в Казани, в Татарстане и в России



Smi24.net — ежеминутные новости с ежедневным архивом. Только у нас — все главные новости дня без политической цензуры. "123 Новости" — абсолютно все точки зрения, трезвая аналитика, цивилизованные споры и обсуждения без взаимных обвинений и оскорблений. Помните, что не у всех точка зрения совпадает с Вашей. Уважайте мнение других, даже если Вы отстаиваете свой взгляд и свою позицию. Smi24.net — облегчённая версия старейшего обозревателя новостей 123ru.net. Мы не навязываем Вам своё видение, мы даём Вам срез событий дня без цензуры и без купюр. Новости, какие они есть —онлайн с поминутным архивом по всем городам и регионам России, Украины, Белоруссии и Абхазии. Smi24.net — живые новости в живом эфире! Быстрый поиск от Smi24.net — это не только возможность первым узнать, но и преимущество сообщить срочные новости мгновенно на любом языке мира и быть услышанным тут же. В любую минуту Вы можете добавить свою новость - здесь.




Новости от наших партнёров в Казани

Ria.city

Затронет всех, у кого есть купюры 1 000 и 5 000 рублей: в обороте ходят новые деньги - старые превратятся в фантики?

Театр кукол «Экият» даст гастроли в Москве

Дорога с запретом на поворот и разворот: жители Оренбурга бьют тревогу

Порядка 10 тыс. жителей Томской области поклонились Казанской иконе Божией Матери

Музыкальные новости

Токсиколог Кутушов объяснил, что делать, если разбили ртутный градусник

Подведены итоги конкурса «Мы верим твердо в героев спорта»

Токсиколог Кутушов назвал дефицит магния причиной проблем с пищеварением

ТНТ и Кинопоиск представляют первый тизер новогоднего телефильма «Небриллиантовая рука»   

Новости Казани

«КамаСтройИнвест» внедряет технологии информационного моделирования с помощью решений компании «Тангл»

Орловцы смогут увидеть наследие Фета и Тургенева в художественных полотнах

Свыше 2000 спортивных мероприятий прошли в России летом

Не хватило одного трехочкового: УНИКС без лидеров и на фоне усталости уступил «Зениту»

Экология в Татарстане

«Его утвердили без проб». Агния Кузнецова в шоу «Вкусно с Анфисой Чеховой» рассказала, как убедила Балабанова взять на роль её однокурсника

Секция «Абстрактное искусство» ТСХР представит новую выставку в зале «Лаврушинский`15»

Чемпионы Дона по киокусинкай провели турнир в Marins Park Hotel Ростов

Молодёжное крыло Народного фронта провело викторину в преддверии Дня Интернета в России.

Спорт в Татарстане

Хачанов обыграл Черундоло и вышел в четвертьфинал турнира ATP в Пекине

Кудерметова вышла в третий круг турнира WTA 1000 в Пекине

Рахимова обыграла Биррелл и вышла во второй круг WTA 1000 в Пекине

Первую ракетку мира подводят под срок // Всемирное антидопинговое агентство будет добиваться дисквалификации Янника Синнера

Moscow.media

Стоит ли отдавать ребенка в частную школу?

Портативный ТСД корпоративного класса Saotron RT-T70

Hybrid запустил онлайн-академию Hybrid Training Hub

Подведены итоги конкурса «Мы верим твердо в героев спорта»











Топ новостей на этот час в Казани и Татарстане

Rss.plus






Bluetooth-сканер штрих-кодов SAOTRON P04 на базе CMOS-матрицы

Затронет всех, у кого есть купюры 1 000 и 5 000 рублей: в обороте ходят новые деньги - старые превратятся в фантики?

В последний день сентября в Татарстане потеплеет до +25 градусов

России учёные научили ИИ выделять свойства многокомпонентных материалов