材料清单!2024年湖南省创新型中小企业申报条件、申报奖励

2024年湖南省创新型中小企业申报条件、申报奖励如下,湖南省的企业单位可以了解一下

扶持力度

1、资金扶持:天心经开区、望城区奖励5万。

2、资质认定:申报湖南省专精特新中小企业前置条件。

申报条件

(一)基本条件

1、湖南省内工商登记注册,独立法人资格,符合《中小企业划型标准规定》;

2、制造业、制造业和信息化融合的中小企业,提供的产品(服务)不属于国家禁止、限制或淘汰类;

3、未被列入经营异常名录或严重失信主体名单,且近三年未发生重大安全(含网络安全、数据安全)、质量、环境污染等事故以及偷漏税等违法违规行为。

(二)直通条件(满足其一即直接通过)

1、近三年获得国家级、省级科技奖励;

2、获得有效期内高新技术企业、国家级技术创新示范企业、知识产权优势企业和知识产权示范企业等荣誉;

3、拥有经认定的省部级以上研发机构;

4、近三年新增股权融资总额(合格机构投资者实缴额)500万元以上。

(三)评价指标(评分达60分以上)

创新能力指标(满分40分);成长性指标(满分30分);专业化指标(满分30分)

(其中创新能力指标得分不低于20分、成长性指标及专业化指标得分均不低于15分)

申报材料

参评企业应在培育平台上传以下佐证材料扫描件:

1、营业执照(加盖单位公章);

2、在信用中国网下载的信用信息报告;

3、有效期内的知识产权证书;

4、上年度审计报告(加盖单位公章),如无上年度审计报告,则提供带税务局电子印章的上年度纳税申报表;

5、若有符合《创新型中小企业评价标准》四项公告条件之一的,提供相应佐证材料。

申报流程

企业自评→系统报送→县级初审→市级再审→省级公告

资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/ddc62c5d4a5d Windows Mobile 是微软在 0200 代至 2010 代初推出的移动操作系统,曾广泛应用于智能手机和平板电脑。开发者可以借助各种库和框架为其开发功能丰富的应用,其中 “32feet.NET” 是一个开源的 .NET 库,专为 .NET Framework 和 .NET Compact Framework 提供蓝牙开发支持。它包含多个命名空间,例如 InTheHand.Devices.Bluetooth、InTheHand.Net.Personal 和 InTheHand.Phone.Bluetooth,用于实现蓝牙设备交互功能。 InTheHand.Devices.Bluetooth 命名空间用于执行基础蓝牙操作,比如扫描附近设备、建立连接以及发现蓝牙服务等。InTheHand.Net.Personal 提供了更高级的功能,例如创建个人区域网络(PAN)、文件传输和串行端口模拟,便于开发者开发跨设备的数据共享应用。而 InTheHand.Phone.Bluetooth 主要针对 Windows Phone 平台,支持蓝牙配对、消息收发和蓝牙耳机控制等功能,不过由于 Windows Mobile 已停止更新,该命名空间更多适用于旧设备或项目。 压缩包中的文件列表看似是维基页面的渲染文件,可能是关于 32feet.NET 的使用教程、API 参考或示例代码。文件名如 13632.html、563803.html 等可能是页面 ID,涵盖蓝牙设备搜索、连接和数据传输等不同主题。 使用 32feet.NET 进行蓝牙开发时,开发者需要注意以下几点:首先,确保开发环境已安装 .NET Framework 或 .NET Compact Framework,以及 32feet.NET
资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/d8a2bf0af1ac Mask R-CNN 是一种在实例分割任务中表现优异的深度学习模型,它融合了 Faster R-CNN 的目标检测功能和 CNN 的像素级分类能力,能够实现图像中每个目标的定位、识别与分割。本指南将指导你如何使用 Mask R-CNN 训练自定义数据集。 你需要准备包含图像(JPEG 或 PNG 格式)和标注文件(XML 或 JSON 格式)的数据集,标注文件需包含物体类别、坐标和掩模信息。数据集应按照 COCO 标准组织,分为训练集、验证集和可选的测试集。可以使用工具如 COCO API 或 labelme 将原始数据转换为 COCO 格式,并确保图像文件名与标注文件名一致且在同一目录下。通常按 8:2 或 9:1 的比例划分训练集和验证集。 从提供的压缩包中安装所需库。运行 pip install -r requirements.txt 安装依赖,包括 TensorFlow、Keras、Cython、COCO API 等。 修改 train_test.py 和 test_model.py 中的路径,使其指向你的数据集目录,确保 ROOT_DIR 指向数据集根目录,ANNOTATION_DIR 指向标注文件所在目录。在 config.py 中根据硬件资源和训练目标调整学习率、批大小、迭代次数等参数。 运行 train_test.py 开始训练。训练时会加载预训练权重并进行微调,期间会定期保存模型,便于评估和恢复。 使用 test_model.py 或 test.py 对模型进行验证和测试。这些脚本会加载保存的模型权重,将其应用于新图像并生成预测结果。 预测结果为二进制掩模,需进一步处理为可读图像。可借助 COCO API 或自定义脚本将掩模合并到原始图像上,生成可视化结果。 若模型性
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