创业法律常识17问

创业法律常识

 

1   一个人可以设立什么企业? 答:个人独资企业(自然人投资)、一人有限责任公司(自然人或法人投资,注册资本最低10万)

 

 

2   个人独资企业可以设立分支机构吗? 答:可以,应当由投资人或者其委托的代理人向分支机构所在地的登记机构申请登记,领取营业执照,并将登记的情况报该分支机构隶属 的个人独资企业的登记机关备案。

 

 

3   一人有限公司增加一个投资人就成为普通有限责任公司了吗? 答:不是的,如果要变成普通有限责任公司要有内部决议、增资申请、新股东投资证明、验资证明等到工商局办理变更和增资手续。

 

 

4  两个人可以一起组建什么样的企业? 答:合伙企业(普通合伙或有限合伙)、有限责任公司、股份有限公司

 

 

5  合伙企业能用劳务作为出资吗?  答:可以,合伙人以劳务出资的,其评估办法由全体合伙人协商确定,并在合伙协议中载明。


 

6  有限责任公司谁负“有限责任”?  答:有限公司以其全部资产对外承担无限责任。公司股东以其出资额为限对公司承担有限责任。


 

7  有限责任公司是否也有“股份”一说? 答:一般投资人设立有限公司之间也常称“自己所有股份多少比例”。其实严格意义上股份一词仅适用于股份有限公司,有限责任公司对应的是“出资额”。有限责任公司股东取得的不是股票而是出资证明书。

 

 

8领到营业执照前公司可以试营业吗? 答:个人经营者都必须经工商行政管理部门核准并取得营业执照,方可营业,也就是说,经营者在未取得工商行政管理部门核发的营业执照前,不得从事任何经营活动。

 

 

9 中国公民可以和外国公民一起成立股份有限公司吗? 答:可以。《公司法》:“设立股份有限公司,应当二人以上二百人以下为发起人,其中须有半数以上的发起人在中国境内有住所”。因此我国公司对国籍没有要求,只要求半数以上在中国境内有住所。

 
 

10 股份有限公司的股份被全部认购,公司便成立吗? 答:不一定。股份公司成立须经出席会议的认股人所持表决权过半数通过。创立大会的举行须由代表股份总数过半数的发起人、认股人出席才能举行。认股人可以从公司利益和自身利益出发否定公司的成立。

 

 

11 招股说明书和股东认股书是一样的吗?答:不一样,招股说明书是供社会公众了解发起人和将要设立公司的情况,说明公司股份发行的有关事宜,知道公众购买公司股份的规范性文件。招股说明书经政府有关部门批准后,即具有法律效力。认股书是股东认购股份以后签订的认股凭证要签名盖章。

 
 

12 总裁、董事长、CEO谁是企业的法定代表人? 答:《公司法》:“公司法定代表人依照公司章程的规定,由董事长、执行董事或者经理担任,并依法登记。”总裁:一般在集团公司才使用的称呼,是集团的最高行政负责人。董事长是公司董事会主_席。CEO非法律概念,在法律上指的就是经理或者总经理。

 

 

13 公司的财产包括投资人所有的财产吗? 答:不包括,部分股东可能为了公司能够更好的运用,可能在公司续存期间把自己的车借给公司用,甚至借款给公司,但是这些资产都不属于公司的财产。因为公司和股东的财产是相互独立的。

 

 

14 股东可以委托律师参加股东大会吗? 答:可以。《公司法》:“股东可以委托代理人出席股东大会会议,代理人应当向公司提交股东授权委托书,并在授权范围内行使表决权”

 

 

15 股东的汽车作为出资,还可以是个人所有吗? 答:不可以。《公司法》:“股东缴纳出资后,必须经依法设立的验资机构验资并出具证明。”因此股东以汽车(实务)出资时,已经经评估并通过验资转让所有权至公司,因此不再归个人所有。

 

 

16 有限责任公司股东的金钱出资只占注册资金的30%,可以吗?答:可以。《公司法》:“全体股东的货币出资金额不得低于有限责任公司注册资本的30%”。这里只提到有限责任公司,股份有限公司不受此条约束。

 

 

17 哪些人必须参加股东大会? 答:对于有限责任公司的股东来说,每一位股东都要参加股东大会,如果真有事无法参加,也应当委托他人代为参加。


转自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_6fcdf9d3010131ju.html 

内容概要:本文介绍了一个基于多传感器融合的定位系统设计方案,采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对多源传感器数据进行融合处理,最终输出目标的滤波后位置信息,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法有效提升了定位精度与稳定性,尤其适用于存在单一传感器误差或信号丢失的复杂环境,如自动驾驶、移动采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,EKF作为多传感器的融合算法,最终输出目标的滤波位置(Matlab代码实现)机器人导航等领域。文中详细阐述了各传感器的数据建模方式、状态转移与观测方程构建,以及EKF算法的具体实现步骤,具有较强的工程实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉传感器原理和滤波算法的高校研究生、科研人员及从事自动驾驶、机器人导航等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握多传感器融合的基本理论与实现方法;②应用于移动机器人、无人车、无人机等系统的高精度定位与导航开发;③作为EKF算法在实际工程中应用的教学案例或项目参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解算法实现过程,重点关注状态预测与观测更新模块的设计逻辑,可尝试引入真实传感器数据或仿真噪声环境以验证算法鲁棒性,并进一步拓展至UKF、PF等更高级滤波算法的研究与对比。
内容概要:文章围绕智能汽车新一代传感器的发展趋势,重点阐述了BEV(鸟瞰图视角)端到端感知融合架构如何成为智能驾驶感知系统的新范式。传统后融合与前融合方案因信息丢失或算力需求过高难以满足高阶智驾需求,而基于Transformer的BEV融合方案通过统一坐标系下的多源传感器特征融合,在保证感知精度的同时兼顾算力可行性,显著提升复杂场景下的鲁棒性与系统可靠性。此外,文章指出BEV模型落地面临大算力依赖与高数据成本的挑战,提出“数据采集-模型训练-算法迭代-数据反哺”的高效数据闭环体系,通过自动化标注与长尾数据反馈实现算法持续进化,降低对人工标注的依赖,提升数据利用效率。典型企业案例进一步验证了该路径的技术可行性与经济价值。; 适合人群:从事汽车电子、智能驾驶感知算法研发的工程师,以及关注自动驾驶技术趋势的产品经理和技术管理者;具备一定自动驾驶基础知识,希望深入了解BEV架构与数据闭环机制的专业人士。; 使用场景及目标:①理解BEV+Transformer为何成为当前感知融合的主流技术路线;②掌握数据闭环在BEV模型迭代中的关键作用及其工程实现逻辑;③为智能驾驶系统架构设计、传感器选型与算法优化提供决策参考; 阅读建议:本文侧重技术趋势分析与系统级思考,建议结合实际项目背景阅读,重点关注BEV融合逻辑与数据闭环构建方法,并可延伸研究相关企业在舱泊一体等场景的应用实践。
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