个人办理上海人才居住证

1、国内人才《上海市居住证》申请表;(表格上加盖单位公章)(表格可在21世纪人才网下载);
2、学历验证证明和学历学位证书原件及复印件;
3、单位营业执照(事业单位法人登记证、社团或非企业法人证书)和组织机构代码证复印件;
4、本人身份证原件及复印件;本人外地居民户口簿复印件(需要外地详细住址首页及本人信息页),本人为集体户口的由集体户口所在地派出所出具户籍证明原件及复印件;
5、本市住所证明复印件(验原件);
◆已在沪购置产权房的提供产权证复印件(验原件);
◆居住单位集体宿舍的由单位出具集体宿舍证明(附单位房地产权证复印件)(验原件);
◆借住在亲友家的提供户主的房产证或者户口本、书面同意入住证明以及户主所在地居(村)委会出具的寄宿证明复印件(验原件);
◆租房居住的须提供房屋租赁合同和由房地部门出具的房屋租赁合同登记备案证明。
6、本市二级以上医院(包括二级)出具的健康状况证明原件及复印件(体检证明3个月之内有效);
7、一年期及以上的劳动合同原件及复印件(首次办理时劳动合同离截止日期应还有6个月以上有效期);具有资质的机构派遣的人才,还需提供派遣单位与用工单位的派遣协议、派遣岗位协议。

二、其他事项
1、为未成年独生子女申报随员,提供子女户口本复印件、出生医学证明和独生子女证原件及复印件(16周岁以上的提供在读证明)。父母结婚证书原件及复印件。
2、为未成年的非独生子女办理随员,提供子女户口本复印件、出生医学证明、准生证或者社会抚养费缴纳证明、父母结婚证书原件及复印件(16周岁以上的提供在读证明)。
3、为配偶申报随员:提供结婚证和配偶身份证原件及复印件,配偶户口簿复印件(需外地详细住址首页)。如配偶符合办理《上海市居住证》条件的,建议分别办理《上海市居住证》主证。

三、下列材料可以增加分值,申请人可自愿选择提供:
1、专业技术证书、获奖证书、专利证书及有关推荐证明等提供原件及复印件;
2、申领人配偶为本市户籍的,出具配偶的居民户口簿、身份证及结婚证原件及复印件;
3、近期个人收入证明(近期三个月内任何一个月的由税务部门出具的个人缴税单);
4、学位证书及验证证明;
5、国外工作单位出具的专业技术岗位或管理岗位工作经历证明和国外工作收入纳税税单(验原件)。

【无线传感器】使用 MATLAB和 XBee连续监控温度传感器无线网络研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕使用MATLAB和XBee技术实现温度传感器无线网络的连续监控展开研究,介绍了如何构建无线传感网络系统,并利用MATLAB进行数据采集、处理与可视化分析。系统通过XBee模块实现传感器节点间的无线通信,实时传输温度数据至主机,MATLAB负责接收并处理数据,实现对环境温度的动态监测。文中详细阐述了硬件连接、通信协议配置、数据解析及软件编程实现过程,并提供了完整的MATLAB代码示例,便于读者复现和应用。该方案具有良好的扩展性和实用性,适用于远程环境监测场景。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础和无线通信基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事物联网、传感器网络相关项目开发的初学者与中级开发者。; 使用场景及目标:①实现基于XBee的无线温度传感网络搭建;②掌握MATLAB与无线模块的数据通信方法;③完成实时数据采集、处理与可视化;④为环境监测、工业测控等实际应用场景提供技术参考。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的MATLAB代码与硬件连接图进行实践操作,先从简单的点对点通信入手,逐步扩展到多节点网络,同时可进一步探索数据滤波、异常检测、远程报警等功能的集成。
内容概要:本文系统讲解了边缘AI模型部署与优化的完整流程,涵盖核心挑战(算力、功耗、实时性、资源限制)与设计原则,详细对比主流边缘AI芯片平台(如ESP32-S3、RK3588、Jetson系列、Coral等)的性能参数与适用场景,并以RK3588部署YOLOv8为例,演示从PyTorch模型导出、ONNX转换、RKNN量化到Tengine推理的全流程。文章重点介绍多维度优化策略,包括模型轻量化(结构选择、输入尺寸调整)、量化(INT8/FP16)、剪枝与蒸馏、算子融合、批处理、硬件加速预处理及DVFS动态调频等,显著提升帧率并降低功耗。通过三个实战案例验证优化效果,最后提供常见问题解决方案与未来技术趋势。; 适合人群:具备一定AI模型开发经验的工程师,尤其是从事边缘计算、嵌入式AI、计算机视觉应用研发的技术人员,工作年限建议1-5年;熟悉Python、C++及深度学习框架(如PyTorch、TensorFlow)者更佳。; 使用场景及目标:①在资源受限的边缘设备上高效部署AI模型;②实现高帧率与低功耗的双重优化目标;③掌握从芯片选型、模型转换到系统级调优的全链路能力;④解决实际部署中的精度损失、内存溢出、NPU利用率低等问题。; 阅读建议:建议结合文中提供的代码实例与工具链(如RKNN Toolkit、Tengine、TensorRT)动手实践,重点关注量化校准、模型压缩与硬件协同优化环节,同时参考选型表格匹配具体应用场景,并利用功耗监测工具进行闭环调优。
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