公众号主体已注销如何办理账号迁移公证书?

很多用户在运营公众号时,遇到营业执照被注销的情况。甚至有的公众号因为主体注销而导致被冻结,造成了严重的后果。

那么,公众号原主体已注销,可以变更主体吗?如何办理迁移公证书?今天我们就来详细讲解。

主体注销后,满足这两个要求,账号依然能正常办理公证完成账号迁移。

1、企业为正常注销,非吊销。

2、公众号后台能进入迁移流程。

满足上面的情况后,可按下述方法办理迁移。但如果被依法吊销、撤销或责令关闭的则无法迁移。

原主体已注销迁移所需资料

一、原主体

1.法人、股东身份证正反面照片;

2.管理员身份证号码及名字、后台原始ID页截图。

二、目标主体

1.营业执照、法人身份证正反面照片;

2.管理员身份证号码及名字、后台原始ID页截图。

迁移要求

双方公众号能正常登陆,主管理员能扫码。

账号办理流程

资料准备好后,可通过“优度网”公众号快速办理迁移及公证,全程所需时间为2个工作日。

迁移名称确认方式

公众号迁移确认名称有3种方式:

1.使用原帐号名称;

2.使用目标帐号名称;

3.自定义新的名称。

公众号迁移有以上3种命名方式,选择第1或第3种命名方式时,名称须符合相关规定,如不可重名、不可侵权。

注意事项

1.已注销主体和正常主体办理迁移的功能一样,即可将原账号的粉丝、文章素材、违规记录、留言功能、微信号、微信名等迁移至新帐号。通过迁移可实现主体变更、粉丝转移、打造超级大V等目的。

2.分(子)公司的股东是总(母)公司。原主体注销的,要求全体股东必须配合,但凡有一人不配合、即无法线上办理公证。若股东中涉及到公司,股东公司被注销或为非大陆境内公司,无法线上办理公证。

3.被迁移文章样式,按时间序列自动排列、与新号文章叠加、保留阅读/点赞等数据;已删除文章不迁移、无封面痕迹。

4.视频号不会跟随公众账号迁移、二者完全独立。迁移完毕后,视频号会自动与原账号解绑。若视频号已认证、且需要换新主体:先删除视频号的认证主体,再通过“公众账号辅助认证“或”企业机构认证”的方式换主体。

5.流量主不支持迁移,迁移前只要完善财务即可,账号迁移不影响结算:系统按原账号结算方式、流程和银行账户继续结算。广告主也不支持迁移,迁移前可申请广告主退款。

6.迁移后先检查新号的头像、介绍、自动回复和菜单,可从手机端逐个子菜单排查、可能需要替换子菜单的文章链接。再进行多维度的调整。

7.公众号迁移后,原账号将被注销停用;

8.不支持企业主体公众号迁移到个人主体上。

数据集介绍:淋巴细胞、中性粒细胞与鳞状细胞癌检测数据集 一、基础信息 数据集名称:淋巴细胞、中性粒细胞与鳞状细胞癌检测数据集 数据规模: - 训练集:5,205张医学图像 - 验证集:240张医学图像 - 测试集:220张医学图像 病理分类: - Lymphocytes(淋巴细胞):免疫系统核心细胞,参与病毒防御与肿瘤监控 - NE(中性粒细胞):急性炎症标志物,反映感染与组织损伤 - SCC(鳞状细胞癌):常见上皮组织恶性肿瘤,需早期精准识别 标注规范: - YOLO格式标注,支持目标检测模型训练 - 包含多边形坐标标注,适配病理切片分析需求 二、核心应用 数字病理诊断系统: 支持开发白细胞亚型自动分类系统与鳞癌检测算法,辅助显微镜图像分析,提升病理科工作效率。 血液病辅助诊断: 通过淋巴细胞/中性粒细胞比例分析,为白血病、淋巴瘤等血液疾病提供AI辅助判断依据。 癌症筛查研究: 包含鳞状细胞癌阳性样本,适用于皮肤癌、头颈癌等上皮源性肿瘤的早期筛查模型开发。 医学影像教学: 提供标注规范的病理图像数据,适用于医学院校的细胞形态学教学与AI医疗交叉学科实训。 三、核心优势 临床病理学深度适配: 涵盖血液系统关键细胞类型与高发癌症类别,标注经病理专家双重校验,确保医学准确性。 多场景检测能力: 同时支持血涂片细胞分类与组织切片癌变区域检测,满足复合型医疗AI产品开发需求。 数据分布专业化: 按医学研究标准划分训练集/验证集/测试集,包含典型病例与边缘案例,强化模型鲁棒性。 跨任务兼容性: YOLO标注格式可直接用于目标检测训练,同时支持转换为分类、实例分割等扩展任务。
数据集介绍:自动驾驶交通障碍物目标检测数据集 一、基础信息 数据集名称:自动驾驶交通障碍物目标检测数据集 数据规模: - 训练集:10,627张图片 - 验证集:1,298张图片 - 测试集:1,272张图片 分类类别: - Car(汽车):道路主要交通工具,包含多种车型 - Motorbike(摩托车):两轮机动车辆及骑行者 - Person(行人):道路行人及动态行为 - Pole(杆状物):路灯杆、交通标志杆等垂直障碍物 - Reflective_cone(反光锥):道路施工警示标识 - Truck(卡车):大型货运车辆及特殊运输车 标注格式: YOLO格式标注,包含边界框坐标与类别编码,适配YOLOv3/v5/v8等主流检测框架 二、适用场景 自动驾驶感知系统开发: 训练车载摄像头实时识别道路障碍物,支持ADAS系统进行碰撞预警和路径规划 交通监控系统优化: 提升电子警察系统对复杂交通元素的识别准确率,支持违章行为分析 机器人视觉导航: 为服务机器人/AGV提供室外环境感知能力,实现动态障碍物避让 学术研究应用: 支持多目标检测算法研究,包含小目标(反光锥)与大尺度目标(卡车)的检测优化 三、数据集优势 场景适配性强: 覆盖6类道路核心障碍物,包含静态设施(杆状物)与动态目标(行人、车辆)的多样化组合 标注专业化: 采用YOLO工业标准标注规范,坐标精度达小数点后6位,支持像素级检测需求 数据分布均衡: 万级训练样本量配合科学划分的验证/测试集,满足模型开发全流程需求 跨模型兼容性: 原生支持YOLO系列算法,可快速迁移至Faster R-CNN、RetinaNet等检测框架
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