你是哪个省份的?安徽申报条件如下：
（一）具有硕士学位或硕士研究生学历，取得助理工程师或相应职业资格后，从事专业技术工作满2年；或具有大学本科或专科学历，取得助理工程师或相应职业资格后，从事专业技术工作满4年；或具有中等专业学校学历，取得助理工程师或相应职业资格后，从事专业技术工作满5年。
（二）担任助理工程师职务或取得相应职业资格后，业绩成果符合下列条件之一：
1. 取得所从事专业的发明专利1项或实用新型专利2项，且已开发实施并取得一定的经济效益或社会效益；
2. 参与完成与所从事专业相关的市厅级工程项目1项，或参与完成所在单位科研、科技开发与成果转化、技术创新、技术改造等项目2项，且经第三方评价或已通过验收；
3. 参与编制所从事专业省级以上技术标准、技术规范、施工工法等1项，或企业标准2项，且已颁布实施。
（三） 独立撰写所从事专业项目报告、工程方案、设计文件3篇，或公开发表与所从事专业相关的学术论文1篇，成果形式应体现一定的技术研究能力，对解决技术难题有明显成效。
现在国家已经降低职称申报门槛了，取消了计算机和英语考试，统一实行社会化评审了，你可以尝试评个社会化的，全国通用，不管是在单位还是在别的地方兼职都是不错的选择。至于论文，问题不大，可以找机构代为申报整理，缩短申报周期，你可以私我，详细跟你介绍下。
如下下：
1、身份证复印件及电子版，
2、毕业证、学位证原和复印件，后取得学历需要学历认证报告；
3、继续教育证书原件和复印件（一般为5年）
4、论文（第一作者或独著）
5、考级卡片（每年1篇，连续5年）
6、职称英语、计算机证书原件和复印件或计算机免考证明。
以机器学习/深度学习领域为例
1. 在原始的数据集上加一些噪声，例如随机遮挡，主要是根据具体的任务来增加噪声或扰动，不可乱来。如果它的精度下降的厉害，那你的思路就来了，如何在有遮挡或有噪声或其他什么情况下，保证模型的精度。（无事生非）
2. 用它的模型去尝试一个新场景的数据集，因为它原来的模型很可能是过拟合的。如果在新场景下精度下降的厉害，思路又有了，如何提升模型的泛化能力，实现在新场景下的高精度。（无事生非）
3. 思考一下它存在的问题，例如模型太大，推理速度太慢，训练时间太长，收敛速度慢等。一般来说这存在一个问题，其他问题也是连带着的。如果存在以上的问题，你就可以思考如何去提高推理速度，或者在尽可能不降低精度的情况下，大幅度减少参数量或者计算量，或者加快收敛速度。（后浪推前浪）
4. 考虑一下模型是否太复杂，例如：人工设计的地方太多，后处理太多，需要调参的地方太多。基于这些情况，你可以考虑如何设计一个end-to-end模型，在设计过程中，肯定会出现训练效果不好的情况，这时候需要自己去设计一些新的处理方法，这个方法就是你的创新。（后浪推前浪）
5. 替换一些新的结构，引入一些其它方向的技术，例如transformer，特征金字塔技术等。这方面主要是要多关注一些相关技术，前沿技术，各个方向的内容建议多关注一些。（推陈出新）
6.尝试去做一些特定的检测或者识别。通用的模型往往为了保证泛化能力，检测识别多个类，而导致每个类的识别精度都不会很高。因此你可以考虑只去检测或识别某一个特定的类。以行为识别为例，一些通用的模型可以识别几十个动作，但你可以专门只做跌倒检测。在这种情况下你可以加很多先验知识在模型中，换句话说，你的模型就是专门针对跌倒设计的，因此往往精度可以更高。（出奇制胜）
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