現(xiàn)在,大部分企業(yè)、商務(wù)用戶還是沿襲著之前的習(xí)慣,購(gòu)買打印機(jī)以應(yīng)對(duì)日常打印需求。與此同時(shí),也伴隨著付出維護(hù)成本、耗材成本、維修時(shí)間成本等種種問題,為打印機(jī)購(gòu)買后使用中出現(xiàn)的各種問題買單。對(duì)于打印,難道只能購(gòu)買嗎?只能承受居高不下的使用成本嗎?對(duì)于這樣的困惑,其實(shí)已經(jīng)有了很好的解答,這就是愛普生OPS(Outsourcing Print Service)打印合約托管服務(wù)。
愛普生OPS打印合約托管服務(wù),是愛普生針對(duì)行業(yè)用戶面臨的難題,為企業(yè)提供全方位的打印輸出解決方案,令眾多商務(wù)用戶不僅僅是改變所使用的打印設(shè)備,而是通過優(yōu)化打印方式和行為模式,在未來(lái)企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)中獲取更大優(yōu)勢(shì)。
實(shí)現(xiàn)前瞻管理 獲取可持續(xù)發(fā)展
愛普生OPS打印合約托管服務(wù)將幫助客戶分析企業(yè)當(dāng)前辦公打印整體情況,并深入挖掘隱形成本,分析了解用戶需求,提供靈活的定制化合約托管方案。用戶能夠從預(yù)算的全局角度提前獲知辦公打印輸出設(shè)備的所有成本,優(yōu)先了解成本信息,并對(duì)設(shè)備選擇方案有提前預(yù)知。保證滿足需求的基礎(chǔ)上,實(shí)現(xiàn)最大程度的節(jié)約預(yù)算,給企業(yè)帶來(lái)更多流動(dòng)資金用于業(yè)務(wù)拓展,成為保持企業(yè)在已領(lǐng)先的競(jìng)爭(zhēng)領(lǐng)域,以及未來(lái)擴(kuò)張的經(jīng)營(yíng)環(huán)境中始終保持持續(xù)盈利增長(zhǎng)的優(yōu)勢(shì)因素,助力企業(yè)實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展的目標(biāo)。
提高生產(chǎn)力 增強(qiáng)業(yè)務(wù)績(jī)效
不要小覷辦公設(shè)備在企業(yè)生產(chǎn)力提升方面的潛力,辦公設(shè)備的協(xié)同性、設(shè)備功能的流暢和優(yōu)化將幫助用戶提升工作效率。通過愛普生OPS打印合約托管服務(wù),客戶能夠通過將適當(dāng)?shù)墓δ埽m當(dāng)?shù)脑O(shè)備安裝在適當(dāng)?shù)牡攸c(diǎn),以支持業(yè)務(wù)流程的不斷優(yōu)化,進(jìn)而增進(jìn)整個(gè)企業(yè)組織運(yùn)行的效率和效益,增強(qiáng)企業(yè)執(zhí)行力。企業(yè)、商務(wù)用戶借助于將愛普生產(chǎn)品和打印解決方案有機(jī)組合,使之成為提高生產(chǎn)力和業(yè)務(wù)績(jī)效的不同元素,運(yùn)用得當(dāng),將有意想不到的收獲。
提升成本控制力 量化服務(wù)價(jià)值
為確保設(shè)備正常運(yùn)營(yíng),愛普生OPS打印合約托管服務(wù)為用戶提供前瞻性的管理服務(wù)和維護(hù)服務(wù),以及設(shè)備升級(jí)和自動(dòng)化流程,及時(shí)補(bǔ)充耗材,檢視零部件運(yùn)行情況,幫助用戶及時(shí)進(jìn)行過程管理,進(jìn)行成本控制??蛻裟軌蛲ㄟ^愛普生OPS服務(wù)及時(shí)高效的反饋服務(wù),隨時(shí)在整個(gè)過程中量化價(jià)值,保證企業(yè)完成既定成本目標(biāo),增加盈利能力、提高經(jīng)濟(jì)效益。提升成本控制力,為保護(hù)企業(yè)財(cái)產(chǎn)物資的安全完整發(fā)生提供了制度上的保證。
富有戰(zhàn)略眼光的管理者們正在把眼光轉(zhuǎn)向愛普生OPS打印合約托管服務(wù),獲得不僅僅是降低成本的附加價(jià)值,成為企業(yè)獲取機(jī)會(huì)的新出口。
好文章,需要你的鼓勵(lì)
浙江大學(xué)團(tuán)隊(duì)提出動(dòng)態(tài)專家搜索方法,讓AI能根據(jù)不同問題靈活調(diào)整內(nèi)部專家配置。該方法在數(shù)學(xué)、編程等任務(wù)上顯著提升推理準(zhǔn)確率,且不增加計(jì)算成本。研究發(fā)現(xiàn)不同類型問題偏愛不同專家配置,為AI推理優(yōu)化開辟新路徑。
清華大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)提出SIRI方法,通過"壓縮-擴(kuò)張"交替訓(xùn)練策略,成功解決了大型推理模型"話多且準(zhǔn)確率低"的問題。實(shí)驗(yàn)顯示,該方法在數(shù)學(xué)競(jìng)賽題上將模型準(zhǔn)確率提升43.2%的同時(shí),輸出長(zhǎng)度減少46.9%,真正實(shí)現(xiàn)了效率與性能的雙重優(yōu)化,為AI模型訓(xùn)練提供了新思路。
南洋理工大學(xué)與騰訊聯(lián)合研究團(tuán)隊(duì)開發(fā)出Rolling Forcing技術(shù),實(shí)現(xiàn)AI視頻實(shí)時(shí)流式生成的重大突破。該技術(shù)通過滾動(dòng)窗口聯(lián)合去噪、注意力錨點(diǎn)機(jī)制和高效訓(xùn)練算法三項(xiàng)創(chuàng)新,解決了長(zhǎng)視頻生成中的錯(cuò)誤累積問題,可在單GPU上以16fps速度生成多分鐘高質(zhì)量視頻,延遲僅0.76秒,質(zhì)量漂移指標(biāo)從傳統(tǒng)方法的1.66降至0.01,為交互式媒體和內(nèi)容創(chuàng)作開辟新可能。
華中科技大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn),通過讓AI模型學(xué)習(xí)解決幾何問題,能夠顯著提升其空間理解能力。他們構(gòu)建了包含約30000個(gè)幾何題目的Euclid30K數(shù)據(jù)集,使用強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法訓(xùn)練多個(gè)AI模型。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示,幾何訓(xùn)練在四個(gè)空間智能測(cè)試基準(zhǔn)上都帶來(lái)顯著提升,其中最佳模型達(dá)到49.6%準(zhǔn)確率,超越此前最好成績(jī)。這項(xiàng)研究揭示了基礎(chǔ)幾何知識(shí)對(duì)培養(yǎng)AI空間智能的重要價(jià)值。