現(xiàn)代企業(yè)精細(xì)化管理已經(jīng)成為一種趨勢(shì),結(jié)合企業(yè)實(shí)際情況制定靈活、個(gè)性化的管理方案,能最大限度地減少資源占用,降低管理成本。這種管理理念滲透到打印辦公設(shè)備的管理中,要求企業(yè)打印解決方案實(shí)現(xiàn)靈活化、規(guī)范化、精細(xì)化。目前大部分企業(yè)用戶,尤其是月打印量在1000-5000頁(yè)的用戶,多采用粗放型的打印管理方式:企業(yè)用戶更無(wú)法根據(jù)自己需求選擇個(gè)性化的打印方案,支出購(gòu)買(mǎi)打印機(jī)的成本,每月還需付出設(shè)備管理成本,耗費(fèi)工時(shí)、電費(fèi)、通信費(fèi)、耗材費(fèi)、維修費(fèi)。
愛(ài)普生為中大型企業(yè)的中小打印量(月打印量1000-5000頁(yè))工作組提供了實(shí)現(xiàn)精細(xì)化管理的打印解決方案——愛(ài)普生OPS打印合約托管服務(wù)。中大型企業(yè)可根據(jù)需求定制最適合的方案,對(duì)打印過(guò)程實(shí)現(xiàn)運(yùn)營(yíng)成本控制和規(guī)范的過(guò)程管理,獲得超出降低打印成本的附加價(jià)值。
個(gè)性化定制 靈活掌握運(yùn)營(yíng)成本
為幫助用戶明確需求,獲得最佳打印解決方案,愛(ài)普生OPS打印合約托管服務(wù)幫助用戶評(píng)估當(dāng)前打印輸出現(xiàn)狀,深度挖掘企業(yè)日常打印輸出需求,并進(jìn)行優(yōu)化組合,掃除盲點(diǎn),企業(yè)可以選擇最適合自身的、最優(yōu)化的打印解決方案。用戶在采購(gòu)之初即對(duì)打印輸出的總體成本有宏觀把握,也不必再投入大量資金購(gòu)買(mǎi)設(shè)備,不僅能獲得運(yùn)營(yíng)主動(dòng)權(quán),減少了整個(gè)生產(chǎn)過(guò)程中的固定資產(chǎn)占用,靈活的財(cái)務(wù)支出為企業(yè)提供了巨大空間,獲得運(yùn)營(yíng)主動(dòng)權(quán),可根據(jù)市場(chǎng)環(huán)境做出靈活應(yīng)對(duì),獲得競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。
規(guī)范化管理 提高工作效率
規(guī)范化的工作流程,有利于提高工作效率,借助愛(ài)普生OPS打印合約托管服務(wù),客戶能夠通過(guò)將適當(dāng)?shù)墓δ?,適當(dāng)?shù)脑O(shè)備安裝在適當(dāng)?shù)牡攸c(diǎn),實(shí)現(xiàn)打印設(shè)備的最優(yōu)化組合,令業(yè)務(wù)流程的不斷優(yōu)化。借助于愛(ài)普生產(chǎn)品和打印合約托管服務(wù),企業(yè)可以實(shí)現(xiàn)對(duì)各項(xiàng)要素進(jìn)行系統(tǒng)的標(biāo)準(zhǔn)化設(shè)計(jì),通過(guò)科學(xué)的方法,保證企業(yè)系統(tǒng)工程正常運(yùn)轉(zhuǎn),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。
精細(xì)化過(guò)程管理 量化服務(wù)價(jià)值
愛(ài)普生OPS打印合約托管服務(wù)為用戶提供前瞻性、精細(xì)化的管理和維護(hù)服務(wù),為每個(gè)企業(yè)用戶定期進(jìn)行業(yè)務(wù)回顧,管理設(shè)備升級(jí)和自動(dòng)化流程,幫助用戶及時(shí)補(bǔ)充耗材,檢查零部件運(yùn)行情況。用戶可獲取打印輸出的所有透明信息,定期檢視是否達(dá)到了成本控制及其他的業(yè)務(wù)預(yù)期,從OPS服務(wù)中獲取明確的價(jià)值。企業(yè)通過(guò)享受OPS服務(wù)業(yè)務(wù)專(zhuān)業(yè)的過(guò)程管理服務(wù)、支持服務(wù),徹底釋放日常維護(hù)的負(fù)擔(dān),最終實(shí)現(xiàn)高效、優(yōu)質(zhì)、低耗,最適合企業(yè)未來(lái)的發(fā)展。
愛(ài)普生OPS打印合約托管服務(wù)為企業(yè)用戶帶來(lái)靈活、精細(xì)化的打印解決方案,給企業(yè)打印工作帶來(lái)顯著、持續(xù)的改進(jìn),成為企業(yè)獲取競(jìng)爭(zhēng)主動(dòng)權(quán)的契機(jī)。
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浙江大學(xué)團(tuán)隊(duì)提出動(dòng)態(tài)專(zhuān)家搜索方法,讓AI能根據(jù)不同問(wèn)題靈活調(diào)整內(nèi)部專(zhuān)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(lèi)型問(wèn)題偏愛(ài)不同專(zhuān)家配置,為AI推理優(yōu)化開(kāi)辟新路徑。
清華大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)提出SIRI方法,通過(guò)"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(wèn)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(kāi)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(guò)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(wèn)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(kāi)辟新可能。
華中科技大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn),通過(guò)讓AI模型學(xué)習(xí)解決幾何問(wèn)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。