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(wèn)題,為打印機(jī)購(gòu)買后使用中出現(xiàn)的各種問(wèn)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(ài)普生OPS(Outsourcing Print Service)打印合約托管服務(wù)。
愛(ài)普生OPS打印合約托管服務(wù),是愛(ài)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(guò)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(ài)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(guò)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(ài)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(ài)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(guò)程管理,進(jìn)行成本控制。客戶能夠通過(guò)愛(ài)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(guò)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(ài)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。
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新加坡國(guó)立大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)開發(fā)了SPIRAL框架,通過(guò)讓AI與自己對(duì)弈零和游戲來(lái)提升推理能力。實(shí)驗(yàn)顯示,僅訓(xùn)練AI玩簡(jiǎn)單撲克游戲就能讓其數(shù)學(xué)推理能力提升8.6%,通用推理提升8.4%,且無(wú)需任何數(shù)學(xué)題目作為訓(xùn)練材料。研究發(fā)現(xiàn)游戲中的三種推理模式能成功轉(zhuǎn)移到數(shù)學(xué)解題中,為AI訓(xùn)練提供了新思路。
同濟(jì)大學(xué)團(tuán)隊(duì)開發(fā)的GIGA-ToF技術(shù)通過(guò)融合多幀圖像的"圖結(jié)構(gòu)"信息,創(chuàng)新性地解決了3D相機(jī)噪聲問(wèn)題。該技術(shù)利用圖像間的不變幾何關(guān)系,結(jié)合深度學(xué)習(xí)和數(shù)學(xué)優(yōu)化方法,在合成數(shù)據(jù)集上實(shí)現(xiàn)37.9%的精度提升,并在真實(shí)設(shè)備上展現(xiàn)出色泛化能力,為機(jī)器人、AR和自動(dòng)駕駛等領(lǐng)域提供更可靠的3D視覺(jué)解決方案。
伊利諾伊大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)通過(guò)對(duì)比實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn),經(jīng)過(guò)強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練的視覺(jué)語(yǔ)言模型雖然表現(xiàn)出"頓悟時(shí)刻"現(xiàn)象,但這些自我糾錯(cuò)行為并不能實(shí)際提升推理準(zhǔn)確率。研究揭示了AI模型存在"生成-驗(yàn)證差距",即生成答案的能力強(qiáng)于驗(yàn)證答案質(zhì)量的能力,且模型在自我驗(yàn)證時(shí)無(wú)法有效利用視覺(jué)信息,為AI多模態(tài)推理發(fā)展提供了重要啟示。
MIT等頂尖機(jī)構(gòu)聯(lián)合提出SparseLoRA技術(shù),通過(guò)動(dòng)態(tài)稀疏性實(shí)現(xiàn)大語(yǔ)言模型訓(xùn)練加速1.6倍,計(jì)算成本降低2.2倍。該方法使用SVD稀疏性估計(jì)器智能選擇重要計(jì)算部分,在保持模型性能的同時(shí)顯著提升訓(xùn)練效率,已在多個(gè)任務(wù)上驗(yàn)證有效性。