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)用戶更無法根據(jù)自己需求選擇個(gè)性化的打印方案,支出購(gòu)買打印機(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)打印過程實(shí)現(xiàn)運(yùn)營(yíng)成本控制和規(guī)范的過程管理,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?,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)化過程管理 量化服務(wù)價(jià)值
愛普生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)通過享受OPS服務(wù)業(yè)務(wù)專業(yè)的過程管理服務(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)未來的發(fā)展。
愛普生OPS打印合約托管服務(wù)為企業(yè)用戶帶來靈活、精細(xì)化的打印解決方案,給企業(yè)打印工作帶來顯著、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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新加坡國(guó)立大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)開發(fā)了SPIRAL框架,通過讓AI與自己對(duì)弈零和游戲來提升推理能力。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視覺解決方案。
伊利諾伊大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)通過對(duì)比實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn),經(jīng)過強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練的視覺語言模型雖然表現(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)無法有效利用視覺信息,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),通過動(dòng)態(tài)稀疏性實(shí)現(xiàn)大語言模型訓(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。