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文章指出当前企业面临盈利难问题,核心在于成本与效率的平衡。企业业务环节存在大量重复性工作,如获客环节需多平台客服配置、转化环节需处理大量客户跟进、售后环节服务响应慢等,这些都影响企业运营效率。AI技术能有效解决这些问题,通过AI员工自动完成重复性工作,降低用工成本,同时提升各环节效率。尘锋AI员工可应用于客户咨询响应、销售线索清洗、客户资料更新等工作,让销售人员专注重点客户转化。AI时代下,企业应率先布局AI技术,重塑业务流程,实现降本增效,把握增长机遇。
近日,上海市第一中级人民法院审结了一起健康权纠纷案,一名女顾客因在餐厅前低头看手机不慎摔倒骨折,遂起诉餐厅要求赔偿,但最终被法院驳回。 据了解,该女顾客李女士在用餐结束后,离开餐厅时因持续低头看手机而摔倒受伤。李女士认为,餐饮公司和商场的物业公司未尽到安全保障义务,对磨损的台阶未及时修复,导致其摔倒。为此,她将餐饮公司及物业公司诉
京东最新发布了2024年ESG报告,其中公布了诸多员工数据。 就业生态构建上,过去三年,超5万个面向在校生的岗位、300余种岗位类型,为青年职业启航拓宽路径。 超40万一线员工中,80%来自农村地区,助力乡村人才融入城市发展浪潮,还吸纳了超4500名残疾员工。
6月18日,中公教育推出首款AI智能硬件产品"中公AI就业学习机"。该产品配备四大求职功能:AI就业资讯推送、AI智能选岗、AI简历优化及AI小鹿导师,结合AI人岗精准匹配功能,每日接入1000+条就业信息,覆盖公职类单位、国央企等。产品基于中公云信大模型及DeepSeek大模型,实时推送可报考岗位并预测匹配度。其中AI人岗匹配功能可分析用户简历,从百万学员上岸案例大数据中推荐合适岗位;AI小鹿导师提供职业测评、选岗规划等一对一服务。学习机还整合了AI智能规划、AI申论批改等学习工具,如升级后的AI申论批改功能仅需10秒即可提供针对性建议。产品推出三个版本,通过差异化服务强化就业帮扶,重塑行业标准。
近日,在一场分享会上,京东创始人刘强东透露了京东去年的经营数据及员工福利情况。他表示,去年京东净收入达11588亿,然而净利润却只有400多亿。 面对“京东的钱都去哪里了”的疑问,刘强东给出答案:去年京东仅工资就发放了1161亿,为“兄弟们”缴纳的五险一金高达180亿。他强调,自2007年至今,京东在五险一金方面的支出已达上千亿。这些资金本可以合法地成为他个�
微全息公司(HOLO)开发了一种基于集成学习的区块链异常交易检测模型,通过结合决策树、朴素贝叶斯等多种机器学习算法,显著提升了比特币交易欺诈检测的准确性。该模型采用ADASYN-TL技术解决数据不平衡问题,并运用随机搜索等方法优化超参数。评估显示模型在准确率、F1分数等指标表现优异,同时通过SHAP方法增强可解释性。这一创新不仅提高了检测精度,还为区块链安全领域带来了新的技术突破。
中科慧远视觉技术在CVPR2025工业视觉异常检测挑战赛中夺冠。其创新方案"少样本学习下的逻辑与结构缺陷异常检测方法"融合CLIP、DINOv2和BEIT多模态特征,采用免训练架构和零样本学习技术,最终以0.936的Avg Image Score创下赛会最佳成绩。这是继2023年获奖后,该公司再次在国际计算机视觉顶级会议斩获殊荣,彰显了其在工业AI质检领域的技术实力。作为国内工业AI质检先行者,中科慧远持续深耕多模态大模型技术,其解决方案已在3C电子、半导体晶圆等制造领域积累丰富经验。未来公司将继续突破小样本学习等关键技术,为全球制造业智能化转型提供更精准的AI质检方案。
文章介绍腾讯iOA提供的"极速远程协助"功能,能有效解决中小企业IT运维痛点。主要亮点:1)精准定位故障+毫秒级响应,告别盲目"救火";2)一键远程连接,无需现场值守,支持无人设备接管;3)高清流畅操作体验,文件闪电传输;4)免费基础版助力企业降本增效。该功能显著提升运维效率,减少业务中断,构建低成本、高安全的数字化办公环境。
文章介绍尘锋AI员工如何帮助企业解决营销、销售和服务环节的效率问题。该产品基于DeepSeek、豆包、文心一言等AI大模型能力,结合30+行业服务经验,可7*24小时在线响应客户咨询,精准识别客户意图并完成商品推荐、线索获取等售前关键动作。在销售转化环节,AI员工能快速挖掘意向客户并盘活沉默客户,提升线索利用率与转化率。售后环节则通过学习企业私有知识库解答专业问题,提升服务效率。尘锋作为SCRM行业领军企业,已服务30+行业超10,000家企业,提出未来"人+AI"工作新模式:1个优秀员工+N个AI协作,帮助企业降本增效,实现业务增长。
文章介绍了微全息公司开发的基于机器学习的多时间框架比特币价格预测技术。该技术利用TPOT和Auto-Sklearn等自动化机器学习工具,通过收集历史价格数据、进行特征工程、模型训练等步骤,实现跨多个时间维度的价格预测。相比传统方法,该技术能更全面捕捉市场趋势,为交易者提供更精准的决策支持。系统包含数据准备、特征提取、模型优化等关键环节,最终部署到实时交易环境中。这项创新技术将机器学习与金融分析结合,推动了交易决策的科学化发展。