日前,中建材信息技术股份有限公司以“整合自有资源、推动自有服务品牌、提升自身影响力”为目的的“匠心”之旅与您同行活动在多地陆续召开。此举是中建信息2016年举办的全国渠道精英汇系列活动,截至今日,在西安、长春、沈阳三站活动中,中建信息围绕互联网+时代下的企业转型、资源整合,以及华为全国渠道精英合作等问题,与合作伙伴逐一展开了深入研讨,其参与渠道伙伴合同金额都有大幅的成长。
在万物互联的“互联网+”时代,“+”后面蕴含着无尽的力量。对于传统产业而言,移动互联网、物联网、云计算等新兴技术都应与业务主体形成渗透融合关系,这样才能成为企业创新的驱动力。而“互联网+”相关的ICT技术,也要主动渗透到传统产业,成为新业态的主体之一,并通过技术的不断发展来成为主导力量。
对此,中建信息刘志强先生表示:“未来是资源整合的时代,是团队合作的时代、也是移动互联网的时代,任何企业转型的成功都需要独具匠心与精诚合作。云计算时代,传统企业的自我革命势在必行,但由于技术、经验的缺乏和自身信息化水平的局限性,企业建立或应用云计算平台的能力还十分有限,云的价值未能得到充分释放。因此,携手用户释放云计算的价值,将是中建信息与合作伙伴共同努力的方向。”
在“匠心”之旅系列活动中,中建信息不仅与合作伙伴分析了自身成长历程、经营成果以及2015年获得的“华为企业业务全产品线CSP五钻认证”、“入榜2015中国IT十大卓越分销商”等奖项,还详细介绍了中建信息在2016年第二季度重点市场活动、对未来两个季度的目标、渠道市场计划安排等内容。同时,针对中建信息解决方案服务中心的整体布局、流程、设备部署及网络拓扑结构进行了全面解读。
据了解,通过项目合作、技术培训和人才培养等方式,中建信息已经在各省市的行业市场树立了良好的品牌形象,并有效的促进了华为产品在行业市场的销售,在渠道合作伙伴中得到高度认可。借助“匠心”之旅活动,不仅对中建信息自有服务和各业务线产品起到了推广作用,成功提升了公司品牌形象,还从中掌握了各区域的需求,以便对渠道优选机制持续完善。在具体落地环节中,公司还与众多渠道合作伙伴分享了中建信息解决方案服务中心等增值服务资源,同时还对华为、SAP、微软等相关特色产品的创新功能进行了联合培训,帮助合作伙伴在客户项目中提升一体化解决方案的竞争优势,并由此获得了好评。
一位来自沈阳的合作伙伴负责人表示:“匠心之旅活动安排的内容十分紧凑,立意高远又脚踏实地。不仅让我们更加全面地掌握了华为的产品信息和价值点,更搭建了一个合作共赢的大平台,用精诚合作替代单兵作战。另外,我们对中建信息解决方案服务中心也有了更深入的了解,在实际项目中,我们可以针对客户的实际场景进行测试和展示,同时还可以帮助技术人员对解决方案的可用性、实用性、稳定性、安全性、完整性等方面进行深入发掘,为增强项目竞争力和拓展渠道工作打下坚实的基础!”
作为华为企业业务中国区总经销商,中建信息一直以来秉承开放、合作、共赢的理念,希望通过全国系列巡展活动,为行业渠道、行业客户和华为之间提供一个相互交流的资源平台,促使合作伙伴对厂商、总经销商的产品和服务有更深入的了解。据悉,作为国内增值分销产业领军企业,中建信息不仅将在一线城市再创佳绩,还将在2016年针对地级市“深耕细作”,在积极快速拓展地市市场的同时,助力华为2016年“引领新ICT,共建全联接世界”的系列巡展活动取得圆满成功。
好文章,需要你的鼓励
邻里社交应用Nextdoor推出重新设计版本,新增本地新闻、实时警报和名为"Faves"的AI功能,用于发现本地商户和地点。该应用与3500家本地出版商合作提供新闻内容,通过Samdesk和Weather.com提供天气、交通、停电等实时警报。Faves功能利用15年邻里对话数据训练的大语言模型,为用户提供本地化AI推荐服务,帮助用户找到最佳餐厅、徒步地点等本地信息。
Skywork AI推出的第二代多模态推理模型R1V2,通过创新的混合强化学习方法,成功解决了AI"慢思考"策略在视觉推理中的挑战。该模型在保持强大推理能力的同时有效控制视觉幻觉,在多项权威测试中超越同类开源模型,某些指标甚至媲美商业产品,为开源AI发展树立了新标杆。
英国生物银行完成了世界上最大规模的全身成像项目,收集了10万名志愿者的超过10亿次扫描数据,用于研究人体衰老和疾病过程。该项目历时11年,每次扫描耗时5小时,投资6200万英镑。目前已有8万人的成像数据供全球研究人员使用,剩余数据将于年底前发布。项目已开发出能预测38种常见疾病的AI工具,并在心脏病、痴呆症和癌症诊断方面取得突破。
这项由北京大学等多所高校联合完成的研究,首次对OpenAI GPT-4o的图像生成能力进行了全面评估。研究团队设计了名为GPT-ImgEval的综合测试体系,从文本转图像、图像编辑和知识驱动创作三个维度评估GPT-4o,发现其在所有测试中都显著超越现有方法。研究还通过技术分析推断GPT-4o采用了自回归与扩散相结合的混合架构,并发现其生成图像仍可被现有检测工具有效识别,为AI图像生成领域提供了重要的评估基准和技术洞察。