ZDNet至顶网软件频道消息: 5月20日,慧点科技在京召开“协同云平台展示会暨决议督办新版应用发布会”,发布了协同云平台Indi.Cloud和决议督办管理系统V5.0。慧点科技CEO兼总裁吕翊表示,慧点科技发布云平台,将产品进行云化,不是为了追逐所谓的技术潮流,而是为了迎合客户需求。此次大会发布的决议督办管理系统V5.0就是基于私有云架构的应用,未来慧点科技还会推出更多基于私有云架构的业务应用解决方案,使它们形成系列的、具有非常高附加价值的软件产品套件。
慧点科技CEO兼总裁吕翊
成立了16年的慧点科技一直将目标客户群锁定高端集团型客户,他们对待公有云的态度非常谨慎,在短期内很难采用公有云架构来实现关键业务应用。同时,由于经营模式、营销模式、客户思维模式、产品组织交互模式的种种不同,慧点科技暂时也没有涉足中小企业客户群的计划。在这样的背景下,慧点科技提出了基于私有云来构建集团企业统一协同办公系统的思路,面向大型集团企业推出了融合云计算和互联网应用商店模式的平台产品——协同云平台Indi.Cloud。
慧点科技协同云平台功能架构图
Indi.Cloud基于IBM中间件Domino,帮助集团企业建立统一的协同管控平台及兼顾各成员企业差异需求的企业级应用管理体系,提供安全、专业、便捷的聚合管理工具,实现企业级应用资源的协同与推广;并建立各企业应用完善与升级的可持续发展运营机制,实现集团统一规划、统一设计、统一开发、统一运维、统一管理的信息化管控目标,兼顾分子公司间的业务差异化与个性化业务扩展。
协同云平台应用商店可以清晰地显示出集团选购应用的数量,使标配应用、选配应用、个性化应用一目了然。通过应用商店,慧点科技把最新的更新和需要强制部署的标配应用推送到管理人员,推荐分为,最新发布的应用、最近更新的应用,使用户可以及时了解到产品的更新信息。同时,用户也可以利用快速应用搜索查找自己所需的应用。
吕翊指出,Indi.Cloud私有云平台将成为容纳慧点科技基于私有云架构业务型应用解决方案的巨大容器,帮助客户在他的私有网络里,享受云计算带来的创新和技术上的革命。
慧点科技决议督办管理系统V5.0功能架构图
此次发布的决议督办管理系统最新版本V5.0固化了企业重要会议(董事会、高管办公会、党委会、专题会等)的全业务链管理,同时系统适用于各类督办业务(重点工作、领导交办、工作计划、项目工作、任务、公文等)的分解下达、协作、督办跟踪等全生命周期管理,并向企业各级用户提供对应的管理视图、任务中心与处理机制,从而助力企业打造卓越执行力。
据介绍,早在2000年,督办管理的应用需求就被提出,那时慧点科技的解决之道是OA系统模块;2009年,慧点科技研发出独立的督办管理产品;到了2014年,慧点科技再推升级后的决议督办管理系统V5.0新品,希望能够改变企业手工督办管理的业务现状。历经10余年的研磨打造,决议督办管理系统V5.0更加成熟。
决议督办管理系统最新版本V5.0带来了“四大提升”,即功能范围提升、用户体验提升、管理提升和性能提升;“八大亮点”,即体系化、关联化的管控视图,易用、全面的管控工具,便捷、高效的执行工具,全链条、全生命周期业务固化,丰富的统计分析与自动报告,支撑集团一体化管控业务贯穿,高配置化系统设计和强大的技术架构。旨在为企业督办管理业务革新带来更大的推动力,成为加速企业执行力提升的管理利器。
需要注意的是,慧点科技并非完全排除公有云业务,慧点科技将尝试在公有云架构上提供和引用一系列工具型、材料型、支撑型的应用,把它和私有云应用整合在一起,帮助客户构建基于企业内网和公有云的混合云业务架构,实现对内外部资源,在安全可控的情况之下更有效地应用。
好文章,需要你的鼓励
科技亿万富翁拉里·埃里森资助的研究团队将向英国牛津大学投资1.18亿英镑,用于将AI技术应用于疫苗研究。牛津疫苗研究小组将领导这一项目,研究人体免疫系统对严重细菌感染和抗生素耐药性的反应。该项目由曾主导新冠疫苗试验的安德鲁·波拉德教授领导,计划采用人体挑战模型,让志愿者在受控条件下接触细菌,然后运用现代免疫学和AI工具来精确识别预测保护效果的免疫反应,以开发针对致命疾病的创新疫苗。
伦斯勒理工学院研究团队通过网络科学方法首次系统揭示了大语言模型的内部"认知架构"。研究发现AI模型采用类似鸟类大脑的弱定位架构,模块间通过分布式协作而非专业化分工来处理认知任务。这一发现颠覆了基于功能模块优化的传统思路,指出应充分利用网络级协作来提升AI性能。
据报道,ChatGPT开发商OpenAI计划在印度建设一座耗电量超过1吉瓦的数据中心,目前正寻找当地合作伙伴。该设施预计可容纳至少5.9万片英伟达B200芯片。这可能是OpenAI全球数据中心计划的一部分,旨在为国际用户提供更低延迟服务。OpenAI CEO奥特曼将于下月访问印度,公司还计划年底前在新德里开设办事处。
腾讯和清华研究团队首次从数学理论角度解释了为什么AI需要外部工具。研究证明纯文本AI存在"隐形枷锁",无法突破预训练的能力边界,而工具集成能打破这种限制,让AI获得全新的问题解决策略。团队还开发了ASPO算法,解决了训练AI更早使用工具的技术难题。实验显示配备工具的AI在数学问题上全面超越纯文本版本,展现出三种新奇认知模式,为构建更强大的AI系统提供理论指导。