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案例研究 – KF Plastics - 国家电话和数据
制造商 KF Plastics 厌倦了其“过时的”电话系统，并且面临着由于办公室搬迁而不得不更改电话号码的前景，因此向 National Phone & Data 寻求现代而可靠的电信解决方案。KF Plastics 专门从事丙烯酸制造和成型，制造从百货商店使用的化妆品展示架到飞机挡风玻璃等各种产品。当该公司需要搬迁其办公室和制造工厂时，其现有的电信提供商表示无法保留其现有号码。它联系的其他电信公司也说了同样的话。由于该公司依赖电话作为客户和供应商的中心联络点，因此不得不更改号码的前景令人担忧。准备发展 KF Plastics 对其现有的电信提供商不满已有一段时间了。“我们之前的电信系统非常慢；事实上，它是一只真正的恐龙，”KF Plastics 总监 Ivo Clarke 说。“它经常掉线，这真的很麻烦。如果我们不能快速有效地与客户和供应商沟通，我们就无法开展业务。” KF Plastics 决定寻找一家将其需求放在首位的电信提供商。这意味着更可靠的电话系统、更快的互联网接入以及在办公室搬迁后保留现有电话号码的能力。 数字商务电话解决方案 KF Plastics 要求 National Phone & Data 提出解决方案
政策 - 工作时电话互联网监控
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语言和文化量身定制的电话的共同开发...
©作者2023。Open Access本文是根据Creative Commons Attribution 4.0 International许可获得许可的，该许可允许以任何媒介或格式使用，共享，适应，分发和复制，只要您对原始作者和来源提供适当的信誉，请提供与创意共享许可证的链接，并指出是否进行了更改。本文中的图像或其他第三方材料包含在文章的创意共享许可中，除非在信用额度中另有说明。如果本文的创意共享许可中未包含材料，并且您的预期用途不受法定法规的允许或超过允许的用途，则您需要直接从版权所有者那里获得许可。要查看此许可证的副本，请访问http：//创建ivecommons。org/licen ses/by/4。0/。Creative Commons公共领域奉献豁免（http：//创建ivecommons。Org/publi cdoma in/Zero/1。0/1。0/）适用于本文中提供的数据，除非在数据信用额度中另有说明。
侦察圈的戒指和记录 - 学习电话
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申请人提供高级赠款电话的信息
ERC Frontier Research赠款以“自下而上”的基础运行，并且可以在任何研究领域提交应用，重点是科学，奖学金和工程学5。尤其是ERC欢迎跨学科性质的提议，跨学科性质跨越了不同研究领域之间的边界，开创性的提案，涉及研究或新兴领域的研究或提案，引入了非常规，创新的方法和科学发明。重点是主要研究员和各个团队。对财团的支持由Horizon Europe下的其他电话提供。项目完全或很大程度上由新数据库，版本或收藏中现有材料进行整理和汇编组成，不太可能构成开创性或边境研究，但是这些资源可能是随后的原始研究。因此，ERC面板不太可能推荐此类项目用于资助。作为ERC资金前沿研究，应仔细考虑提出真正的新颖想法，而不仅仅是对正在进行的项目或现有合作的持续发展。
申请人提供协同赠款电话的信息
最重要的是不要将“协同作用”一词及其要求与Horizon Europe框架计划的其他部分的概念和术语混淆。被认为仅仅是宽松的合作或网络的提案不在呼叫范围内。对财团的支持由Horizon Europe下的其他电话提供。协同项目通常应涉及PI及其团队，这些PIS能够解决需要新颖方法的大胆新研究主题。此类研究团队通常以知识和技能的特殊组合为特征，在该知识和技能中，主要研究人员扮演着核心角色。通过其自下而上的方法，科学委员会仍然对申请人选择的最佳合作方式保持开放。尽管如此，申请人应通过提出如何以最适合其研究目标和目标的方式来说服审核小组（或审阅者）共同完成有关杰出工作的方式，来解释工作安排的可行性和适当性。
第1部分：与电话对话和电子通信有关的要求：
- 与电话交谈和电子通信记录有关的欧洲范围内的要求。- 建立有关在各个订单执行场所公开披露执行质量数据的要求，以期达到最佳执行。- 从风险的角度来看，将产品分类为复杂和非复杂的标准。- 通过分配渠道给出时“个人建议”的定义。- 审查与调节绑定代理有关的许多事项，特别是（i）国家法规对绑定代理的协调，（ii）提高透明度，以及（iii）对绑定代理的护照制度的澄清。- 消除某些成员国选择和酌处。第1部分：与记录电话交谈和电子通信有关的要求：
减少AI驱动电话中的延迟
减少销售电话中传统AI生成的响应系统中的延迟延迟通常会延迟延误，通常需要至少4秒钟才能完成完整的过程。此故障通常包括三个耗时的步骤：1）语音到文本（STT）的700ms; 2）2秒用于AI响应产生； 3）文本到语音（TTS）的400ms。此外，如果AI需要利用检索增强生成（RAG）技术来访问更多的内部知识，则AI响应时间可以扩展到4-6秒，从而导致等待时间约为5-7秒。这个等待时间通常会导致客户不耐烦和不满，从而难以保留和吸引客户。为了解决这个问题，我们引入了几种旨在减少AI生成的响应延迟的技术解决方案，从而改善了客户体验。利用GPT-4流式传输模式和句子级TT，我们可以将响应时间缩短约1秒。此外，通过与现有响应的并发匹配，可以更减少响应时间。如果找到了匹配项，则系统直接向客户提供了预录的语音响应，绕过需要等待GPT-4的响应的需求。如果找不到匹配，则系统使用过渡单词为GPT-4购买时间来生成适当的响应。这种方法允许仅1秒钟的响应时间而无需TT。GPT-4流式模式和句子级tts： - AI系统在流模式下通过单词返回响应。- 系统从首先返回的响应中播放音频。- 收到AI的流响应后，呼叫系统将单词结合到句子中，并使用TTS将其转换为音频。此方法将响应时间从1.5秒减少到大约1.2秒的一般答案，从4-6秒到回收增强发电（RAG）答案的4-6秒至1.6秒。chat和常见问题的并发API响应： - 呼叫系统同时触发两个API呼叫：一个用于聊天，一个用于FAQ/TRUSTINTION。通常，常见问题解答响应更快，如果客户的问题与预设的常见问题相匹配，则系统会播放本地预先录制的音频。- 如果没有匹配，系统使用本地存储的过渡短语，为GPT -4提供了额外的时间来生成详细的响应。此过程允许在没有TT的情况下仅1秒钟的响应时间。常见问题系统系统和缓存： - 常见问题及其高质量答案存储在常见问题解答系统中。- 随着系统的运行，更多的常见问题被缓存，增加了快速匹配的可能性。
