Communication Technology Etiquette 通讯工具交际礼仪

本文介绍了有效的商务沟通技巧,包括电子邮件、即时消息、电话、博客和电视/电话会议等常用工具的使用规范。针对每种工具提供了实用建议,帮助提高工作效率并保持专业形象。

总结下午的communication technology etiquette workshop & 分享~

 

常用的交际工具有以下几种:Email,IM(即时消息),Cell(电话), Blogging(博客), Telepresence(电视/电话会议)。

 

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Email的模板如下:

 

To: Action-Takers

Cc: Stakeholders

Subject: Descriptive Title, summary

Attach: Limit & Explain Attachments - Use Links

 

Greeting: Brief, Warm

Body: Action required, pupose & response time

Background should be clear, concise & relevant

(Can use bullet points & numbers)

Close: Next steps & niceties

Auto-signature (name, titile, phone, address, logo etc.)

 

需要注意的地方有:

1. Cc(抄送):

尽量不要抄送自己,这样会让收信人感到紧张;

不要总是Cc你的上司,这同样会使人感到紧张;

回复邮件的时候格外注意是否需要“回复全部”,只回复给你要找的人;

别三更半夜的给boss发邮件,让他看到你工作到多晚多辛苦——付出总会有回报的,别这么心急。

 

2. Subject(主题):

要简短明了,具体内容放在正文里。

 

3. Attachments(附件):

数量尽量少,收信人没时间也懒的看太多的附件;

Email中能用链接的尽量用链接;

正文中,对于每一份附件附上一两句简短的说明,这样可以让收信人少花工夫去想你附的是什么,有没有必要下载。

 

4. Greeting(问候):

给收信人一个合适的称谓,比如Academia的联系人一般成Dr.;

简介明了,下面尽快入题。

 

5. Body(正文):

说明目的,具体需要做什么,什么时候截止;

背景介绍要清晰、简介、相关,不要扯闲话;

有必要的话,用列点的方式表达,这样条理可以更清晰。

开玩笑时要注意收件人身份。

 

6. Close(结尾及落款):

说明下一步安排;

落款可以写一些祝福语,使用签名,让对方能够及时联系到你。

 

另外,

Email是可以保存在邮箱里做记录的,所以需要留底的信息最好通过Email而不是电话;

写Email时一定要简洁明了,直奔主题;

注意写Email的语气,搞清楚收件人和你的关系;

为不同类型的邮件建立文件夹;

发邮件时,遵守公司/组织的规章;

消灭错别字和语法错误!

 

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IM(即时消息):

 

需要在IM上联系同事时,事先打招呼;

谈正事,避免闲聊:)

 

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Cell(电话):

 

如果你的电话是公司帮着办理的,那么它就属于公司的财产,别用来处理私事;

重要场合调成振动;

别在会场使用;

别人和你面对面交谈时,放下你手中的电话,否则很不礼貌(角色对换~如果谈话的对方换做我们自己,我们也会希望他们尊重我们);

打电话时注意场合,不要过于兴奋地对着你的电话吼,好像你想要全世界都知道你们在说什么似的。

 

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Blogging(博客):

 

如果你希望别人能联系到你,放上你的头像:)

不一定在文末非得得出个结论,让别人来评论/讨论吧。

 

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Telepresence(电视/电话会议):

 

想参加需要提前预订;

需要发表见解,但是也要给他人发表见解的机会(这是会议,不是你一个人的presentation);

避免小动作。

 

 

本项目构建于RASA开源架构之上,旨在实现一个具备多模态交互能力的智能对话系统。该系统的核心模块涵盖自然语言理解、语音转文本处理以及动态对话流程控制三个主要方面。 在自然语言理解层面,研究重点集中于增强连续对话中的用户目标判定效能,并运用深度神经网络技术提升关键信息提取的精确度。目标判定旨在解析用户话语背后的真实需求,从而生成恰当的反馈;信息提取则专注于从语音输入中析出具有特定意义的要素,例如个体名称、空间位置或时间节点等具体参数。深度神经网络的应用显著优化了这些功能的实现效果,相比经典算法,其能够解析更为复杂的语言结构,展现出更优的识别精度与更强的适应性。通过分层特征学习机制,这类模型可深入捕捉语言数据中隐含的语义关联。 语音转文本处理模块承担将音频信号转化为结构化文本的关键任务。该技术的持续演进大幅提高了人机语音交互的自然度与流畅性,使语音界面日益成为高效便捷的沟通渠道。 动态对话流程控制系统负责维持交互过程的连贯性与逻辑性,包括话轮转换、上下文关联维护以及基于情境的决策生成。该系统需具备处理各类非常规输入的能力,例如用户使用非规范表达或对系统指引产生歧义的情况。 本系统适用于多种实际应用场景,如客户服务支持、个性化事务协助及智能教学辅导等。通过准确识别用户需求并提供对应信息或操作响应,系统能够创造连贯顺畅的交互体验。借助深度学习的自适应特性,系统还可持续优化语言模式理解能力,逐步完善对新兴表达方式与用户偏好的适应机制。 在技术实施方面,RASA框架为系统开发提供了基础支撑。该框架专为构建对话式人工智能应用而设计,支持多语言环境并拥有活跃的技术社区。利用其内置工具集,开发者可高效实现复杂的对话逻辑设计与部署流程。 配套资料可能包含补充学习文档、实例分析报告或实践指导手册,有助于使用者深入掌握系统原理与应用方法。技术文档则详细说明了系统的安装步骤、参数配置及操作流程,确保用户能够顺利完成系统集成工作。项目主体代码及说明文件均存放于指定目录中,构成完整的解决方案体系。 总体而言,本项目整合了自然语言理解、语音信号处理与深度学习技术,致力于打造能够进行复杂对话管理、精准需求解析与高效信息提取的智能语音交互平台。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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