Splashtop 与 Pax8 合作为 MSP 提供简化的远程支持解决方案

Pax8宣布在全球推出与Splashtop的合作,提供远程访问、支持和端点管理解决方案,旨在增强MSP的服务效率和响应能力。Splashtop的产品为MSP创造了新的收入来源,同时提供安全、灵活的远程IT管理工具,便于混合办公环境中的高效操作。此合作整合了顶尖技术和优质客户服务,支持多种集成,确保数据安全和行业合规性。

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2023年4月27日 科罗拉多州丹佛

Pax8 是一个行业领先的云商务市场,该公司今天宣布将通过 Pax8 市场在全球推出其全新运营供应商 Splashtop。Splashtop 的远程访问、支持以及端点监控和管理解决方案极具成本效益,而且功能强大,可以助力托管服务提供商(MSP)提高任意客户端、设备、应用程序或位置的效率和响应能力。此外,MSP 可以通过向客户转售远程办公解决方案来创造新的收入来源。

Pax8 供应商联盟首席副总裁 Nikki Meyer 表示:“Pax8 与 Splashtop 的合作伙伴关系代表了创新与卓越的协同作用,顶尖技术与高质量客户服务相结合,可以为我们的合作伙伴及其客户提供卓越的用户体验,以及安全可靠、可扩展的解决方案。我们很高兴像 Splashtop 这样优秀的供应商能够加入我们的世界级云市场。”

自2006年以来,Splashtop 的全球用户超过3000万,其中包括85%的财富500强企业。该公司的生产力工具和功能可以帮助用户轻松完成日常工作,帮助用户在远程办公的同时保持高生产率。

Splashtop 的首席执行官 Mark Lee 说:“很高兴能成为通过 Pax8 市场向 MSP 提供居家办公和按需远程支持和管理产品的独家供应商。远程 IT 管理的灵活和高效是混合办公的关键。我们的解决方案使供应商及其客户能够在任意设备上安全办公,确保操作的流畅和稳定。”

Splashtop 产品的亮点包括:

促进收入增长:Splashtop 的多功能、低成本且可定制的混合办公和远程办公解决方案为 MSP 提供了宝贵的转售机会和新的收入来源。

一个方案,多种用途:Splashtop 提供了 MSP 管理和监控端点所需的所有功能,包括自定义警报、Windows 更新、远程命令、系统清单、事件日志、一对多等。

按需功能:通过按需服务台功能,可随时随地为员工和有人值守的设备提供 IT 支持,无需预安装任何软件。

易于设置和迁移:MSP 仅需几分钟即可迁移到 Splashtop 或将软件部署到无人值守的多个端点。

IT 生态系统集成:Splashtop 可与 MSP 使用的主流平台无缝集成,包括 Datto、Autotask、Bitdefender、Atera、NinjaOne、Naverisk、ServiceNow、Jira、Avanti 等。

安全性与合规性:Splashtop 的安全基础架构、入侵防御和多项安全功能可确保数据安全。Splashtop 支持与单点登录(SSO)集成,遵守 SOC 2,支持包括 HIPAA 在内的多项行业法规和标准。

关于 Pax8

Pax8 是全球最受欢迎的云商务市场,IT 专业人员可以通过该平台购买、销售和管理卓越技术解决方案。Pax8 开创了现代商业的未来,通过其渠道合作伙伴为超过40万家企业提供云支持,每月交易额高达一百万。通过 Pax8 多次获奖的技术,托管服务提供商(MSP)可以促进发展,提高效率并降低风险,从而使各项业务蓬勃发展。Pax8 是一家创新型公司,已连续五年入选 Inc. 5000。

关于 Splashtop

Splashtop 在简单高效的随处办公解决方案领域处于领先地位,其针对弹性办公、弹性学习和 IT 支持的解决方案可提供真实的"面对面体验",就像现场设备一样快速、简单且安全。Splashtop 具备 4K 分辨率 60FPS 的高性能以及各种高级安全功能和合规性,可访问并支持所有设备和操作系统,在全球都可以即时联系我们的专业技术员,是一款全功能、多场景、高性能软件应用。Splashtop 的全球用户超过3000万,其中包括85%的世界500强企业。

六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法仿真方法拓展自身研究思路。
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