TurboIM即时通讯正式发布

2010年10月,针对企业内部通信需求,拓波发布了TurboIM即时通讯工具。该工具集成了TurboMail邮件系统,支持即时消息、文件传输、讨论组等功能,有助于提高企业沟通效率和团队协作能力。

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“以技术研发为根本,以客户需求为源泉,以服务支持为保障”是拓波服务企业、立足市场、开拓未来的根本信念,在2010年的10月份,中国亚运会前期,应广大客户的需求,拓波正式发布TurboIM即时通讯,在TurboMail邮件系统的基础上,进一步发展和完善企业内部电子通讯。

TurboIM企业即时通讯是一款面向企事业单位通信需求而研发的网络办公通讯平台。通过与TurboMail邮件系统集成,TurboIM集文字消息、文件传输、讨论组、电子邮件等功能一体化,帮助企业实现内部成员的实时沟通与协作,提升企业的信息共享与沟通能力、增强企业的执行力与团队的协作能力与凝聚力。

基本功能
TurboIM做为专业的企业即时通讯工具。在功能上提供了全面、丰富、便捷、易用的企业IM的即时通讯软件功能(如:即时消息发送、离线消息发送、图文、文件传输、屏幕截图、讨论组聊天、电子邮件、可视化组织机构、企业通讯录同步、后台监控等),从而保障企业内部沟通畅通、即时,帮助企业降低沟通成本、促进发展。

融合功能
TurboIM提供二次开发接口,可与协同办公系统、OA、ERP等系统进行无缝的集成,方便的将企业所需的软件系统或管理系统统一集成到一个统一通信平台。利用TurboIM即时通讯工具大大提升企业信息化管理的实时性、共享性、统一性、系统性和全面性,从而提升企业的工作效率的管理效率。

特色功能
TurboIM即时通讯最大的特色就是与TurboMail邮件系统进行集成:系统管理员只要维护邮件系统,就可以同时维护和管理邮件系统和即时通讯两个系统;用户只要登录一个TurboIM客户端,就可以同时进行即时消息发送和邮件收发,让企业的电子通讯更加的完善和方便。

更多的功能,请留意TurboMail即时通讯官方网站,欢迎大家下载试用。

 

来源:TurboIM即时通讯正式发布

1、支持多种操作系统 支持Windows/Linux/AIX/FreeBSD/Solaris/HP-UX等多种操作系统,并针对各种系统进行个性优化,使得产品在各种操作系统下的运行最优化。 2、傻瓜式安装和维护 无论在任何操作系统下两分钟内都可以完成安装,在Unix/Linux下实现邮件系统无痛苦安装;邮件系统采用纯WEB的管理方式,脱离繁杂易错的命令行管理模式。 3、内置电子邮件全文搜索引擎 对邮件标题、发件人、收件人、时间、内容、附件进行全文索引,实现邮件全文搜索。 4、高级中继功能和海外转发服务器保证全球收发 可根据设定的条件使用多个邮箱进行邮件中继,可使用海外服务器进行中转,确保用户畅通地发送邮件。 5、全面到位的邮件管理体系 对进出邮件进行监控,或对进出邮件设置审批,确保公司机密不通过邮件泄露;邮件归档,查找所有历史邮件;邮件跟踪,用户可查询发件的状态。 6、完美移动邮件支持(WAP, 短信) 随时随地用手机登陆个人邮箱,收发邮件,查看或下载附件;发送邮件时,即发送手机短信提醒收件人;自设条件,收到满足条件的邮件时短信提醒自己。 7、内置强大的多层反垃圾引擎,98%以上拦截率 九层反垃圾隔离模块:网络控制、来源分析、黑名单、灰名单、趋势分析、邮件来源判断、Spamfilter内容过滤、SpamAssassin引擎、TMSpamCheck反垃圾技术。 8、内置专业邮件反病毒引擎 内嵌著名的专业针对邮件病毒的ClamAV反病毒引擎;病毒库自动升级。
标题基于SpringBoot+Vue的学生交流互助平台研究AI更换标题第1章引言介绍学生交流互助平台的研究背景、意义、现状、方法与创新点。1.1研究背景与意义分析学生交流互助平台在当前教育环境下的需求及其重要性。1.2国内外研究现状综述国内外在学生交流互助平台方面的研究进展与实践应用。1.3研究方法与创新点概述本研究采用的方法论、技术路线及预期的创新成果。第2章相关理论阐述SpringBoot与Vue框架的理论基础及在学生交流互助平台中的应用。2.1SpringBoot框架概述介绍SpringBoot框架的核心思想、特点及优势。2.2Vue框架概述阐述Vue框架的基本原理、组件化开发思想及与前端的交互机制。2.3SpringBoot与Vue的整合应用探讨SpringBoot与Vue在学生交流互助平台中的整合方式及优势。第3章平台需求分析深入分析学生交流互助平台的功能需求、非功能需求及用户体验要求。3.1功能需求分析详细阐述平台的各项功能需求,如用户管理、信息交流、互助学习等。3.2非功能需求分析对平台的性能、安全性、可扩展性等非功能需求进行分析。3.3用户体验要求从用户角度出发,提出平台在易用性、美观性等方面的要求。第4章平台设计与实现具体描述学生交流互助平台的架构设计、功能实现及前后端交互细节。4.1平台架构设计给出平台的整体架构设计,包括前后端分离、微服务架构等思想的应用。4.2功能模块实现详细阐述各个功能模块的实现过程,如用户登录注册、信息发布与查看、在线交流等。4.3前后端交互细节介绍前后端数据交互的方式、接口设计及数据传输过程中的安全问题。第5章平台测试与优化对平台进行全面的测试,发现并解决潜在问题,同时进行优化以提高性能。5.1测试环境与方案介绍测试环境的搭建及所采用的测试方案,包括单元测试、集成测试等。5.2测试结果分析对测试结果进行详细分析,找出问题的根源并
内容概要:本文详细介绍了一个基于灰狼优化算法(GWO)优化的卷积双向长短期记忆神经网络(CNN-BiLSTM)融合注意力机制的多变量多步时间序列预测项目。该项目旨在解决传统时序预测方法难以捕捉非线性、复杂时序依赖关系的问题,通过融合CNN的空间特征提取、BiLSTM的时序建模能力及注意力机制的动态权重调节能力,实现对多变量多步时间序列的精准预测。项目不仅涵盖了数据预处理、模型构建与训练、性能评估,还包括了GUI界面的设计与实现。此外,文章还讨论了模型的部署、应用领域及其未来改进方向。 适合人群:具备一定编程基础,特别是对深度学习、时间序列预测及优化算法有一定了解的研发人员和数据科学家。 使用场景及目标:①用于智能电网负荷预测、金融市场多资产价格预测、环境气象多参数预报、智能制造设备状态监测与预测维护、交通流量预测与智慧交通管理、医疗健康多指标预测等领域;②提升多变量多步时间序列预测精度,优化资源调度和风险管控;③实现自动化超参数优化,降低人工调参成本,提高模型训练效率;④增强模型对复杂时序数据特征的学习能力,促进智能决策支持应用。 阅读建议:此资源不仅提供了详细的代码实现和模型架构解析,还深入探讨了模型优化和实际应用中的挑战与解决方案。因此,在学习过程中,建议结合理论与实践,逐步理解各个模块的功能和实现细节,并尝试在自己的项目中应用这些技术和方法。同时,注意数据预处理的重要性,合理设置模型参数与网络结构,控制多步预测误差传播,防范过拟合,规划计算资源与训练时间,关注模型的可解释性和透明度,以及持续更新与迭代模型,以适应数据分布的变化。
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