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決済情報の早急なご確認
by Apple サポート 02 Jun '25

02 Jun '25

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Re: We make Wireless Lavalier Microphone
by Lamont 02 Jun '25

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Iran Agrofood 2025
by gypsy grey 01 Jun '25

01 Jun '25

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Question to Lu Heng
by info＠afri.holdings 30 May '25

30 May '25

-----BEGIN PGP SIGNED MESSAGE----- Hash: SHA512 Hey Lu, I was told that you made big wire transfers to Clarel (a past employee in AFRINIC and an IP Broker) and afterwards he (Clarel) wire transferred that money to Ernest Byaruhanga, near the times that you received your netblocks from AFRINIC. Can you please deny it? Kind Regards, Elad -----BEGIN PGP SIGNATURE----- Version: ProtonMail wrsEARYKAG0Fgmg5tjcJkLFUd3tNZDkLRRQAAAAAABwAIHNhbHRAbm90YXRp b25zLm9wZW5wZ3Bqcy5vcmd5x11b3bX5aCA7HR90/BSEjPWefX9vbStq4lRZ yM+nUBYhBEMix9wdO1BVz5TJZrFUd3tNZDkLAADGIwEAyWiusRxg1kLTbN/I +msSl+ncYCts27IxIanBTDeRA7cA/3bYe9EWYIhEknHOmdrfh2qPUB5q1Ijx f/opxSJxn70M =94CV -----END PGP SIGNATURE-----

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【警告】本人確認未実施の口座は5月31日以降利用制限の対象となります
by 株式会社SBI証券 29 May '25

29 May '25

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松井証券：未読の重要なお知らせのご確認のお願い
by 松井証券 29 May '25

29 May '25

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Concluding the Draft RIR Governance Document Consultation
by Ulka Athale 28 May '25

28 May '25

This message is sent on behalf of the Number Resource Organization Number Council (NRO NC) ------------------------- The announcement is available at: https://www.nro.net/concluding-the-draft-rir-governance-document-consultati… ------------------------- Concluding the Draft RIR Governance Document Consultation The feedback period for the draft ‘Governance Document for the Recognition, Maintenance, and Derecognition of Regional Internet Registries’ (draft ‘RIR Governance Document’) has officially concluded [1]. The consultation was open from 14 April to 27 May 2025, and allowed participants to share their opinions on the proposed text and requirements as well as provide additional constructive comments [2]. Each RIR hosted at least one interactive informational session for their community during this period, where additional feedback may have been collected. Sessions were also hosted for ICANN communities, and an ICANN Public Comment process was held in parallel during the same period [3]. The list of the sessions held and links to their archives are available on the NRO website [4]. This process focuses on reviewing and updating the fundamental principles of Internet Coordination Policy-2 (ICP-2), a key document that defines the criteria for recognizing and evaluating RIRs [5]. The Number Resource Organization Number Council (NRO NC), that fulfils the role of the Address Supporting Organization Address Council (ASO AC), will discuss the feedback received from the RIR communities as well as the ICANN Public Comment process and use it to inform the next draft. The NRO NC will publish the next draft for review to the RIR and ICANN communities in the later months of 2025. We would like to thank everyone who participated and provided feedback during this critical process. Your contributions are essential to ensuring that these principles reflect the needs and expectations of our community. NRO NC [1] https://www.nro.net/policy/internet-coordination-policy-2/rir-governance-do… [2] https://www.nro.net/consultation-on-draft-governance-document-for-the-recog… [3] https://www.icann.org/en/public-comment/proceeding/governance-document-for-… [4] https://www.nro.net/policy/internet-coordination-policy-2/community-engagem… [5] https://www.icann.org/resources/pages/new-rirs-criteria-2012-02-25-en -- Kind regards, Ulka Athale RIPE NCC www.ripe.net

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Descubre cómo ahorrar con Xerox sin cambiar de impresora
by Soficat 28 May '25

28 May '25

SI TIENES PROBLEMAS PARA VER ESTE CORREO, HAZ CLIC AQUÍ [https://promos.soficat.es/mauticv3/r/0b65a24ba618d23e4293b227d?ct=YTo1OntzO…] [https://promos.soficat.es/mauticv3/r/4f6d3e98c0182ba408b8963b1?ct=YTo1OntzO…] PROMOCIÓN PRINTERS ESPAÑA INTERNET LEVANTE CANCELAMOS TU RENTING ACTUAL Y TE OFRECEMOS LO ÚLTIMO EN TECNOLOGÍA. Cancelamos tu Renting actual y te ofrecemos lo último en Tecnología. Solicito Información Solicito Información Solicito Información Solicito Información White Paper: ¿Cómo Funciona la Inteligencia Artificial en la Empresa? Descubre el Ciclo de Vida del Aprendizaje Automático (MLL)Introducción En un mundo donde la Inteligencia Artificial (IA) está revolucionando diversas industrias, muchas personas escuchan sobre aprendizaje automático (Machine Learning) sin entender cómo funciona o cómo puede aplicarse a su empresa. Este white paper explica en términos sencillos el Ciclo de Vida del Aprendizaje Automático (Machine Learning Lifecycle, o MLL), y cómo este ciclo convierte datos en conocimientos que pueden mejorar decisiones, automatizar tareas y aumentar la eficiencia en la oficina. ¿Qué es el Aprendizaje Automático? El aprendizaje automático (Machine Learning) es una rama de la IA que permite a los sistemas aprender y mejorar a partir de los datos, sin que alguien les diga explícitamente qué hacer en cada caso. Esto significa que con el tiempo, estos sistemas pueden reconocer patrones y hacer predicciones precisas. Por ejemplo, en una oficina, el aprendizaje automático puede analizar patrones de compra de clientes y anticipar cuándo necesitarán productos adicionales, automatizar respuestas a clientes frecuentes o ayudar en la organización de documentos según su importancia. El Ciclo de Vida del Aprendizaje Automático (MLL) El ciclo de vida del aprendizaje automático es el proceso paso a paso que un modelo de IA sigue para aprender de los datos, hacer predicciones y ser útil para la empresa. Aquí explicamos cada fase de este ciclo: Recolección de Datos ¿Qué es? Esta etapa consiste en recopilar todos los datos relevantes para el problema que la IA debe resolver. Los datos pueden incluir registros de clientes, patrones de ventas, correos electrónicos y cualquier otra información útil. Ejemplo en oficina: Imagina una empresa que analiza las quejas de los clientes para mejorar sus servicios. Todos los correos y mensajes de los clientes se recolectan para esta tarea. Preparación de los Datos ¿Qué es? En esta fase, los datos recopilados se organizan y limpian para que estén listos para ser analizados. Esto incluye eliminar duplicados, completar información faltante y organizar datos en categorías. Ejemplo en oficina: La empresa organiza las quejas de los clientes en categorías como "Demora en la entrega" o "Producto defectuoso" para entender mejor los problemas más comunes. Entrenamiento del Modelo ¿Qué es? Aquí, el sistema de IA aprende de los datos al identificar patrones y tendencias. Esto se hace mediante algoritmos que permiten al sistema reconocer cómo se relacionan diferentes variables. Ejemplo en oficina: Un modelo de IA se entrena con las quejas categorizadas para aprender qué palabras o frases indican problemas específicos. Luego, puede clasificar nuevas quejas de manera automática. Evaluación del Modelo ¿Qué es? En esta fase, el modelo se evalúa para ver qué tan bien realiza sus tareas y si necesita mejoras. Esto se hace probándolo con datos que no ha visto antes. Ejemplo en oficina: La empresa verifica que el modelo clasifique correctamente las quejas nuevas de clientes, ajustándolo si es necesario. Implementación ¿Qué es? En esta fase, el modelo se pone en uso, y comienza a funcionar en tiempo real en las tareas de la empresa. Ejemplo en oficina: Ahora, cuando un cliente envía una queja, el sistema automáticamente la clasifica y notifica al equipo adecuado. Mantenimiento y Mejora Continua ¿Qué es? La IA no es algo que se implemente una vez y luego se olvide. El sistema debe monitorearse y actualizarse con datos nuevos para que continúe siendo preciso. Ejemplo en oficina: La empresa sigue revisando y ajustando el sistema de clasificación de quejas a medida que entran más datos de clientes, manteniendo así la eficacia del modelo. ¿Por Qué el MLL es Importante para tu Empresa? Implementar un ciclo de vida de aprendizaje automático puede ayudar a que los sistemas de IA sean más precisos y efectivos, ahorrando tiempo, automatizando tareas repetitivas y ofreciendo análisis valiosos para tomar decisiones. Al seguir este proceso, las empresas logran un uso más eficiente de la IA, asegurando que los modelos sigan aprendiendo y adaptándose a medida que cambian las necesidades del negocio. Gerard Sicart Director General, Soficat White Paper: White Paper: ¿Cómo Funciona la Inteligencia Artificial en la Empresa? Descubre el Ciclo de Vida del Aprendizaje Automático (MLL)Introducción En un mundo donde la Inteligencia Artificial (IA) está revolucionando diversas industrias, muchas personas escuchan sobre aprendizaje automático (Machine Learning) sin entender cómo funciona o cómo puede aplicarse a su empresa. Este white paper explica en términos sencillos el Ciclo de Vida del Aprendizaje Automático (Machine Learning Lifecycle, o MLL), y cómo este ciclo convierte datos en conocimientos que pueden mejorar decisiones, automatizar tareas y aumentar la eficiencia en la oficina. ¿Qué es el Aprendizaje Automático? El aprendizaje automático (Machine Learning) es una rama de la IA que permite a los sistemas aprender y mejorar a partir de los datos, sin que alguien les diga explícitamente qué hacer en cada caso. Esto significa que con el tiempo, estos sistemas pueden reconocer patrones y hacer predicciones precisas. Por ejemplo, en una oficina, el aprendizaje automático puede analizar patrones de compra de clientes y anticipar cuándo necesitarán productos adicionales, automatizar respuestas a clientes frecuentes o ayudar en la organización de documentos según su importancia. El Ciclo de Vida del Aprendizaje Automático (MLL) El ciclo de vida del aprendizaje automático es el proceso paso a paso que un modelo de IA sigue para aprender de los datos, hacer predicciones y ser útil para la empresa. Aquí explicamos cada fase de este ciclo: Recolección de Datos ¿Qué es? Esta etapa consiste en recopilar todos los datos relevantes para el problema que la IA debe resolver. Los datos pueden incluir registros de clientes, patrones de ventas, correos electrónicos y cualquier otra información útil. Ejemplo en oficina: Imagina una empresa que analiza las quejas de los clientes para mejorar sus servicios. Todos los correos y mensajes de los clientes se recolectan para esta tarea. Preparación de los Datos ¿Qué es? En esta fase, los datos recopilados se organizan y limpian para que estén listos para ser analizados. Esto incluye eliminar duplicados, completar información faltante y organizar datos en categorías. Ejemplo en oficina: La empresa organiza las quejas de los clientes en categorías como "Demora en la entrega" o "Producto defectuoso" para entender mejor los problemas más comunes. Entrenamiento del Modelo ¿Qué es? Aquí, el sistema de IA aprende de los datos al identificar patrones y tendencias. Esto se hace mediante algoritmos que permiten al sistema reconocer cómo se relacionan diferentes variables. Ejemplo en oficina: Un modelo de IA se entrena con las quejas categorizadas para aprender qué palabras o frases indican problemas específicos. Luego, puede clasificar nuevas quejas de manera automática. Evaluación del Modelo ¿Qué es? En esta fase, el modelo se evalúa para ver qué tan bien realiza sus tareas y si necesita mejoras. Esto se hace probándolo con datos que no ha visto antes. Ejemplo en oficina: La empresa verifica que el modelo clasifique correctamente las quejas nuevas de clientes, ajustándolo si es necesario. Implementación ¿Qué es? En esta fase, el modelo se pone en uso, y comienza a funcionar en tiempo real en las tareas de la empresa. Ejemplo en oficina: Ahora, cuando un cliente envía una queja, el sistema automáticamente la clasifica y notifica al equipo adecuado. Mantenimiento y Mejora Continua ¿Qué es? La IA no es algo que se implemente una vez y luego se olvide. El sistema debe monitorearse y actualizarse con datos nuevos para que continúe siendo preciso. Ejemplo en oficina: La empresa sigue revisando y ajustando el sistema de clasificación de quejas a medida que entran más datos de clientes, manteniendo así la eficacia del modelo. ¿Por Qué el MLL es Importante para tu Empresa? Implementar un ciclo de vida de aprendizaje automático puede ayudar a que los sistemas de IA sean más precisos y efectivos, ahorrando tiempo, automatizando tareas repetitivas y ofreciendo análisis valiosos para tomar decisiones. Al seguir este proceso, las empresas logran un uso más eficiente de la IA, asegurando que los modelos sigan aprendiendo y adaptándose a medida que cambian las necesidades del negocio. Gerard Sicart Director General, Soficat NOS PONEMOS EN CONTACTO * Ofrecerle la mejor propuesta personalizada * Nuestros consultores le asesorarán para el equipo correcto según volumen y necesidades * Precios más competitivos en España. promociones(a)soficat.es TELF. 900 308 830 [tel:900308830] En Soficat, nuestra oferta de equipos de impresión es solo una parte de la tecnología que ponemos al alcance de las PYMEs. Además de soluciones de impresión de alta calidad, estamos desarrollando Chatbots exclusivos con Inteligencia Artificial, diseñados para optimizar la atención al cliente y mejorar la eficiencia interna de tu empresa. Próximamente lanzaremos esta tecnología exclusiva para nuestros clientes de impresión a precios accesibles para que tu Pyme pueda aprovechar herramientas avanzadas de automatización y respuesta en tiempo real. LO QUE DICEN NUESTROS CLIENTES SERVICIO AUTORIZADO XEROX EN TODA ESPAÑA CAU - CENTRO ATENCIÓN USUARIO Respuesta rápida : Nuestro equipo técnico esta listo para responder a todas tus necesidades, con agilidad y eficiencia. Soluciones en Tiempo real : Gracias a nuestra avanzada plataforma , SOFICAT GENIUS GPT , Proporcionamos a nuestros técnicos diagnostico en tiempo real. Atención Personalizada: Entendemos a cada cliente y cada situación es única. [https://promos.soficat.es/mauticv3/r/53fe2f49f912d2de144dd068d?ct=YTo1OntzO…] Copyright :copyright: 2025 SOFICAT TECHNOLOGY All rights reserved. Unsubscribe. 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by CustomerSupport 28 May '25

28 May '25

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by RingCentral 27 May '25

27 May '25

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