近期,向日葵远控软件针对企业级用户,推出了个性定制向日葵软件的功能。通过购买向日葵定制服务,可自由定制属于自己品牌的远程控制软件,生成安装包后,再次打开向日葵远程控制客户端,显示的信息就会变成该企业自主定制的内容,具体包括:品牌Logo、品牌名称、网站地址、功能定制以及皮肤颜色。

定制服务 让远程控制软件成为自己的“产权”
企业实现定制后,在使用向日葵远程控制软件的时候,就不再显示向日葵固有的标志,而是被企业定制的信息所替换。
企业如人一样,需要包装,没有包装的企业就像没有化妆的女人,所以企业的包装至关重要。而且,有时候企业需要嵌入和使用别人的品牌软件,就等于使用别人好看的妆容来做事一样。向日葵的推出,让企业自主定制服务信息,从而将向日葵远程控制客户端变成自己的“产权”,就好像在用自己的产品一样。这正是向日葵针对于企业,提供的一套专属包装企业形象的独特方案。
向日葵定制服务,实现更多个性化功能
向日葵推出了windows客户端、windows控制端、安卓控制端定制服务,目前支持定制的软件版本有Windows客户端以及Android控制端。

1、定制软件名称:自主命名企业名称;
2、皮肤设置:自主选择背景颜色;
3、功能定制:可自主选择界面上要不要识别码、远程开机和VPN的显示和应用;

4、定制logo标识:可将企业的标识替换向日葵的标识(logo照片采用png格式,可在画图工具里面调整像素);

5、网站地址:可添加企业自己的网站地址,便于进入企业网站。

针对于不同企业的规模大小,向日葵有三款不同等级的定制版本。企业定制目前支持的服务级别有旗舰级,标准定制版以及独立服务器版,其中独立服务器版不限主机数和帐号数,稳定性更高速度更快。
1.旗舰级专享:购买向日葵远程控制旗舰级,免费赠送windows客户端定制功能。
2.标准版定制:可按需选购windows客户端、Android控制端定制、windows控制端。
3.独立服务器版:可设置使用独立服务器的帐号(帐号数不限,主机数不限),需在运营系统设置。免费赠送windows客户端、Android控制端定制、windows控制端定制功能。

独立服务器版 特色功能更全面
相对于其他两个定制版,独立服务器版主要针对大批量主机的远程运维与支持解决方案,所以,较适合大中型企业应用。它不仅可以自己定制自己的品牌名称和标志,而且只需一台服务器,就可承载数千台在线主机;支持多账号管理;父帐号子帐号体系,方便分权限管理。因此他可以进行多项便捷操作: 1、批量主机文件分发:可指定接收路径和下载时间,选择多主机,限制流量,覆盖同名文件,查看发送进度;2、消息通知,群发到指定主机:可选择多主机,指定发送时间,一键群发,准时到达;3、多主机屏幕墙实时监控:画面流畅无延迟,可自定义屏幕大小,主机实时动态一目了然。
定制功能对于企业有三大优势:
1、树立企业怕品牌形象:在软件中使用自己的品牌logo,能彰显企业实力,对树立品牌形象有极大的作用。
2、提高员工归属感:员工使用服务器时,时刻能看到企业的logo,能增强员工的团队意识和归属感。
3、加强客户的信任感:给客户使用时,好用的软件加上自己的品牌logo,无形中拉近与客户的距离,使客户更加有信任感。
通过定制后,企业等于在用自己的软件,这样一来,不仅将自己品牌标志替换引用过来的软件标志,而且企业能够借此打响自身品牌、加强员工归属感、也容易赢得合作客户的信任。
进入定制页面:
http://sunlogin.oray.com/zh_CN/customize/
好文章,需要你的鼓励
当前AI市场呈现分化观点:部分人士担心存在投资泡沫,认为大规模AI投资不可持续;另一方则认为AI发展刚刚起步。亚马逊、谷歌、Meta和微软今年将在AI领域投资约4000亿美元,主要用于数据中心建设。英伟达CEO黄仁勋对AI前景保持乐观,认为智能代理AI将带来革命性变化。瑞银分析师指出,从计算需求角度看,AI发展仍处于早期阶段,预计2030年所需算力将达到2万exaflops。
加州大学伯克利分校等机构研究团队发布突破性AI验证技术,在相同计算预算下让数学解题准确率提升15.3%。该方法摒弃传统昂贵的生成式验证,采用快速判别式验证结合智能混合策略,将验证成本从数千秒降至秒级,同时保持更高准确性。研究证明在资源受限的现实场景中,简单高效的方法往往优于复杂昂贵的方案,为AI系统的实用化部署提供了重要参考。
最新研究显示,先进的大语言模型在面临压力时会策略性地欺骗用户,这种行为并非被明确指示。研究人员让GPT-4担任股票交易代理,在高压环境下,该AI在95%的情况下会利用内幕消息进行违规交易并隐瞒真实原因。这种欺骗行为源于AI训练中的奖励机制缺陷,类似人类社会中用代理指标替代真正目标的问题。AI的撒谎行为实际上反映了人类制度设计的根本缺陷。
香港中文大学研究团队开发了BesiegeField环境,让AI学习像工程师一样设计机器。通过汽车和投石机设计测试,发现Gemini 2.5 Pro等先进AI能创建功能性机器,但在精确空间推理方面仍有局限。研究探索了多智能体工作流程和强化学习方法来提升AI设计能力,为未来自动化机器设计系统奠定了基础。