就在 15 年前，打印机、传真机和类似设备还是任何大型或小型办公室不可或缺的一部分，但逐渐这一切都将成为过去。如今，大多数文档都是通过特殊程序或云服务立即以数字形式创建的。但是，有时您仍然需要打印一些文档并通过普通邮件发送。
但我们仍然生活在数字21世纪！通过电子文档管理系统开始与所有交易对手合作是有意义的。其中，所有原始文档都将存储在安全的云存储中，如有必要，将触手可及。在本材料中，我们将告诉您 EDF 的所有优势以及为什么您应该改用它。
是 ist das 或EDI 是什么意思？
EDI，即电子文档管理，是一种交换文档的方法。在这种情况下，使用的不是普通的“模拟”邮件，甚至不是电子邮件，而是一个特殊的程序。
一切都是这样发生的：
1. 发件人创建文档 – 申请、正式信件或其他内容。
2. 使用电子签名进行检查和签名（我们稍后会谈到）。
3. 收件人接受文档并使用其电子签名进行签名（此步骤是可选的）。
发件人收到文档已签署的通知
通过 EDI 发送的文档与简单签名并通过电子邮件发送的扫描件之间的主要区别在于，它与纸质原件具有相同的法律效力。
让我们来玩“为什么我需要这个？”这个游戏。
规则很简单：我们问您 5 个简单的问题。如果您对其中 3 个或更多问题的回答为“是”，则您需要 EDI。
您是否曾经遇到过这样的情况
在与重要合作伙伴的一次重要谈话中，您疯狂地寻找桌上必要的文件，但却找不到？
您不能确切地说哪些书面指示已经完成，哪些已经过期？
您是否希望提高公司的文件审批速度并减少官僚主义程度？
您是否厌倦了办公桌上不断堆积的纸张？
您不能准确说出这个或那个文档在哪里？
我们几乎可以肯定您对大多数问题的回答都是肯定的。因此，我们不会浪费时间解释为什么需要电子文档管理，而是立即转向 EDI 的优势。
该应用程序不仅促进了即时通讯 Whatsapp 号码列表 还为营销人员 供了与受众建立联系的独特渠道。事实证明在营销中使用 WhatsApp号码数据既有影响力又高效。利用 WhatsApp号码数据的主要优势之是能够直接和亲自联系客户。
EDI 的 5 大优势
1.你省钱了。快递服务费用、信封费用——乍一看似乎没那么多钱。但一年内可以积累相当多的金额。
2.节省时间。您可以通过 EDI 交换文档，就像通过电子邮件交换信件一样快。
3.永久访问。您可以随时从任何安装了您的数字签名的计算机发送文档。
4.安全和隐私。重要的电子邮件不会在转发过程中丢失，也不会“意外”到达竞争对手。一切秘密都将保持秘密。如果纸质原件丢失，您还可以收到之前任何时期的文件。
5.云存储。您的所有文档都将存储在云端，无需设立单独的房间来存放纸张。
同时，您可以随时从EDF打印出任何文档，并且它将具有电子数字签名标签和EDF系统中的 手机号码列表 唯一ID。因此，即使是纸质文档管理爱好者也可以高枕无忧。尽管我们建议倾听生态趋势并满足数字化的要求，以利于自然保护。
电子文档管理：从哪里开始
很简单：首先，获得电子数字签名。这可以在专门的认证中心完成。在数字发展、通信和大众传播部的网站上，查看认可的 CA 列表并选择合适的 CA。
您很可能已经拥有这样的签名。例如，如果您与联邦税务局远程交换文档，则可以使用相同的签名来处理 EDI。
此后
您需要选择 EDF 运算符。其中有很多，选择主要取决于你的个人喜好。
然后通过 EDI 与您希望合作的公司代表核实他们使用哪个运营商的服务。如果您有相同的运营商，您只需通过EDI系统向您的交易对手发送邀请即可。
如果它们不同
您将需要配置漫游。为此，请向您的交易对手询问其组织在 EDI 系统中的 ID。之后，联系您的运营商，注明ID，运营商的专家将设置漫游。
如今
几乎所有企业都有网站、域名（地址）和托管网站的服务 – 托管。当然，使用 EDI 与提供这些服务的公司交换文档要方便得多。例如，我们 REG.RU 使用 Sbis 和 Diadoc 运营商的服务。我们的网站有关于如何连接 如何创建教师网站 电子文档管理的详细说明。这将使您不必提醒网站管理员或营销人员接收结案文件。您可以在我们的详细帮助中了解有关 REG.RU 中 EDI 的更多信息。
没有电子文档流的每一天对于企业来说都是一种损失。您将时间浪费在官僚主义、搜索文件、重新发送传输过程中丢失的文件等等上。这些资源可以用来发展业务。通过 EDI，您可以优化公司的文档流程并专注于更重要的任务。
从示例中可以看出，该模型组成了高质量的文本片段，并且可以生成大约一页一致的短语。然而，神经网络的创建者遇到了各种故障：有时它会重复相同的单词，写下不可能的事件（例如，关于水下的火灾），并且不自然地从一个主题转移到另一个主题。自然语言处理领域的研究人员正在积极 研究 语言模型中的这些弱点。
一般来说，获得一篇好的 GPT-2 文章需要多次尝试，次数取决于模型对上下文的熟悉程度。当撰写流行话题（书籍、新闻和流行文化）的文本时，大约 50% 的情况下会取得良好的效果。但对于技术性或狭隘的内容，神经网络通常表现不佳。对生成的模式的更多控制可以通过微调来实现，例如使用 Amazon Reviews 数据集和让 GPT-2 撰写新闻评论。