产品详细介绍         U伴慧教学评价解决方案，覆盖了课前-课中-课后教学全过程产生的所有教学数据，通过系统数据分析，提供个人、班级、校级/区域等评价数据报告，为个性化学习、精准化教学、科学管理决策提供有效依据。         学生个人数据报告：让家长和教师轻松掌握学生学习过程情况，包含认知程度、情感表现、技能表现等维度。为学生个性化学习提供依据。         班级数据报告：让授课老师和班主任全面科学掌握班级学生的学习情况，为高效精准教学提供依据。         校级/区域数据报告：让校长和教育管理者全面了解所管辖校/区的教学情况，包含教师“教”的情况和学生“学”的情况。为管理者科学管理决策提供依据。

项目简介 随着互联网的发展，以网络视频、文件下载为代表的内容应用以及相应的数据流量开始成为主流。根据互联网流量分析机构CISCO发布的最新报告，在互联网流量高峰时段，以视频、网页、文件为主的内容流量已经超过互联网总流量的63%。海量的内容需求对互联网带宽带来巨大压力，而解决这一问题的有效方法就是CDN(内容分发网络)。CDN通过将内容分发至网络边缘，实现就近数据服务，从而减少网络带宽压力和服务器压力。随着CDN技术的出现，目前CDN 已经得到广泛应用。按照CISCO 预测，未来5年网络流量将增加5倍，其中70%以上的数据都将通过CDN进行传输。 未来网络媒体内容分发系统是下一代的流媒体 CDN 技术。传统CDN是一种集中控制、封闭式管理、私有的缓存技术。需要运营商投入巨大硬件和软件资源，搭建一个专用的内容分发平台，限制了CDN技术的性能和广泛使用。未来网络内容分发平台利用内容中心技术(Content-centricNetworking),实现泛CDN。网络上所有节点均可成为CDN缓存，自动管理和分发内容，无需专用硬件和软件平台。 北京大学网络视频实验室对网络视频传输、未来网络技术进行了多年的研究，在内容中心网络、HTTP流媒体、未来网络方面进行了透彻的分析和研究，开发了HTTP内容中心网络系统。应用范围 随着互联网流量的剧增，以及对网络视频质量要求的增加，内容分发网络的需求越来越大。按照CISCO预测，内容分发市场增长率将超过30%，具有广阔的市场前景。项目阶段 目前本项目已经完成了原型系统的开发，正处于产品化阶段。知识产权 北京大学网络视频实验室在承担国家863项目“未来网络体系架构和创新环境”基础上，重点研究了内容中心网络的命名方式、内容寻址机制和缓存路由协议，提出了命名内容查找协议NCR、期望最优路由协议ESP，并在INFOCOM、 SIGCOMM、CFI发表多篇论文，申请发明专利多项。合作方式 技术转让、技术许可、合作开发。

随着互联网的发展，以网络视频、文件下载为代表的内容应用以及相应的数据流量开始成为主流。根据互联网流量分析机构CISCO发布的最新报告，在互联网流量高峰时段，以视频、网页、文件为主的内容流量已经超过互联网总流量的63%。海量的内容需求对互联网带宽带来巨大压力，而解决这一问题的有效方法就是CDN(内容分发网络)。CDN通过将内容分发至网络边缘，实现就近数据服务，从而减少网络带宽压力和服务器压力。随着CDN技术的出现，目前CDN已经得到广泛应用。按照CISCO预测，未来5年网络流量将增加5倍，其中70%以上的数据都将通过CDN进行传输。 未来网络媒体内容分发系统是下一代的流媒体CDN技术。传统CDN是一种集中控制、封闭式管理、私有的缓存技术。需要运营商投入巨大硬件和软件资源，搭建一个专用的内容分发平台，限制了CDN技术的性能和广泛使用。未来网络内容分发平台利用内容中心技术(Content-centricNetworking),实现泛CDN。网络上所有节点均可成为CDN缓存，自动管理和分发内容，无需专用硬件和软件平台。 北京大学网络视频实验室对网络视频传输、未来网络技术进行了多年的研究，在内容中心网络、HTTP流媒体、未来网络方面进行了透彻的分析和研究，开发了HTTP内容中心网络系统。

随着互联网的发展，以网络视频、文件下载为代表的内容应用以及相应的数据流量开始成为主流。根据互联网流量分析机构CISCO发布的最新报告，在互联网流量高峰时段，以视频、网页、文件为主的内容流量已经超过互联网总流量的63%。海量的内容需求对互联网带宽带来巨大压力，而解决这一问题的有效方法就是CDN(内容分发网络)。CDN通过将内容分发至网络边缘，实现就近数据服务，从而减少网络带宽压力和服务器压力。随着CDN技术的出现，目前CDN已经得到广泛应用。按照CISCO预测，未来5年网络流量将增加5倍，其中70%以上的数据都将通过CDN进行传输。 未来网络媒体内容分发系统是下一代的流媒体CDN技术。传统CDN是一种集中控制、封闭式管理、私有的缓存技术。需要运营商投入巨大硬件和软件资源，搭建一个专用的内容分发平台，限制了CDN技术的性能和广泛使用。未来网络内容分发平台利用内容中心技术(Content-centricNetworking),实现泛CDN。网络上所有节点均可成为CDN缓存，自动管理和分发内容，无需专用硬件和软件平台。 北京大学网络视频实验室对网络视频传输、未来网络技术进行了多年的研究，在内容中心网络、HTTP流媒体、未来网络方面进行了透彻的分析和研究，开发了HTTP内容中心网络系统。

本发明提供了一种基于可视搜索的媒体交互方法及系统，客户 端对报纸或杂志上感兴趣的内容拍摄得到感兴趣图片，对感兴趣图片 提取特征信息，将携带有特征信息的查询请求发送给服务端；服务端 预存报纸和杂志图片集及相关链接信息，接收客户端的查询请求，依 据查询请求携带的特征信息检索客户端感兴趣图片及相关链接信息， 并将查询结果反馈给客户端。本发明根据用户拍摄的报纸图片，搜索 相应电子版的报刊，为用户呈现其感兴趣的新闻报刊、相关新

产品详细介绍   北极星通公司利用智慧云与大数据技术，通过高性能流媒体系统，综合管理系统完成与各家监控系统的对接，使传统的监控系统不再封闭，轻松拓展到基于互联网的应用中。 优势： 1. 提供安全可靠、性能稳定，可扩展的“云监控”解决方案； 2. 兼容主流的监控厂家，如海康、大华、宇视、雄迈、中维、天地伟业、亚安、安讯士、派尔高、三星等设备接入； 3. 支持全终端客户端接入，包括android，ios，pc，Linux等终端设备，支持两微一端接入，支持多种ADSL，电信，移动，联通，卫星等多种网络接入途径； 4. 提供集群化解决方案，支持数万路监控接入，数万并发的多级转发能力； 5. 提供标准API接口，与第三方Web系统，OA系统，CRM，ERP，APP等系统进行对接； 6. 可部署企业内部私有（私有云），一次卖断后期收服务维护费，也可部署在公有云租用给企业使用； 7. 提供软件，嵌入式硬件，应用层支撑，支持物联网设备接入，远程调度，远程处理； 8. 多年行业积累。 技术特色： 1.智能按需从NVR或者网络摄像头取流，节约带宽； 2.适合部署在任意网络环境中，监控点无需公网IP地址； 3.可部署远程云存储中心，本地不做存储，也可以本地继续采用原来NVR或DVR存储方式； 4.可接入联动报警等； 5.可接入智能云，物联网，GPS定位等应用。 系统清单： 序号 名称 型号 数量 备注 1 云控中心 AokuMediaCenter 1套 对各个流媒体服务系统，媒体网关进行管理，提供各种管理策略，集中控制 2 流媒体服务系统 Aoku Media Server 1套 流媒体核心服务器，完成对媒体网关采集到的数据的聚合，并进行集中存储，集中发布等 3 媒体网关 AokuMediaGate N 一般一个NVR配一个媒体网关，最多能接入16个网络摄像头，完成对实时流的转发 4 定制开发 Aoku 1套 针对具体需求，提供二次开发的API接口，定制应用接口，培训安装  

产品详细介绍●实训仿真软件特点： 1、仿真软件提供车床、立式铣床、卧式加工中心和立式加工中心，以及机床厂家的多种常用面板；控制系统有FANuc 0，FANuc 0I，FANuc Powermate 0，FANuc 0IMate，     Siemens 81 OD，Siemens 802S／c，fA8000，FANuc 18I系统，三菱、大森、华兴、凯思帝、华中数控，广州数控、大连机床厂ckA61 36i、沈阳车床厂CAK6136V、济南第     一机床厂J1CVMC40M、LEAdWWELLV20、汉川机床厂xH71 5D等主流系统所有功能。而且所有的系统都有工艺参数功能。不同软件功能在计算机上可随意切换操作。 2、刀具库含数百种不同材料和形状的车刀、铣刀。支持用户自定义刀具以及相关特征参数。 3、仿真机床操作的整个过程：毛坯定义、工件装夹、压板安装、基准对刀及安装刀具、机床手动操作等仿真及加工运行全环境仿真。 4、仿真数控程序的自动运行和MDl运行模式；三维工件的实时切削，刀具轨迹的三维显示；提供刀具补偿、坐标系设置等系统参数的设定。 5、三维高精度测量功能 6、全面的碰撞检测 7、能够通过DNc导入各种CAD／CAM软件生成的数控程序。也可以导入手工编制的文本格式数控程序。还能够直接通过面板手工编程、输入、输出数控程序。 8、以标准的X86兼容构架为硬件平台，以DOS或WINODWS系列操作系统为软件平台，具有丰富的软件基础和充分的升级潜力。操作简单，工作可靠，性能优良。在不同的操作现场。可灵活配置系统构成。以满足用户对性能、成本、安全方式、使用环境等多方面的综合要求。 g、配置标准的DB15-VGA显示接口，可配接彩色CRT显示器或液晶显示器，提供清晰完整的系统监控界面，使用户及时准确地掌握系统运行状况。 10、全中文菜单式控制界面，适合中国国一情。可以减少培训难度，缩短人员培训时间，降低培训成本。 11、本软件系统采用了新颖的“即时参与”技术，内建中文在线手册。在使用中遇到的问题可在屏幕上查阅参考手册，提高工作效率。 1 2、多功能实验室以模拟仿真软件与数控车容为一体，在计算机上可随意切换操作，并连接发送到车床，随意选一进行实际操作。 13、多媒体数控网络机电一体化实验室设备采用多机联网。具有统一编程、统一训练、统一考试功能。 14、考试系统为编程操作技能题型。全班统一考试。电脑自动评分。 1 5、教师把数控程序和其它文件资料可发送给教室里的所有学生，还可以发送到指定的学生机上，学生也可以把文件和资料发送到教师机上，使教师方便了解学生的一情况。 16、具有图形跟踪能力的窗口编程功能。可使用户在编程的同时观察到程序路径。在程序编制结束后还可以使用“快速图形仿真”功能验证刀具运行轨迹。 17、以人机对话方式进行编辑。编程各式符合国标。 1 8、本软件保留了JD-6140两用型数控车床与JD-240两用型数控铣床的全部功能和操作界面。 ●多媒体特点： 教师机：广播教学、语音教学、语音对讲、学生演示、监控转播、文件分发、电子教鞭、班级模型、系统设置、远程命令、远程设置、远程消息、分组教学、语音讨论、文件收集、 查看学生属性。 学生机：电子举手、远程消息、窗口接收广播、可选窗口显示模式。

随着人工智能、大数据、物联网、区块链等新一代信息技术兴起，数据量呈现爆炸式增长，传统计算系统的算力难以满足海量数据的计算需求。与此同时，摩尔定律逐渐放缓，单纯依靠提高集成度、缩小晶体管尺寸来提升芯片及系统性能的路径正面临技术极限，通过引入忆阻器新器件、模拟计算新范式、存算一体新架构，将拓展出全新的高性能人工智能芯片与系统，实现计算能力的飞跃。 目前被广泛使用的经典冯·诺依曼计算架构下数据存储与处理是分离的，存储器与处理器之间通过数据总线进行数据传输，在面向大数据分析等应用场景中，这种计算架构已成为高性能低功耗计算系统的主要瓶颈之一：数据总线的有限带宽严重制约了处理器的性能与效率，且存储器与处理器之间存在严重性能不匹配问题。忆阻器存算一体系统把传统以计算为中心的架构转变为以数据为中心的架构，其直接利用阻变器件进行数据存储与处理，通过将器件组织成为交叉阵列形式，实现存算一体的矩阵向量乘计算。忆阻器存算一体系统可以避免数据在存储和计算中反复搬移带来的时间和能量开销，消除了传统计算系统中的“存储墙”与“功耗墙”问题，可以高效、并行的完成基础的矩阵向量乘计算，未来极有潜力成为支撑人工智能等新兴应用的核心技术。 清华大学吴华强教授团队实现了材料与器件、电路设计、架构和算法的软硬件协同等多方面原始创新，解决了系统精度损失等被广泛关注的难题： 材料与器件创新。科研团队选择了电学特性稳定的二氧化铪作为忆阻层核心材料，提出了通过插入少量氧化铝层来固定离子分布、抑制晶粒间界形成的新理论，提出了引入热增强层的新原理器件结构，成功抑制了忆阻器非理想特性的产生。 电路设计创新。开发了一套忆阻器与晶体管的混合电路设计方法，提出“差分电阻”设计思想，采取源线电流镜限流设计，抑制了忆阻器电路中可能产生的各种计算误差。 算法创新。提出了混合训练算法，仅用小数据量训练神经网络并只更新最后一层网络的权重，即可将存算一体硬件系统的计算精度达到与软件理论值相同的水平。 “技术链”创新。从“单点技术突破”拓展到“技术链突破”，开发了针对忆阻器存算一体芯片的电子设计自动化（EDA）工具，打通了从电路模块设计到系统综合再到芯片验证的设计全流程。 上述理论和方法发表于《自然》《自然·纳米技术》《自然·通讯》等国际顶级期刊，以及被誉为“集成电路奥林匹克”的“国际固态电路大会”等顶级学术会议。研究成果被“国际半导体技术路线图”和30多部综述文章长篇幅引用。团队已在该研究方向申请国内外专利72项，其中30项已获得授权，知识产权完全自主可控。 团队已研制出全球首款忆阻器存算一体芯片和系统，集成了8个忆阻器阵列和完整的外围控制电路，以更小的功耗和更低的硬件成本大幅提升了计算设备的算力。全系统的计算能效比当前主流的人工智能计算平台——图形处理器（GPU）高两个数量级。团队还设计了一款基于130nm工艺研制的完整忆阻器存算一体芯片，在MNIST数据集上计算速度已超过市面上28nm工艺的四核CPU产品近20倍，能效有近千倍的优势。

项目成果/简介:随着人工智能、大数据、物联网、区块链等新一代信息技术兴起，数据量呈现爆炸式增长，传统计算系统的算力难以满足海量数据的计算需求。与此同时，摩尔定律逐渐放缓，单纯依靠提高集成度、缩小晶体管尺寸来提升芯片及系统性能的路径正面临技术极限，通过引入忆阻器新器件、模拟计算新范式、存算一体新架构，将拓展出全新的高性能人工智能芯片与系统，实现计算能力的飞跃。