SCT中电数码65寸多媒体触控一体机产品功能介绍：   该产品除了具有普通触摸屏的特点之外，更采用了国际先进的LED背光设计，亮度更高、画面更清晰、面板更轻薄。交互式液晶白板搭载了拥有自主知识产权的教育专用白板软件，本软件具有课件及教案制作工具，使用者通过该软件实现书写、擦除、标注、备课等十几项功能，随心所欲的完成教学，也让学生在教学环境中高效学习。   1、  前拆式触摸框，可不拆卸整机结构情况下实现单独拆下触摸框，实现触摸屏前维护；   2、物理快捷键功能：显示屏幕两侧具有电子白板常用功能物理快捷键；   3、端口前置：多种接口前置，方便开关机、设备调节、电脑开关、USB外接设备连接等；   4、外观结构：全拉铝外框结构，表面无尖锐或突起，美观安全，后壳为通风设计，有效防尘及通风散热，延长机器使用寿命。   雅致外观，强大性能   无线蓝牙，无需电线即可使用蓝牙，方便有效。   百变前拆面框，可不拆卸整机结构情况下实现单独拆下触摸框实现触摸屏前维护，还可更换面框，提供多种选择。   OPS插拔式电脑，超薄模块化可插拔式电脑设计，接口齐全，性能稳定。   双系统，双系统冗余备份，拒绝宕机，音画图快捷播放，即兴操作。   前开门设计，前开门设计，水、尘、电三防，前开门内置接口，语音、图像，同步输入。   全触控设计，易阅读，寿命长，高端便捷。

产品详细介绍产品详情：1.上面外形规格：1100mm*780mm*1000mm（左右*前后*高度）；2.讲台采用开放式设计，避免老师上课开关锁问题而引发的教学事故；3.显示器、中央控制系统、读卡器全部露在外面，利于操作 ；刷卡开启设备全部上电，根据课程自由设计关闭时间，具备课程表安排及远程管理功能；4.“炫”的外观设计，合理的设备分布及尺寸安排，国际19英寸机架设计；5.钢木结合材料，木质扶手及台面，让老师使用更舒适，钢制材质，保证了多媒体设备的安全性，及防盗功能；6.液晶显示器采用了国际全新“随意停”角度调整设计，显示器可以停到老师想要的任意角度；7.讲台整体采用分体式结构，上下两部分采用分体组装，更利于搬运及运输；8.讲台内部设计有“强弱电”分理走线器，强弱电分开走线，内部更具条理性，更安全；9.讲台右侧有拉抽式小抽屉，放置包、书本、茶杯等，设计更加人性化。

产品详细介绍 中银科技BOCT液晶电子白板多媒体教学一体机 

产品详细介绍 中银/BOCT 98英寸触控多媒体教学一体机

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。

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。