产品详细介绍深圳市腾创网络技术有限公司是一家专业致力于视频语音直播技术的重点高新技术企业，10年来，腾创网络根据各种客户的需求，一步步完善产品的功能及界面美观；10年来也一步步得到越来越多客户的认可，我们在做产品销售的基础上，更注重于客户的反馈，产品的开发与升级，希望越来越多的客户使用我们的产品之后，能带给企业多来越高的效率和越来越多的方便；当然也多多提倡客户给我们一些产品一些更好的建议，我们会积极采纳，更近一步的完善产品。当然，客户可以根据自己网站及行业的需求，订制个性的视频语音直播系统。 一、腾创网络视频语音直播系统特性 1.多种登陆方式，支持网页端，客户端（支持mac系统，一般公司不支持），手机端（含安卓、ios） 2. 独有高清视频编码，掉包率低，用户可以根据自己的实际网络环境选择更合适的，不分标清、高清版本，都是支持的，独有高清视频编码，掉包率低，用户可以根据自己的实际网络环境选择更合适的分辨率 3.兼容各种硬件设备4. 高并发，大数据，如购买一整套，不限制点数，终身使用5.独有手写白板接入，可把纸质的文件、合同等资料传输到系统观看6.  开放接口 ，可以客户的网站、软件嵌入整合，有自己的开发团队，可根据客户的需求定制功能需求。7.还有一个就是性价比了，相对于其他同行，不管是硬件还是软件，都是性价比较高的8.如是用于教育行业，除了视频语音直播功能，还外加在线作业、考试、在线支付，在线点播等一系列针对性功能。   二、视频语音直播广泛应用于各行业单位：  1. 针对培训机构：节省教室租赁费用和师资费用，打破时空限制，随时随地 开课、举办会议，招收到因为时间和地点无法来上课的更多学生，在传统面授的同时通过网上互动授课最大限度利用教学资源，获得更多收益； 2. 针对学校：迅速低成本的建立属于自己的网校，让优质教育资源低成本的更多的人共享，把课堂搬到网上，学生停课不停学，并可实现家校通，远程互动答疑等； 3. 针对政府、企事业单位：远程会议、远程培训、远程协同办公等多种应用； 4.针对家教：可实现远程1对1、1对多家教，学生方便找老师，老师方便找学生。 5.针对政府： 可远程工作会议，政府采购会议，远程统计与协作，政府招投标仁义 6.人事招聘与考核，群众政务咨询，，公共卫生指挥。 7.金融：金融工作会议，远程客户服务，办公会议，电子商贸，远程咨询，操作指导，路演，远程招聘与培训。 8.企业例会：远程商务谈判，协同办公，远程招聘，代理商，渠道商远程 9.培训：技术研讨，行政办公，内部培训学习，分支机构会议，远程客服，远程10.监 控 11.医疗：远程会议，远程医疗咨询，远程医学交流 12.教育：网络教育培训，远程家教辅导，考场监控，家长会，异地学术交流，远程教学观摩课 13.公检法    远程会议，远程协同作战指挥，远程警务指挥，远程审讯，远程探监，法庭直播，应急指挥 14，运营，电信级网络视频会议服务，即时通讯服务 15，资讯与媒体：电视互动，远程采访，远程咨询，远程商务 公司网址:www.tenchong.com关于视频语音直播更多产品信息请咨询【肖小姐】QQ：417611849  电话：13145883908 

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制造执行管理系统(MES)是面向车间内部的管理系统，而且在企业范围的信息集成中起着承上启下的关键作用。作为面向工厂的管理系统，MES通过生产计划、生产调度、库存管理、质量管理、设备管理、物料跟踪等系统功能，对产品订单、质量、设备、资源等进行全面的动态管理；作为将ERP等业务系统与生产设备的控制系统相连接的神经系统，MES将来自ERP系统的计划信息转化为指令下发到过程控制系统，并从过程控制系统中获得生产实绩数据，向ERP系统及时地提供生产实际状况信息。 我们自2000年开始致力于钢铁企业MES的科研开发和系统应用，目前可以提供包括订单和库存匹配、交货期承诺、生产订单管理、生产计划管理、生产作业排序、动态生产调度、质量管理、物料跟踪、成品库管理、预防性设备维护、轧辊和机架等热工具管理、生产工艺管理、数据分析管理、对外接口等功能的制造执行系统（MES）综合解决方案。

我公司在吸收与创新基础之上自主研发成功面向钢铁制造流程的MES系统，该系统可完成整个钢铁制程流程（炼、铸、轧三大工序）的生产组织与管理，保证生产过程物流、信息流、资金流同步运行，支持“MTO+MTS”混合生产组织方式，可用常见的ERP套件进行集成，以实现企业的“产销一体、管控衔接、三流同步”的钢铁企业信息化系统建设目标。生产组织以产线有限产能为约束、保证订单交货期前提下、最大化设备产能为目标，系统具有如下特点： 系统采用三层C/S+B/S混合架构，支持多种运行平台，数据安全性高； 支持钢铁企业“以销定产、以产促销”的生产组织策略； 支持板带生产线多品种、小批量、个性化的订货方式下生产组织，支持“标准+a”质量管理方式； 支持铸轧之间多种作业衔接方式，如CCR、DHCR、HCR、专用炉混装等； 基于“件次”的作业计划，并与存货管理系统全面集成；可与常见过程控制系统集成； 采用该系统后可规范企业的管理操作，提高产品质量，降低库存水平，缩短物流周期和产品的生产周期，降低生产成本，提高用户的满意度，使企业适应市场经济条件下生产组织要求，提高企业的综合竞争力，并为ERP系统运行提供支持。

依托学校与烟台拓伟智能科技股份有限公司联合北京理工大学、中国科学院电子所、北京京仪自动化研究总院共建的烟台智能技术应用联合创新研究院，开发了系列具有自主知识产权的智能机器人产品和智能制造系统，其中“4-6自由度关节型工业机器人”可负载7kg-200kg；自主视觉引导+二维码定位的AGV，两轮差动、麦克纳姆轮全向，可负载20kg-2000kg。利用自主研发的全向无轨堆垛机、AGV、工业机器人等，在自主研发MES、车管调度、WMS系统监控下完成一系列智能制造和组装，打造了“汽车制动油泵壳体智能制造系统”“智能精密铸造工厂”等一批系统集成示范项目。 为服务烟台苹果产业高质量发展，研究院制定了烟台红富士苹果等级分选省级标准，研发了无损伤智能分选与包装及冷风库智能监管系统、该系统包括智能信息采集与分级子系统、智能输送调度子系统、苹果排面子系统、机器人智能装箱子系统，整线状态监测与数据库子系统。该系统采用人工智能及深度学习技术，有效结合近红外光谱与计算机视觉技术，完成苹果糖度、色泽、果形、霉心病、果锈、重量等21项指标检测，根据检测结果和新的分级标准，对苹果重新进行分类分级，检测准确率达到95%以上，分选效率2个/秒，磕碰率控制在1%以下，装箱速度达到1个/秒。通过该系统，开展苹果大数据信息采集工作，建立种植-加工-储存-销售全链条标准化苹果大数据综合运营平台，现从苹果单一价值到资源价值的跨越，从而促进苹果产业转型升级，高质量发展。

成果 针对近年来我国数控机床数量大幅增加，但数控机床的功能和利用率得不到充分发挥的现状，研发了具有操作简单、功能适用等特点的面向制造业的数控加工仿真系统。 成果先后获得陕西省教育厅产业化中试、西安市碑林区科技局等项目的资助，通过了陕西省教育厅和碑林区科技局的验收， 获得了中华人民共和国国家版权局颁发的软件著作权 ，并在西安煤矿机械有限公司、陕西华拓科技有限公司、 中国人民解放军第 5702 厂得到应用。

天为MES制造执行管理系统（Manufacturing Execution System，简称天为MES）是经过多个应用案例、多个行业的积累，具有丰富客户经验的构件化制造管理专业平台。它能帮助用户运用信息技术快速搭建一个柔性、精细的制造现场作业指挥和控制环境，协助企业更好地控制生产成本，提高生产效率和优化生产计划，提高企业生产的综合竞争力。  通过使用天为MES制造执行系统，可以帮助制造型企业实现对产品明细、物料、计划、生产作业、质量、成本的全面车间管理，实现动态跟踪和控制在制品的进度信息以及物料管理的动态化和准确化，从而显著提高了车间生产计划的动态性和准确性。系统在缩短生产周期，增加设备利用率，提高生产调度效率，降低管理成本等方面起到了很好的效果，大量减少了产品数据的重复录入和冗余，为企业的生产经营管理提供了准确安全的车间生产数据。此项目已在多个行业上百家企业的生产现场得到了良好的推广和应用，用户遍布辽宁、黑龙江、北京、天津、河南、山西、江苏、山东等多个省市，多家用户被评为省级“制造业信息化示范企业”。 天为 MES于2000年被辽宁省信息化领导办公室和辽宁省软件产品发展领导小组办公室联合评为“辽宁省优秀软件产品”奖，并被大连市科技金奖奖励委员会评为2000年度“大连市科技金奖”。

昊星自动化致力于引领实验室环境监控的智慧化解决方案，助力中国创造。自1997年成立以来，昊星以匠心工艺和科技创新为驱动，专注于生物制药、石化、科研机构、高校、医疗保健及检测中心等行业的洁净和通风智能化应用开发与实践；为实验人员构建安全、舒适且智能的工作环境，至今已成功落地1000+领先案例。公司总部设在珠海高新区，在南屏宇讯科技园建有3000+平方米的生产基地，年产高精密风量控制阀10000+套，传感器15000+件和控制屏10000+件。秉持极致产品主义理念，昊星自主研发风阀全自动风量标定系统、高精度旋压设备、SMT车间和精密测试工装等10+台先进研发设备及50+台生产检测设备。未来，昊星将继续通过卓越品质和科技创新推动智慧化技术的发展，为各行业客户提供安全、舒适、智能、可靠的智慧化解决方案。  

随着机器学习与人工智能的发展，传统的CPU已经无法满足大规模神经网络训练的需要。在当前机器学习与神经网络的热潮下，美国互联网和IC巨头纷纷推出自己的神经网络/人工智能芯片，抢占这一未来市场。我们研发的神经网络/人工智能芯片可以验证多种深度学习算法及应用，具有完全自主知识产权，是将来可以挑战美国人工智能芯片领域的一个重要突破。

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