广州如江智能科技有限公司

12月2日，鱼台县实验小学开展如江教学一体机使用培训，让老师们尽快熟悉掌握更新后的教学一体机的功能和应用。申沃教学一体机软件主界面功能作总体介绍互动教学一体机，具有备课和授课两大功能。公司的工程人员对学科工具栏功能及日常维护等方面进行详尽的讲解。副校长姜广侠要求全体教师将培训中所学到的知识运用到实际教学中，用现代化的教学设备更好的为教学服务，提高课堂效率，同时要注意设备的管理维护，确保设备的安全、正常运行。

2020年11月，鱼台县实验小学对67台一体机进行了更新，更新后，所有教室全部用上了86寸新一代教学一体机广州幼教一体机，新设备、新技术的学习和应用，必将对学校的效率课堂和教育教学带来新的积极的影响。

近年来，我校积极作为，致力于整合人力、物力、财力共同促进学校教育事业的发展。逐步更新学生课桌椅，实现校园网络现代化全覆盖，为全部办公室、教室和学生宿舍安装空调，打造全新的多功能会议厅，增设教学一体机……积极努力提高办学条件广东会议教学一体机，确保每一个学生享受学习环境。我校将以教学一体机普及使用为契机，结合“六环节”课堂模式优势，完成现代信息技术与学科教学新的融合，在课堂上全位、多角度、立体式地刺激学生的学习兴趣和积极性，开拓学校教育信息化建设工作新局面。目前，学校正沿着“1235”远景规划目标大踏步的前进。

传统式的教学方法大多数为简单的教室黑板手写教学方式，针对比较难懂的内容学生接纳起来会受到非常大影响，教学一体机是集电视、电脑、触摸交互屏、音响设备为一体的的教学设备，能在课堂上快速展示教师设计的PPT、动画、视频等，形式多样的将教学内容展现在学生眼前，节省成本。同时缓解老师工作压力；提升学生学习能力。

采用液晶大屏幕显示器来实现高质量的画面，具有低功耗、低辐射、无闪烁、不耀眼、抗震、抗干扰、体积小、重量轻、节能、显示与交互面积大等优点;

采用人体工程学和美学原理设计，美观大方，

操作简单舒适，冷轧钢板材质，整体全钢结构

触摸屏定位准确，鼠标不漂移，便于安装，外观优美，功耗降低。

高利用性：有了它，您的多媒体教学 从此进入“学生的多媒体”时代，该设备充分体现了资源共享的新特性。

广州如江智能科技有限责任公司专注于智慧显示领域，为智慧显示行业提供整体解决方案，服务于智慧商业显示、智慧公共教育、智慧家庭教育、智慧办公、智慧文旅等多领域。

智能黑板具有无线麦克风音频对接功能；

用户可以通过无线麦克风进行扩声授课，具有音量调节功能，自带激光笔教学功能，方便快捷；

在互动黑板播放音视频时，无线麦克风也可以进行扩声教学使用，互不干扰；

在使用无线麦克风教学授课过程中，可以把老师课堂音频全程录音保存本地查阅等；

无线麦克风可实现与互动黑板内置音箱智能开机自动配对连接，配对方式：自动扫瞄、配对、锁定,具备近距离优先连接机制，不允许使用外置音箱实现对接扩声；

技术参数要求：接收频率：2402 - 2482MHz（81信道），调制方法：GFSK，频率响应：50 Hz ~18 KHz。

具备噪声及回音消除功能，在立体声音量时无噪声、无电流声、无回音及无共振；静音接收时，在麦克风音量时无噪声及电流声(距离音箱30公分内)；

音量在距离音箱3米时高于70 db且不啸叫（采用硬件分量移频技术，非DSP移频处理，充分保证产品音质还原性）；

音质清晰，人声穿透力强（现场测试同等拾音距离、同等音量、同等听音距离，人声清晰度要高于同类产品）；

使用不限教室数量，无对频、多套使用时串频现象；

具有强大抗干扰功能（WiFi、蓝牙、Zigbee等同等频段或不同频段数字干扰源），同槽布线，对220V强电信号具有抗干扰作用（无电流噪音）

大数据的研究领域可以说很宽泛，也是未来很长一段时间的热点领域，下面给大家详细介绍一下大数据实验室基本概况。

大数据超融合教学一体机可以快速为客户搭建起全新一代、高可用、的大数据平台，提供面向海量结构化、半结构化、非结构化数据混合架构的大数据采集、存储、计算、分析挖掘、管理服务，为数据创新提供统一的数据整合及存储能力，涵盖离线计算、实时计算、流式计算、分析挖掘与机器学习方案，有效支撑全局大数据处理流程，从而提升各院系学科大数据集成、存储、计算、共享、综合分析与深度应用能力。

大数据超融合教学一体机产品遵循国际主要的云计算和大数据相关技术标准和事实标准，并采用当前主流的技术架构体系，与关键技术的长期发展方向保障。

通过统一的平台建设，提供接口式、可视化的能力，大大降低数据分析新生技术的使用门槛和落地成本，加速数据价值转化周期。

大数据超融合教学一体机产品是成熟的企业级大数据产品，其一体化交付模式让众多的技术和组件在交付之前都完成了预集成、预测试、预优化，缩短建设周期，提升建设效率。

通过一个统一的大数据存储和计算平台，减少大数据基础环境的重复建设，降低成本，实现资源的利用。

资源和数据的共享有利于激发更多的数据分析、挖掘和再创新能力。