随着新一代信息技术向教育各领域渗透,教育信息化从数字化到智能化的阶梯式发展日趋明显,推动差异化、个性化教学,促进学生全面发展。
把数字化教育带入每一间教室
智慧教室是指利用现代信息技术将教学环节数字化,实现教育教学的智能化、数据化和互联网化。智慧教室通过数字化技术实现了教育教学的深度融合,整合了多种教学资源和工具,提高了教学效率和教学质量。
华为数字化教室解决方案作为华为智慧教室解决方案的重要组成部分,基于教育信息化升级的需求,依托自研芯片和算法,以华为教育平板及应用软件为核心,配套麦克风等产品,实现多媒体教学,提升课堂教学效果。同时与生态伙伴联合,提供丰富的教学内容和应用,实现教学过程无界触达。
华为数字化教室解决方案将华为教育平板与现代化外设相结合,对传统教室进行升级,包含黑板、讲台、音响设备等的全面数字化升级。此外,教育平板可安装教学软件,为老师提供集备课、教学、测评、交流为一体的一站式服务。
不断迭代升级的华为智慧教室解决方案,助力教育客户构建智慧教学新生态,促进教育智能化发展。
构建智能超宽、全面安全、全无线覆盖的中小学校园网络
面向中国教育现代化2035,信息化教学、无线校园和智能设备应用普及已成为大势所趋。一方面,无线网络需支持移动学习、移动教学、移动办公等应用;另一方面,需要建设完善的网络安全机制,健全相关安全防护能力和工作机制。
中小学校园业务的不断演进,信息点的持续增加、无线技术的不断发展推动中小学校园无线网络升级。为了减少布线和网络设备的重复投入,需要一种能够满足未来5-10年校园业务迭代的高性能网络架构。同时,无线网络设备升级及信息点的增加对学校的运维工作提出了挑战,比如由于无线网络故障的复现概率较低,定位困难、多数故障问题通过设备的重启就能解决,但是核心机房与各楼栋之间距离较远,运维时需要多次往返,耗时耗力、中小学缺乏专职运维老师,无法处理较为棘手的网络故障等。
华为高品质中小学校园网络解决方案,通过3D仿真和智能天线AP提供最好的覆盖;用小行星分布式组网,简化90%网络管理节点,降低布线成本;利用AI相关性分析算法,主动识别85%故障降低运维人员要求;华为乾坤云实现安全服务实现云端威胁实时更新,安全事件自动处置,构建智能超宽、全面安全、全无线覆盖的普教校园网络。
F5G全光校园网络光纤直达房间
随着光传输技术的进步,通信技术已步入新的发展阶段。而万物互联时代的来临,对网络传输提出了新的要求,在“井喷式”需求的催生下,全光网被广泛关注。针对校园网发展进程中的主要痛点,F5G全光网逐渐脱颖而出,以其绿色极简架构突破传统网络性能瓶颈,成为支撑智慧校园发展的下一代网络底座。
全光网最大的优势是以光纤为载体,源节点到终端用户节点之间的数据传输与交换的整个过程均在光域内进行,中间没有电信号的介入。所以其大带宽、低时延、强兼容、可扩展等优势,能很好地满足高校师生多网融合的业务需求,缓解校园骨干网的压力,也因此当下许多高校进行校园网络升级时会第一时间想到全光网。
华为F5G全光校园网络解决方案应用于教室、办公室、图书馆、体育场等场景,适用于中小学及职校新建及网络改造。华为F5G全光校园网络光纤直达房间,一网多业务,无源ODN替换有源交换机,零楼层机房、绿色低碳,高效节能,为学校提供大容量全光网络底座,易于未来网络演进。
F5G全光校园网络解决方案基于创新的两层架构和点到多点架构,绿色节能,支持面向未来的弹性扩容和灵活演进。光纤直达教室、办公室、图书馆、体育场等场景。一网多业务,提供有线无线接入,安全承载教学业务、访客上网、设备监控等业务。光纤替代网线,节省楼宇布线,减少楼层机房,降低整个网络的部署难度。
科技向善,育人为本。华为将持续创新教育行业解决方案,推动智能化技术与教育场景深度融合,加速教育智能化,让人人享有优质公平教育。截至目前,华为已服务全球120多个国家和地区,超过5000个教育部委及各级教育管理机构、高等院校和科研机构推进智慧教育建设。
数智世界,加速到来,越来越多的企业开展数智化探索。
华为坚持“把复杂留给自己,把简单带给客户”,以“伙伴+华为”体系,为千行百业搭建一条通往数智世界的捷径。
选择华为
让您的企业轻松数智化
数智世界 一触即达
报名搜索“华为中国合作伙伴大会2024”
好文章,需要你的鼓励
OpenAI首席执行官Sam Altman表示,鉴于投资者的AI炒作和大量资本支出,我们目前正处于AI泡沫中。他承认投资者对AI过度兴奋,但仍认为AI是长期以来最重要的技术。ChatGPT目前拥有7亿周活跃用户,是全球第五大网站。由于服务器容量不足,OpenAI无法发布已开发的更好模型,计划在不久的将来投资万亿美元建设数据中心。
阿里巴巴团队提出FantasyTalking2,通过创新的多专家协作框架TLPO解决音频驱动人像动画中动作自然度、唇同步和视觉质量的优化冲突问题。该方法构建智能评委Talking-Critic和41万样本数据集,训练三个专业模块分别优化不同维度,再通过时间步-层级自适应融合实现协调。实验显示全面超越现有技术,用户评价提升超12%。
英伟达推出新的小型语言模型Nemotron-Nano-9B-v2,拥有90亿参数,在同类基准测试中表现最佳。该模型采用Mamba-Transformer混合架构,支持多语言处理和代码生成,可在单个A10 GPU上运行。独特的可切换推理功能允许用户通过控制令牌开启或关闭AI推理过程,并可管理推理预算以平衡准确性和延迟。模型基于合成数据集训练,采用企业友好的开源许可协议,支持商业化使用。
UC Berkeley团队提出XQUANT技术,通过存储输入激活X而非传统KV缓存来突破AI推理的内存瓶颈。该方法能将内存使用量减少至1/7.7,升级版XQUANT-CL更可实现12.5倍节省,同时几乎不影响模型性能。研究针对现代AI模型特点进行优化,为在有限硬件资源下运行更强大AI模型提供了新思路。