利用深度學習技術和高性能計算資源，建設基于大數據分析的：
AI訓練平臺 - 在高性能計算集群中集成TensorFlow等主流AI框架，使用大量歷史數據和實時數據對AI模型進行持續訓練和學習，實現AI模型的遞歸優化。
◎ 安全感知的知識檢索 - 使用景行安全控制軟件獲知的企業用戶密級和權限數據對知識搜索結果進行智能過濾，并且根據管理員預設的規則對搜索結果的數據進行脫敏處理，然后才呈現給用戶。
◎ 智能綜合管控系統 - 根據企業業務特點和業務密度，智能化地分析IT環境的資源瓶頸、運維故障和安全隱患，實現分級的系統安全報告和故障排除指南，并提供長期運維優化建議、利用率優化和能源優化建議。
◎ 智能資源調度系統 - 基于深度學習技術，采用決策樹學習法和人工神經網絡算法，通過分析歷史調度數據來驗證和完善決策樹和評估模型，得到針對用戶獨特使用特征的智能化資源、作業和數據的調度模式。
在實現內部數據融合的同時，通過與外部數據的持續關聯分析，挖掘和提煉出行業領先的經驗數據和高價值管理數據，提高用戶核心競爭力。
