利用深度学习技术和高性能计算资源，建设基于大数据分析的：
AI训练平台 - 在高性能计算集群中集成TensorFlow等主流AI框架，使用大量历史数据和实时数据对AI模型进行持续训练和学习，实现AI模型的递归优化。
◎ 安全感知的知识检索 - 使用景行安全控制软件获知的企业用户密级和权限数据对知识搜索结果进行智能过滤，并且根据管理员预设的规则对搜索结果的数据进行脱敏处理，然后才呈现给用户。
◎ 智能综合管控系统 - 根据企业业务特点和业务密度，智能化地分析IT环境的资源瓶颈、运维故障和安全隐患，实现分级的系统安全报告和故障排除指南，并提供长期运维优化建议、利用率优化和能源优化建议。
◎ 智能资源调度系统 - 基于深度学习技术，采用决策树学习法和人工神经网络算法，通过分析历史调度数据来验证和完善决策树和评估模型，得到针对用户独特使用特征的智能化资源、作业和数据的调度模式。
在实现内部数据融合的同时，通过与外部数据的持续关联分析，挖掘和提炼出行业领先的经验数据和高价值管理数据，提高用户核心竞争力。
