计算机辅助诊断系统（Computer Aided Diagnosis，CAD）是指通过影像学、医学图像处理技术以及其他可能的生理、生化手段，结合计算机的分析计算，提供用于诊断和治疗的辅助信息的系统。CAD系统可以用于医学图像的分析，如CT图像、MRI图像、超声图像和X线图像等，还可以进行心电图脑电图等医学信号的分析。CAD技术被称为医生的“第三只眼”，它可以辅助医生进行疾病的诊断和治疗，并在一定程度上弥补医生的专业知识和经验的不足。
在过去几年中，计算机辅助诊断系统已成为医学领域的一个热门研究方向。CAD系统从早期的图像分割、特征提取和分类算法为主，逐渐发展为具有先进的图像分析手段、数据挖掘技术和人工智能技术的CAD系统，可以辅助医生进行疾病诊断、评估和治疗计划制定。
自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向，主要研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。自然语言处理是一门融合语言学、计算机科学、数学于一体的科学。自然语言处理并不是一般地研究自然语言，而在于开发能够有效地实现自然语言通信的计算机系统，特别是其中的软件系统。自然语言处理通过分析和建模语言数据，使计算机能够在语义、语法和情感层面上理解语言，并在特定的应用场景中执行相关任务。
随着深度学习的引入，特别是循环神经网络（RNN）、卷积神经网络（CNN）以及基于注意力机制的变换模型（如BERT、GPT）的出现，NLP取得了显著进展。这些技术使得机器在自然语言理解和生成方面表现出更高的准确性和流畅性，广泛应用于机器翻译、舆情监测、自动摘要、观点提取、文本分类、问题回答、文本语义对比、语音识别、中文OCR等方面。
云灾备服务是采用当前最先进、安全、可靠的数据备份和数据复制技术，建设可管理、可运营的灾备服务，为企事业单位、政府部门提供不同等级的同城或异地灾备服务，以保证在灾难发生后能够快速、准确的恢复客户的业务数据和关键应用系统，保障客户业务的连续运行。
数据安全存储是构建安全、可信、高效的数字经济的基石，不仅关乎个人隐私，还涉及企业的核心机密、国家重要基础设施和战略资源的安全，其重要性不言而喻。面向国家“网络安全”战略、推进数据安全化建设，完善监管体系的重大需求，针对云灾备数据安全存储及其网络高效响应的“卡脖子”技术问题，课题组以信息安全科学为牵引，研发了基于块级持续数据保护的系列智能灾备关键技术。通过对软件与数据结构的解析及底层硬件网络结构设计构建了故障/灾难防御集成功能基元，研制了数据保护、恢复与备份容灾系统，取得了智能边缘云灾备架构关键技术重大突破，实现了灾备产品科技内涵和网络加速的双提升，赋能国家安全和信息智能化发展。
物联网云平台的图像处理加速技术主要通过硬件加速（如：GPU/TPU并行计算、FPGA动态定制）、软件优化（模型压缩、框架级推理优化）和边缘-云协同实现高效处理。硬件层面利用专用芯片（如：NVIDIA Jetson、华为Ascend）提升计算密度；软件层面通过剪枝、量化（如TensorRT）降低模型复杂度；边缘端处理实时任务（如安防检测），云端负责复杂分析（如大数据训练）。结合数据传输优化（H.265压缩、差分传输）和云服务（如：AWS Greengrass、阿里云Link Visual），实现低延迟、高能效的端到端图像分析，支撑智慧城市、工业质检等场景的海量数据处理需求。