应用云化接入
依托PaaS平台的接入能力，将传统应用云化并接入到SaaS超市。
区块链是一个信息技术领域的术语。从本质上讲，它是一个共享数据库，存储于其中的数据或信息，具有“不可伪造”“全程留痕”“可以追溯”“公开透明”“集体维护”等特征。基于这些特征，区块链技术奠定了坚实的“信任”基础，创造了可靠的“合作”机制，具有广阔的运用前景。
1、高斯混合模型：GMM，高斯混合模型，也可以简写为MOG。高斯模型就是用高斯概率密度函数（正态分布曲线）精确地量化事物，将一个事物 分解为若干的基于高斯概率密度函数（正态分布曲线）形成的模型
2、隐马尔可夫模型：隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）是统计模型，它用来描述一个含有隐含未知参数的马尔可夫过程。其难 点是从可观察的参数中确定该过程的隐含参数。然后利用这些参数来作进一步的分析，例如模式识别。隐马尔可夫模型作为一种统计 分析模型，现已成功地用于语音识别，行为识别，文字识别以及故障诊断等领域
1、时间序列预测算法：时间序列预测法其实是一种回归预测方法，属于定量预测，其基本原理是;一方面承认事物发展的延续性，运用过去时间序列的数据进行统计分析，推测出事物的发展趋势；另一方面充分考虑到偶然因素影响而产生的随机性，为了消除随机波动的影响，利用历史数据进行统计分析，并对数据进行适当处理，进行趋势预测。
2、威布尔分布算法：威布尔分布，又称为韦伯分布,是一种连续性概率分布，其概率密度如下 其中，x是随机变量，λ＞0是比例参数（scale parameter），k＞0是形状参数（shape parameter）。显然，它的累积分布函数是扩展的指数分布函数，而且，Weibull distribution与很多分布都有关系。如，当k=1，它是指数分布；k=2时，是Rayleigh distribution(瑞利分布)。
3、决策树算法：决策树算法是一种逼近离散函数值的方法。它是一种基本的分类与回归方法。决策树模型呈树形结构，在分类问题中，表示基 于特征对实例进行分类的过程。它可以认为是if-then规则的集合，也可以认为是定义在特征空间与类空间上的条件概率分布。其主要 优点是模型具有可读性，分类速度快。学习时，利用训练数据，根据损失函数最小化的原则建立决策树模型。预测时，对新的数据，利 用决策树模型进行分类。
4、深度学习：深度学习的概念源于人工神经网络的研究。含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更 加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的方法。深度 学习的好处是用非监督式或半监督式的特征学习和分层特征提取高效算法来替代手工获取特征。
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