以最新的開發架構MVC來開發產品，好處在於可以簡化複雜度，將複雜的問題拆解成數個簡單的單元進行建，也能提升可維護性，鯨動智能科技採用的MVC的特色則是必要的資料可以儲存、備份在使用者端。

MVC（Model-View-Controller）是軟體工程中的一種軟體架構模式，把軟體系統分為三個基本部分：模型（Model）、檢視（View）和控制器（Controller）。

1. Model（模型）：負責資料來源、封裝和商業邏輯相關資料，以及處理資料方法。

2. Controller（控制器）- 應用程式流程、回應資料模型變化，以及使用者操作事件。

3. View（檢視） - 使用者介面設計。

従来の悪意のある脅威がper延し、新しいタイプのセキュリティリスクが取り返しのつかない状況下では、企業が直面している現在の情報セキュリティ危機は前例のないものですが、どのような手段、どのチャネル、どのシステムがハッカーによって侵略されても、最終的な目標は 顧客の資産、知的財産、または企業秘密に関係なく、収益性の高い情報を盗むことは依然として行われているため、データセキュリティの保護はコア防御の鍵であると言えます。

一次性密碼可以保障你的身分安全性，防止駭客竊取您的帳號密碼，進而偷取您的重要資料。 行動動態密碼 PKI加密驗證機制，可結合生物識別特徵驗證如指紋及人臉辨識，MOTP 最重要的優點是它們不容易受到重放攻擊 (replay attack)。這意味著管理記錄已用於登入到服務或進行交易的M OTP 的潛在入侵者將無法濫用它，因為它將不再有效。第二個主要優點是，使用多個系統相同（或類似）密碼的用戶，如果其中一個密碼被攻擊者獲得，不是對所有的系統都容易變得脆弱。許多 MOTP 系統也旨在確保會話不能輕易被截獲或沒有前一個會話期間產生不可預測資料的知識類比，從而進一步減少攻擊面。

卷積神經網絡(Convolutional Neural Network)簡稱CNN，CNN是所有深度學習，CNN在影樣辨識的模型也都是以CNN的架構。

積神經網路由一個或多個卷積層和頂端的全連通層（對應經典的神經網路）組成，同時也包括關聯權重和池化層（pooling layer）。這一結構使得卷積神經網路能夠利用輸入資料的二維結構。與其他深度學習結構相比，卷積神經網路在圖像和語音辨識方面能夠給出更好的結果

機械学習は人工知能の一分野です。 人工知能の研究履歴には、「推論」から「知識に焦点を当てる」、「学習する」までの自然で明確な文脈があります。 明らかに、機械学習は人工知能を実現する方法です。つまり、機械学習によって人工知能の問題を解決します。

ブロックチェーンは単一のイノベーションではなく、暗号化、数学、アルゴリズム、経済モデルなどの多くのクロスドメインテクノロジーと、ピアツーピアネットワーク関係との組み合わせであり、数学的基盤を使用して信頼を構築し、 相互信頼に基づいており、単一の中央組織に依存しない分散システムであり、Bitcoinはブロックチェーンテクノロジーを使用して構築された最初のP2P電子キャッシュシステムであり、 分散化でき、トランザクションのセキュリティとトレーサビリティを保証するデジタル通貨システム。

画像処理とは、視覚的、心理的、またはその他の要件を満たすために画像を分析、処理、および処理する技術のことです。 画像処理は、画像の分野における信号処理の応用です。 現在、ほとんどの画像はデジタル形式で保存されているため、多くの場合、画像処理はインデックス画像処理の対象となります。 さらに、光学理論に基づいた処理方法は依然として重要な位置を占めています。 Whale Smart Technologyの画像認識ソリューションは、テキスト認識や顔認識など、さまざまな画像認識アプリケーションに焦点を当てています。 専用の人工知能ニューラルネットワークテクノロジーのおかげで、複雑なニューラルネットワークを高度に統合して、迅速な展開を支援できます。

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邊緣運算（英語：Edge computing），又譯為邊緣計算，是一種分散式運算的架構，將應用程式、數據資料與服務的運算，由網路中心節點，移往網路邏輯上的邊緣節點來處理。邊緣運算將原本完全由中心節點處理大型服務加以分解，切割成更小與更容易管理的部份，分散到邊緣節點去處理。邊緣節點更接近於用戶終端裝置，可以加快資料的處理與傳送速度，減少延遲。在這種架構下，資料的分析與知識的產生，更接近於數據資料的來源，因此更適合處理大數據。 資料來源：維基百科

 圖片來源:https://www.goodtechnology.com.tw/edge-computing.html?gclid=EAIaIQobChMIgrnuk6bL5wIViqqWCh3qNwykEAAYBCAAEgJdA_D_BwE

PAR,為機器人流程自動化(Robotic Process Automation)

不需資訊部門調整系統，可在現有流程下按「可規則化」的工作流程自動執行，贖回被系統綁架的人力。

流程自動化狀況下，可減少人員流動時造成的交接問題；透過電腦比對資料，也可有效減少人為疏失。

由控制室安排各台電腦的工作排程，只要有電，機器會自動執行到做完為止。有效降低人員加班及過勞問題。

企業戰情大數據，使數據資料不再散落在各個平台難以統合，提供企業常用的統計功能，

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無論製造、行銷、人事、財務、業務、營運，只要數據能匯整進戰情中心，均可分析、

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