前⼀陣⼦蘋果供應鏈之⼀，國內機殼⼤廠可成科技董事⻑在股東⼤會時提到，在⾼階的機構件中，⾦屬機構件具備最完整的供應鏈以及可供量產的產能與成本優勢，且⾦屬是綠⾊材料，可完全回收再利⽤，減少對地球資源的損耗，符合⼀線⼤廠對於CSR(企業社會責任)的要求。同樣的，能邁科技⼀直以來致⼒於引進全球尖端技術
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巨量資料幾乎無法使用大多數的資料庫管理系統處理，而必須使用「在數十、數百甚至數千台伺服器上同時平行運行的軟體」（電腦叢集是其中一種常用方式）[14]。巨量資料的定義取決於持有資料組的機構之能力，以及其平常用來處理分析資料的軟體之能力。「對某些組織來說，第一次面對數百GB的資料集可能讓他們需要重新思考資料管理的選項。對於其他組織來說，資料集可能需要達到數十或數百TB才會對他們造成困擾。」
以比特幣的區塊鏈帳本為例。每個區塊基本由上一個區塊的雜湊值，若干條交易，一個調節數等元素構成，礦工通過工作量證明實現對交易整理為帳本區塊和區塊安全性的維持。一個礦工通過交易廣播管道收集交易專案並打包，協定約定了區塊速度生成速度而產生的難度目標值，通過不斷將調節數和打包的交易資料進行雜湊運算而算出對應雜湊值使其滿足當時相應的難度目標值，最先計算出調節數的礦工可以將之前獲得上一個區塊的雜湊值、交易資料、目前算出對應區塊的調節數整合為一個帳本區塊並廣播到帳本發布管道，其他礦工則可以知道新區塊已生成並知道該區塊的雜湊值（作為下一個區塊的「上一個區塊的雜湊值」），從而放棄目前待處理的區塊資料生成並投入到新一輪的區塊生成。
IoT將現實世界數位化，應用範圍十分廣泛。IoT拉近分散的資訊，統整物與物的數位資訊，IoT的應用領域主要包括以下方面：運輸和物流領域、工業製造[3]、健康醫療領域範圍、智慧型環境（家庭、辦公、工廠）領域、個人和社會領域等[4]，具有十分廣闊的市場和應用前景。
得益於大數據和計算機技術的快速發展，許多先進的機器學習技術成功應用於經濟社會中的許多問題。
