1、云计算技术：云计算的成熟为企业和组织提供了强大的计算资源和数据存储解决方案。 数字人技术：通过人工智能和增强现实技术，数字人正在成为提供个性化服务和体验的新渠道。 时空人工智能：这一技术通过分析大量数据，能够理解和预测复杂的空间和时间关系。
2、人工智能（AI）：人工智能是指通过计算机程序和算法来模拟人类智能和思维的过程。它包括机器学习、自然语言处理、计算机视觉等技术，这些技术可以用于自动化决策、语音识别、图像识别等领域。 云计算：云计算是一种将计算资源和服务通过互联网提供给用户的模式。
3、IT行业新技术有：云计算、大数据、人工智能、区块链、物联网等。云计算 云计算是一种基于互联网的计算方式。它通过共享软硬件资源和信息，将计算任务分配给大量计算机，实现对数据的处理与存储。这种技术可以动态地为用户提供强大的计算能力和存储服务，而且用户只需通过网络就能访问和使用这些资源。
4、信息化新技术有以下一些：云计算技术 云计算是信息化领域的重要技术革新之一。它基于互联网，通过虚拟化技术将计算资源、存储资源和服务等集中起来，以动态、可扩展的方式提供给用户。云计算技术可以实现数据的高效存储和计算，并提供灵活可靠的IT服务。
5、机器人技术 据华盛顿的未来咨询学家JosephCoates说，机器人将在2023年之前“接管”更多的工作。所以，具备机器人技术的IT从业人员将不愁没有饭吃。Coates说：“我们可以把机器人看成类人设备，但我们还需扩大到所有自动化的设备。”机器人技术工作包括：研发、维护和修理。
6、计算机新技术有语义网.人工智能.虚拟世界.移动网络.注意力经济.在线视频/网络电视等。2移动网络是未来另一个发展前景巨大的网络应用。它已经在亚洲和欧洲的部分城市发展迅猛。今年推出的苹果iphone是美国市场移动网络的一个标志事件。这仅仅是个开始。
自适应网格滤波器，其方法原理是通过动态调整滤波器参数，以适应不同区域的特性。应用效果分析显示了显著的降噪效果。2 非线性拉东变换，基于其基本原理，设计出一套算法，其应用结果显示了显著的分辨率提升。
全书分为四章，第一章深入探讨了信噪比提升技术，针对随机干扰波，提出了二维多级中值滤波；针对面波，开发了自适应网格滤波器、非线性拉东变换和二维小波变换，以及静校正、叠前去噪、速度分析和多次波压制等处理方法。
针对采集到的数据，我们介绍了几种关键的处理技术（1-3节），如广角地震反射波的识别和折射波消除、动校正方法的比较，以及转换波的专门处理方法。静校正试验的结果也进行了展示，以提升地震资料的准确性。
1、5G网络技术：这一先进无线通信技术以其高速度和低延迟特性，显著提升了物联网设备间数据传输的效率和稳定性。 区块链技术：利用区块链的加密和安全特性，可以构建一个安全的物联网网络环境，确保数据的安全性和不被篡改。
2、物联网的关键技术主要包括：无线传感器网络、ZigBee、M2M技术、RFID技术、NFC技术、低能耗蓝牙技术。无线传感器网络：无线传感器网络（Wireless Sensor Networks， WSN）是一种分布式传感网络，它的末梢是可以感知和检查外部世界的传感器。
3、物联网技术：包括传感器技术、嵌入式系统、智能家居等方面的技术，大数据技术：包括数据采集、数据存储、数据分析等方面的技术，虚拟现实技术：包括虚拟现实设备、虚拟现实应用等方面的技术。
4、传感器技术：物联网的核心是通过传感器来采集各种类型的数据，从而实现万物互联。传感器技术包括测量和检测技术、通讯技术、数据获取和处理技术。网络技术：物联网需要建立各种形式的网络，包括局域网、广域网等，保证数据的高效传输和共享。这需要涉及到通信协议、网络拓扑、网络安全等方面的技术。
1、数据库技术：包括数据建模、数据管理、数据挖掘等方面的技术，人工智能技术：包括机器学习、自然语言处理、图像识别等方面的技术，云计算技术：包括云计算架构、云存储、云安全等方面的技术。
2、大数据关键技术有数据存储、处理、应用等多方面的技术，根据大数据的处理过程，可将其分为大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据处理、大数据分析及挖掘、大数据展示等。
3、大数据技术包括数据收集、数据存取、基础架构、数据处理、统计分析、数据挖掘、模型预测、结果呈现。数据收集：在大数据的生命周期中，数据采集处于第一个环节。根据MapReduce产生数据的应用系统分类，大数据的采集主要有4种来源：管理信息系统、Web信息系统、物理信息系统、科学实验系统。
4、大数据处理关键技术一般包括：大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分析及挖掘、大数据展现和应用（大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等）。
5、分布式处理技术 分布式处理技术使得多台计算机通过网络连接，共同完成信息处理任务。这种技术能够将数据和计算任务分散到不同的地点和设备上，提高处理效率。例如，Hadoop就是一个流行的分布式处理框架。云技术 云技术为大数据分析提供了强大的计算能力。
6、大数据技术主要包括数据采集与预处理、数据存储和管理、数据处理与分析、数据结果呈现等几个层面的内容。数据采集与预处理 在大数据生命周期当中，数据采集处于第一个环节。
遗漏值处理（缺少感兴趣的属性）、噪音数据处理（数据中存在着错误、或偏离期望值的数据）、不一致数据处理。
大数据分析及挖掘技术 大数据分析技术：改进已有数据挖掘和机器学习技术；开发数据网络挖掘、特异群组挖掘、图挖掘等新型数据挖掘技术；突破基于对象的数据连接、相似性连接等大数据融合技术；突破用户兴趣分析、网络行为分析、情感语义分析等面向领域的大数据挖掘技术。
大数据采集技术：这一技术通过 RFID 数据、传感器数据、社交网络交互数据及移动互联网数据等方式，实现对结构化、半结构化及非结构化的海量数据的获取。 大数据预处理技术：该技术的主要任务是对采集到的数据进行辨析、抽取、清洗、填补、平滑、合并、规格化及检查一致性等操作，以确保数据的质量。
大数据关键技术有数据存储、处理、应用等多方面的技术，根据大数据的处理过程，可将其分为大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据处理、大数据分析及挖掘、大数据展示等。
大数据预处理技术 预处理技术包括对采集到的数据进行识别、提取、清洗、填充、平滑、合并、规范化和一致性检查等操作。数据抽取的目的是将复杂数据转换为统一的或易于处理的数据结构，以便快速分析处理。
