M-Brain智能将人工智能开发专利与手动相关性筛选相结合。我们的内部机器学习引擎对数十亿的在线文件进行分析和归档，并通过训练不断提高其能力。此外，我们在全球范围内的350名员工根据68种语言的信息为客户提供洞察研究，从而为客户增加情报价值。
M-Brain的内部爬虫技术和全球超过300万个来源的全球源数据库是根据实时用户统计数据和M-Brain的覆盖策略而不断开发的。 我们的内容优化流程建立在增强智能的基础上，来自全球客户群的使用量指标验证了我们的源产品组合的相关性。
我们的专有机器学习引擎每天进行大约250亿次自动相关性分类判断，将其结果提炼为大约200,000个特定于客户的相关事件。为了进一步确保最大程度的内容相关性，M-Brain雇用了一个内部的源代码分析团队，该团队支持源代码覆盖方面的自动优化过程，维护我们的源数据库，根据客户要求添加特定于客户的源代码，并对新的相关来源进行研究。
这种混合模型确保客户既能从基于使用模式的相关性调整中获益，也能选择直接影响M-Brain的资源覆盖范围。
M-Brain专有的大数据技术可以为组织和公司在动荡和不断扩大的商业环境中保驾护航。别再为信息过载而苦恼了，我们在这里帮助您做出正确的商业决策。
M-Brain正与领先的科技公司和大学一起积极参与国际一流的研究项目，涉及大数据、预测分析和工业互联网等主题。
了解更多: http://www.nsfcvdi.org/
与复旦大学共同开展的研究项目。 一群MBA学生针对M-Brain的产品对中国市场进行了市场分析。
M-Brain、诺基亚以及包括清华大学在内的一批中国顶尖大学合作的中芬联合研究项目。 “日常感知”项目探索了社交媒体和传感器（工业互联网）的交集。 了解有关该研究项目的更多信息。
另请参阅《 M-Brain白皮书通过内部解决方案在大数据可扩展性方面的竞争优势》 https://www.m-brain.com/white-papers/competitive-edge-on-big-data-scalability/
