在多語言機器翻譯方面利用深度學習技術構建了大規(guī)模的神經網絡模型，通過訓練大量的雙語數據，實現了對多種語言的快速準確翻譯積極探索如何將自然語言處理技術和機器學習技術更好地結合起來，以提高翻譯的質量和效率。

在生物制品生產方面利用人工智能技術進行數據分析和預測，優(yōu)化生產流程，降低生產成本，提高產品質量嘗試使用機器學習技術來識別和解決生產過程中可能出現的問題。

再者，在美妝領域利用人工智能技術進行產品研發(fā)和市場分析利用大數據分析技術來了解消費者的喜好和需求，推出更符合市場需求的產品通過圖像識別技術來進行產品的虛擬試妝，提供更好的購物體驗。

在農業(yè)技術服務方面利用人工智能技術進行精準農業(yè)管理通過衛(wèi)星遙感和無人機航拍等技術獲取農田的實時信息，利用機器學習技術進行數據分析，為農民提供精細化的種植建議。