在這個(gè)領(lǐng)域，考慮使用機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能技術(shù)來分析大量關(guān)于特殊兒童行為模式、反和進(jìn)步的數(shù)據(jù)。這樣的數(shù)據(jù)可能包括醫(yī)學(xué)記錄、日?；顒?dòng)跟蹤器、教育評(píng)估等。這些數(shù)據(jù)幫助分析出最有效的治療策略，預(yù)測(cè)特定干預(yù)措施的效果，監(jiān)控每個(gè)孩子的進(jìn)步。Google的Cloud AI Platform就實(shí)現(xiàn)這種大規(guī)模的數(shù)據(jù)處理和分析。

在這個(gè)領(lǐng)域，大數(shù)據(jù)和物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備（如傳感器）的用十分廣泛。這些設(shè)備收集空氣和水質(zhì)中的污染物濃度數(shù)據(jù)，以及風(fēng)向、降雨量等環(huán)境因素?cái)?shù)據(jù)。通過數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)方法找出污染源，預(yù)測(cè)污染物擴(kuò)散趨勢(shì)，制定更有效的治理策略。AWS的IoT和Machine Learning服務(wù)就提供了相的功能。

在這個(gè)領(lǐng)域，衛(wèi)星遙感、無人機(jī)和海洋生物追蹤器等設(shè)備收集大量的地理信息、海洋環(huán)境條件和魚類種群數(shù)量等數(shù)據(jù)。通過大數(shù)據(jù)分析，更好地理解魚類的遷移模式、繁殖習(xí)性等，制定更合理的捕撈配額和保護(hù)區(qū)設(shè)置。Azure的Data Lake Storage和Analytics服務(wù)支持大規(guī)模的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和處理。

在這個(gè)領(lǐng)域，電子健康記錄、可穿戴設(shè)備、遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)系統(tǒng)等生成大量的患者生理參數(shù)、疾病歷史和生活習(xí)慣等數(shù)據(jù)。通過數(shù)據(jù)分析，醫(yī)生提供個(gè)性化的治療方案，預(yù)防發(fā)癥的發(fā)生，優(yōu)化患者的護(hù)理路徑。IBM的Watson Health提供了各種醫(yī)療數(shù)據(jù)分析工具和服務(wù)。