2、其次主板、模块上所有芯片不要用手直接触摸，不得于导电物体(金属连线、水等)接触。
3、然后主板、模块出现问题，切勿自行拆解、更换器件。
4、最后接插件拔插 *** 作，按照接口结构有技巧 *** 作，切勿使用蛮力强行拔插。物联网实验室主要是加强学生对于物联网的了解，以实训为目的。物联网实验室能实现物联网各知识点的各种实训。通过实训可以培养更多的物联网高素质人才。具体的物联网实验室方面的知识，可以看我留给你的参考网站。数据分析、机器学习与物联网
我们当前所处的世界，联网程度不断上升，低成本传感器和分布式智能也在不断普及，产业即将面临这一切带来的革命性的冲击；同时，在此过程中还会产生大量的数据，其规模将庞大到远远超过人类所能处理的范畴。对此，企业是否能足够迅速地适应并演进自身的业务，以维持在竞争格局中所处的位置？面对我们栖身的环境中植入的这些全新的信息来源和智能设备，人类应当如何掌握它们并从中获益？利用不断演进的技术组织机构将需要建立起内部数据仓库，以便能够利用新的数据源和数据流。智能接入设备亦将在某些情况下取代人的角色，它们将能够自行决策、执行自我调整，或是根据需要引发对自身的纠正和修复。在另一些情景中，众多设备的集合将聚集在一起成为完整的系统，这样的系统可以采用新的方法进行优化；而由系统聚集成的系统，将会彼此共享数据，并成为由数据和设备组成的生态系统。机器学习（指从数据中推导出意义的众多方法）注定将成为这个生态系统中的一部分；此外，随着企业着手为物联网（IoT）做准备，传统业务和数据分析技术也同样将被纳入到该生态系统之中物联网——某些人更愿意称之为“万物互联”（Internet of Everything）——正处于不断上升的轨道上。一项Gartner研究指出，在2020年IoT单元的数量将达到260亿，而IoT产品和服务的市值将达到3000亿美元1。另外，GE在工业互联网（Industrial Internet）——这一概念包含用于监控和优化工业设备（例如喷气式引擎、铁路机车、动力涡轮机和制造工艺）性能的机制和应用——领域已经活跃了很长时间。根据GE的估算和预测，在接下来20年中，工业互联网将帮助全球GDP产值提高10到15万亿美元（没错，万亿量级）。当然，围绕着已问世的全新技术和正在逐步浮现的技术概念，市场中充斥着大量炒作。例如，Gartner备受争议的 “成熟度曲线”（注：也有些人使用“炒作周期”这一贬义说法）报告就把IoT摆在了“翘首以望的顶峰”的位置上（而大数据作为之前的热点，已经进入了“理想幻灭的低谷” 3）。然而，哪怕企业家们为之表现出群情激昂的兴奋，或是记者们在笔下展现出了对未来的狂热展望，在现实中依旧存在着大量的挑战，组织机构必须克服它们，才能够真正乘上这次技术演进的东风。挑战组织机构必须聚焦于：了解产品技术和IT领域中，企业能力的相对成熟度；了解可以纳入哪些类型的IoT功能，以及新能力将会在哪些方面对客户价值带来影响；了解机器学习和预测分析模型的角色；基于市场变化的迅捷程度和竞争对手的相对敏捷度，重新思考业务模型和价值链。接下来，让我们对这些挑战逐一进行更详细地分析。理解产品和IT成熟度可以从产品和IT两个维度分别进行分析。首先，产品组合的成熟度如何？它是属于变更较缓慢且逐步演进的传统类型的产品，还是属于前进速度更快，同时具有更复杂生态系统的产品？矿产设备在技术上非常复杂。并且，与科学研究仪器相比，它拥有更为漫长的设备生命周期，和相对更缓慢的演进速度。然而，这并不意味着科研仪器的公司，在利用IoT产品进行系统优化方面更具优势。另一个需要考虑的因素是IT流程的成熟度。各种类型的组织机构都可能会因采用IoT而获益；然而，要想达成这一目标，它们所需采用的模型却各不相同。让我们进一步分析一下IT成熟度水平这个因素。举例来说，科学研究仪器供应商或许拥有先进技术，但却可能缺乏强有力的IT架构、流程和IT治理能力。与之相反，矿业设备制造商或许拥有非常成熟的内部IT流程。对科学研究仪器公司而言，IoT将让它们能够对安置在现场的仪器设备进行功能升级；但面对由多种类型设备组成的实验室信息生态系统库，公司并不一定愿意尝试去进行优化。（当然，以IT作为成本中心——例如内部IT管理——方面的成熟度不足，并不等于以IT作为利润中心——例如IT产品——方面成熟度的缺失；但当开发或拓展IT服务的时候，许多组织机构都选择在现有的基础IT能力之上构建。）在去年的哈佛商业评论（Harvard Business Review）中，讨论了一个矿业设备领域的例子：Joy Global是一家矿业设备制造商，其专家团队横跨与采矿作业相关的多种系统和流程。Joy Global以此为依托，针对来自多家供货商的一系列设备，提供监控、维护和优化的服务4。了解IoT能力接下来，应该考虑一下使用智能联网设备中的哪些能力。刚刚提到的哈佛商业评论刊登的文章4指出，IoT包含四种类型的能力：监视——传感器提供关于运行环境、产品使用和性能方面的数据；控制——可以控制并定制个性化产品功能；优化——来自监视与控制的反馈回路，能够提供更高的效率、更好的性能、预防性维护，以及诊断和修复；自治——监视、控制和优化将支持独立运行、不同系统间的协作、与环境交互、个性化、补给，以及自我诊断和修复。这四个层级的能力，将为重新定义供应链并重新配置价值链提供支持。我们不应该抱有产品的功能应固定不变的观点；相反，我们应该认为它们将更具灵活性和适应性。那些智能联网设备和产品将具有可变特性，并能够随着用户需求的变化而改变。在数年以前，软件制造商就已经认识到了这一点。而现在，物理对象也正在逐渐转变为软件驱动功能的载体或容器。上述这些层级的能力要求越来越精密的数据分析方法——从收集和应用数据，到支持算法自身运用数据并在同时进行学习。第一个层级的能力——监视——将成为一套实时的机制，我们可以运用它更好地了解现场情况和用户需求，并提供新的能力。这意味着组织机构的传统产品和服务将不再泾渭分明，而且二者的边界将彼此渗透。在过去，现场设备的维护由某个现场服务承包公司承担，设备制造商的业务并不涉及此环节。而在智能设备与监视能力结合后，设备可以在故障发生前将所需的服务提前告知制造商。同时，设备制造商也可以将常规维护纳入自己的服务范畴。不过，如果利润和物流对组织机构而言是个问题的话，那么复杂的维修工作将依旧由专业承包商完成。这一“去中介化”(disintermediation)的模式也可以运用到分发链中。设备可以自动发起补充供应的请求，从而降低甚至消除供应链中的物流和库存压力。控制是建立在监视之上的更复杂的应用。我们可以监视设备运行情况，并通过控制设备的多个部分或多个系统，来扩展人工干预的边界。想象一下，在 *** 作大部分功能都是自动化执行的系统或机器时，人类所扮演的角色：人类指导机器运转，并寻找系统设计的时候没有预料到（或是基于经济划算的角度未设计应对预设）的边界条件、异常和例外。接下来，人类使用自己的判断做出变更、纠正或调整。我们并不需要（在空间上）与设备在一起，或许我们也无需实时监视它们（这取决于流程）。我们通过监视层面采集数据并进行处理（某些数据处理必须在特定时刻完成），并通过控制层面将这些数据实时（或准实时）地运用到设备或装置的运行上。需要组织机构做出的战略决策是，是否以及何时在产品中提供更多的控制能力，以及是将其作为一种服务向客户开放，还是让客户拥有这些功能。第三个层级的能力——优化——可以拓展到某个单体对象、一系列对象，或是一套由来自多家制造商、使用不同技术的对象组成的生态系统的表现方面。是否将提供的服务拓展到这一领域，取决于围绕着价值链和流程边界的知识和经验的水平。前面提到的矿业的例子，反映出Joy Global与供应商相比的优势，主要在于拥有在流程生态系统中更加聚焦的视角。以卡车制造商为例，它无法很好地优化复杂的矿业设备，但却会凭借对自己的一系列卡车（以及潜在的一系列其他制造商生产的卡车）进行优化而获益——如果行业动态确实具有商业意义的话。要将优化的范围延伸到独立运行，还需要对这三个层级的能力进行一些拓展，以支持与环境及其他系统进行受限程度更低的交互。自治要求围绕着算法提供更多的智能，以便应对计划外的情况——程序员和系统工程师未能明确设计这些情况下的方案。自主运行需要整合具有适应性的机器学习方法，以应对新出现的情况，并将之纳入到用于监视、控制和优化的核心算法中。了解分析和机器学习2014年11月，施乐公司帕洛阿尔托研究中心的Mike Kuniavsky在IDTechEx上进行了一场名为“IoT领域中预测分析方面的用户体验”的演讲。在演讲中他表示，我们应该将几乎所有功能都存放（或是在不久的将来存放）在云上。数据和功能可以从任何位置、通过任何设备访问。而专业设备则提供用户访问数据的环境。健康手环可以通过iPhone或笔记本电脑，在特定的锻炼环境中访问用户的身体健康数据。在这种情况下，健康手环扮演了IoT传感器的角色，同时也提供了访问和使用数据的一种途径，而且它还通过软件功能包含了其他一些设备（例如计步器）的能力。设备上产生的数据可以为厂家提供额外的洞见，帮助其了解消费者的使用情况和喜好，并藉此升级功能或开发新特性。如果汇聚来自用户群的数据并结合其他数据集，那么新的洞见可以阐明流行病方面的数据、人群活动水平、生活方式和人口统计数据。对市场人员、健康服务提供者、保险公司和政府机构来说，这些信息具有宝贵的价值。（当然，我们必须认真对待隐私和数据使用许可方面的责任。）我们可以使用机器学习算法，基于这些数据模式作出预测。例如，在一份来自Mayo Clinic的研究中，发掘出了活动数据与心脏病人恢复速度的相关性5。同样的机器学习和预测算法也是许多联网智能消费设备的基础。例如，Nest恒温器是一套能够使用数据模式的设备，它预测消费者对于某个特定房间、在一天中的某个特定时刻的温度要求。（另一个控制和优化的例子体现在聚居区的层面。在获得了业主许可的情况下，电力设施可以通过远程调节的方式，控制成百上千的Nest设备，将室温调高或调低几度，从而完成高峰期的用能负载调度）。这类消费设备涵盖了从声音模式（例如亚马逊的个人助理输入设备Echo6）到更复杂的行为和活动模式（例如捷豹的路虎监视系统，它依赖于一套复杂的软件系统，该系统让汽车能够学习、预测和检查，并提醒车上的乘客帮助驾驶员自动委派次要任务，以便驾驶员将更多的注意力集中在驾驶上7）进行学习的范围。优化算法通过使用机器学习机制，来利用从动态环境下交互的传感器和智能设备传回的数据。算法不能基于特定的参数，精确地预测这些多变的情况，而是需要不断地感知、响应并适应。例如，随着汽车从驾驶员身上分担了更多的责任，它们需要与周边环境中更多的数据来源进行交互（传感器、灯光、其他车辆等等）。在工业自动化、物流和交通运输、电力网络与能源系统、交通管理、安全系统以及其他“系统的系统”等领域中的各类应用，都将让机器直接与其他机器进行交流。此外，这些应用还将基于能够演进和自适应的算法，帮助机器翻译数据流，从而使机器能够依据给定的运行参数达到要求的最终状态。反思业务模型和价值链智能联网设备要求组织机构重新检视，它们处在市场中的什么位置、以什么方式创造价值，以及这些价值将如何随着竞争环境和信息生态系统的演进而增加或减少。分析将帮助验证某些决策（例如，在对特性进行变更或是增加服务和功能后，获得实时使用数据）；不过，市场新进入者和新的价值链结构或许会对业务模式带来巨大的转变，而基于公司传统业务模式做出的分析将不再具有相关性。因此，产品或服务的基础，或许会转变为来自传统产品的数据流，而不是来自产品本身的收入。新的业务模式将得以延展，甚至有可能远远超出产品本身的范畴，覆盖上游供应商或下游消费者。最重要的是，所有这些可能性，都会要求组织机构拥有围绕着其内部数据健康度和用于分析的基础设施的基础能力：数据“打捞”（curation）、所有制和质量标准、具有一致性的企业架构、干净整洁地集成在一起的系统、自动化的数据载入流程，以及成熟的分析专家。如果欠缺或未能有效管理这些基础条件，组织机构将很难进行快速反应，并演化出新的分析和数据管理功能与能力。IoT将基于数据流和复杂的方法，从信息中获取洞见，并通过与企业知识整合，将之运用到价值创造方面。而不具备这些能力的组织机构将在市场上落后，或是降级到低价值、低利润的层次。数据被称为“新的石油”——我们可以拓展这一比喻，这意味着通过分析能力中的知识提炼环节，数据将被精炼为高价值产品。组织机构现在就需要在构建此类基础设施的方面投入资源，以便为接下来数年中应对供应链和价值创造环节的转型、扰动和颠覆做好准备。信息敏捷性将成为必备的核心能力。
2020年11月4日，上海 —— 微软连续第三年参加中国国际进口博览会，宣布持续加大在中国市场的技术投入，围绕人工智能、大数据、物联网、混合云、远程协作、低代码开发等领域，推出数十项微软智能云矩阵的新服务、新功能；微软全力支持中国合作伙伴生态系统建设，为全球及中国的合作伙伴提供8500万美元的发展奖励，并推出“2020行业深耕升级计划”，以微软全球和中国资源及庞大的客户网络，大力拓展合作伙伴的技术能力、市场影响、销售渠道和盈利规模；微软稳步推进在华的战略落地与业务发展，进一步完善研发、工程、实验室、加速、孵化器、销售、市场、服务以及生态圈等全链条布局，并一如既往地加大技术合作与人才投入；未来一年，微软计划在华增招1500人，通过不断夯实并提升技术服务能力，满足中国市场各行业客户加速数字化转型的需要。
微软公司资深副总裁、微软大中华区董事长兼首席执行官柯睿杰（Alain Crozier） 表示：“当前全球各地、各行各业都不约而同地加快了数字化转型的节奏，中国作为全球第一个走出疫情影响、并取得显著增长的主要市场，尤其展现出了令人瞩目的 科技 创新力、顽强蓬勃的生机与韧性。从混合办公模式的兴起、产品与服务全面数字化的趋势，到人们对可持续发展的认真思考，以及对提升数字技能的迫切需求，后疫情时代的新常态在加速数字化转型的同时，也开启了技术创新的巨大机遇。微软始终坚定支持中国的创新发展，我们将与合作伙伴生态系统共同发力，以构建创新力和业务韧性为突破口，为数字化转型加速发展注入持久动能。”
作为微软数字化转型战略的核心部署，微软智能云矩阵日趋完善。从安全可靠的Microsoft Azure 云服务平台、全面支持远程协作的 Microsoft 365 云生产力平台、将现代商业流程融会贯通的 Dynamics 365 智能商业应用平台、让快捷开发触手可及的 Power Platform 低代码应用开发平台，到世界最大的开源社区 GitHub，以及服务全球的 LinkedIn 职场社交平台，不断发展壮大的微软智能云矩阵，为全球客户、合作伙伴、开发者，提供了业界最为完整的技术链条与生态服务。微软智能云矩阵通过运营合作伙伴世纪互联在中国市场落地生根、融合发展，不但能够为客户提供高度一致的认证、安全、管理、合规保障，还能一举打通从物联网和边缘设备到数据智能，从混合云基础设施运维到业务应用开发的各个环节，以全平台合力加速数字化转型的创新发展。
面对后疫情时代的新常态，企业数字化转型呈现出一系列新趋势，包括混合云与边缘计算数据服务需求快速增长、远程协作混合办公广泛普及、企业商业模式加速数字化、线上线下业务流程快速更新迭代等。为了应对这些需求，微软智能云矩阵推出了一系列新服务、新功能。
其中， Microsoft Azure 推出一些列数据相关的产品与服务，如安全可靠的 Azure Data Box 设备；将 SQL 数据引擎带到了物联网网关和边缘设备上的 Azure SQL Edge；基于 Apache Spark 的协作分析服务 Azure Databricks；以及将企业数据仓库与大数据分析相结合且对数据进行统一的导入、准备、管理和服务的 Azure Synapse Analytics，帮助企业客户解锁数据洞察并构建人工智能解决方案。
作为微软生产力平台的集大成者， Microsoft 365 中的 Microsoft Defender、云安全态势管理、合规中心、Azure Sentinel 都得到增强；Microsoft Teams 新增同框模式、自定义布局等诸多功能，并深度整合人工智能与 Power Platform 低代码开发平台；最重要的是，由世纪互联运营的企业移动及安全性套件（EMS）即将正式落地中国市场，为客户建立起全球领先的一站式移动设备和企业安全保障。
Dynamics 365 发布用于全渠道客户服务方案的第一方全新智能语音服务，Project Operations 项目运营服务正式商用。
Power Platform 新增一系列服务专业开发者的低代码开发功能和服务；推出用于创建 RPA 机器人自动化流程的 Power Automate Desktop；基于 RPA 的 UI Flow 功能也将在中国市场正式推出，以端到端的业务流程自动化，对本地和云应用中原有的手动业务流程进行全面自动化升级改造。
疫情显著加速了全球各地、各行各业数字化转型的进程，积极拥抱技术创新、构建起灵活应对外界变化与挑战的业务韧性，正成为全球各地商业企业的共同选择，而中国市场已经走在了引领世界变革的最前端。IDC 与微软面向亚太地市场进行的一项为期六个月的研究[1]显示，疫情爆发以来，有63%的中国企业加快了创新和数字化进程，以增强企业复苏的动力和业务韧性。过去六个月，中国企业的创新力文化提高了19%，明显高于亚太市场的平均增长（11%）。
新常态下，越来越多的企业提出了加速数字化转型的迫切需求，这为微软合作伙伴生态系统带来了广阔的发展机遇。微软在中国市场拥有近17000家专注于不同行业、不同领域，拥有各自技术专长的合作伙伴，他们是微软技术能够在中国市场落地生根，并始终确保提供一流品质技术服务的关键基石。为了帮助合作伙伴锁定核心竞争力，从容应对潜在的风险和挑战，共同把握当前的发展机遇，微软推出了 “2020行业深耕升级计划” ，从联合构建、市场落地、能力提升、联合销售到整体业务模式转型升级等维度鼎力支持合作伙伴的业务发展。针对制造业、零售业、医疗卫生、教育等重点行业，微软全力支持有成功实践经验的合作伙伴打造“行业优先解决方案”，为行业需求最突出的问题和应用场景提供可复制的解决方案。围绕云基础设施与运维管理、现代生产力与安全、业务应用开发、数据与人工智能等热门应用领域，微软为合作伙伴提供大量的技术培训和技术认证服务，其中包括以周为单位举办的云培训日、每月的黑客松、每季度的技术训练营，以及每个合作伙伴数百小时的平台和社区学习机会。
“2020行业深耕升级计划”全方位支持和引导合作伙伴持续增强自身技术优势、强化业务能力，通过构建和增强创新力与业务韧性，推动业务模式的转型升级。微软希望这一计划能真正帮助合作伙伴未来 实现营收2到5倍的增长 。为了推进合作伙伴向云解决方案的转型，微软切实提升合作伙伴在云服务上的激励比例， 向全球及中国的合作伙伴提供的发展奖励将达8500万美元 。
微软植根中国近30年，一贯积极参与、全力支持中国的创新发展。微软于1992年成立北京代表处，1995年成立微软（中国）公司，1998年微软亚洲研究院的前身微软中国研究院成立，2011年微软亚洲互联网工程院成立。从最初只看重产品服务与市场销售，到立足中国引领全球 科技 创新，再到将全球前沿的科研突破转化为成功的产品和行业解决方案，微软不断完善着在中国的战略规划，逐渐实现了覆盖产学研商用各个环节的业务蓝图。
随着由云计算、大数据、人工智能等创新技术引领的数字化转型的兴起，微软公司成功转型为一家云计算与生产力公司。在这个过程中，微软与中国的创新合作，也变得更加全面和多样。在过去五年中，微软通过一系列创新加速平台，为超过1200家早期和中期创业企业提供了创业技术支持。仅过去12个月，就有600多家企业依托微软的云计算和人工智能物联网技术推动技术创新。微软支持的全部创业企业得到风险投资总额超过20亿美元，企业估值总额超过30亿美元。
微软与上海的合作，则是微软持续参与和推动中国技术创新、产业合作、创新创业的缩影。2010 年，微软在上海紫竹微软园区组建微软中国云计算创新中心，由此开启微软智能云的中国蓝图；2014年，由世纪互联运营的微软智能云 Azure 和 Office 365 先后在上海宣布正式商用，成为首个在中国正式商用的国际公有云；2016年9月，微软“云暨移动技术孵化计划”-徐汇双创社区云暨移动应用孵化基地-云赛空间正式运营，吸引138家初创企业入驻、举办大中型活动70余场、提供培训超过1500小时，孵化企业估值增长高达284%；2017年1月，微软加速落地上海，累计加速企业82家，总估值超过1000亿元，超过93%的企业获得下一轮融资；2018年，微软亚洲研究院（上海）和微软–仪电人工智能创新院落户徐汇区，亚研院（上海）目前已经组建完成人工智能与机器学习组、计算机系统组、创新工程组和学术合作部等研究团队，并积极服务于金融、医疗等行业的技术创新，创新院参与发起设立上海人工智能发展联盟/上海市人工智能行业协会，并为上千名人工智能人才提供了多层次的技术培训；2019年，微软全球规模最大的人工智能和物联网实验室在浦东正式启用，一年多来对接企业400余家，现已完成包括毕马威等三期90家企业入驻赋能，产出成果45个，目前第四期入驻企业正在火热招募中。
疫情爆发以来，微软在中国实施了以居家办公、远程协作为主的混合办公模式，微软业务的正常运行并没有受疫情的影响而停滞，而是在有条不紊地持续发展。过去几个月，微软仅在上海一地新招员工就有近500人。在2021年，微软计划在中国市场再新增加1500个招聘职位，满足未来业务持续发展的需要。
在本届中国国际进口博览会现场，微软在技术装备展区41号馆设立了以“ 科技 赋能”为主题的现场展区，围绕智能制造、智慧教育、智慧医疗、智慧零售、智能交通、智慧空间等创新领域，集中展示了微软与合作伙伴共同打造的最新解决方案、应用场景，以及助力中国企业创新创业，走向全球的成功实践。其中：
作为中国环境管理和恢复领域的领先企业，微软合作伙伴、功夫国际孵化器校友企业 蒙草 善于通过因地制宜的科学规划，帮助各地保护和恢复森林、草原植被。借助微软智能云 Azure 的物联网、数据分析服务及 Power BI，蒙草为内蒙古开发的减贫环保解决方案成功恢复了530公顷的干旱牧场，可支持300多户牧民的生产生活，每年每户还可增收数千元。
针对重型机械设备 *** 作复杂、工作环境复杂、设备价值高、安全生产要求高、对 *** 作人员要求高等特点， 嘉讯广源 基于 Microsoft HoloLens 2 的混合现实技术，构建了重型机械 *** 作培训平台。通过将数字虚拟仿真与物理控制相结合，该平台为重型机械的 *** 作培训和考核提供了高保真的仿真体验，能帮助学员通过反复的 *** 作训练熟练掌握 *** 作流程，识别 *** 作风险，并在安全条件下对可能出现的风险状况进行模拟训练，从而全方位地提升 *** 作员的技术水平和风险防范意识。
InnerEye 项目 将先进的机器学习方法用于三维医学影像的自动分割和定量分析。这项影像AI技术有助于提升临床诊断的效率，也可以辅助医生实现精准治疗以改善患者预后。该项目的目标是希望人工智能在医学影像分析方面被普及化使用，并让研究机构、医院、生命科学组织和医疗服务提供者，通过使用微软 Azure 云平台构建自己的医学影像人工智能模型。
微软亚洲研究院基于计算生物学、数据分析等领域的专业知识和研究经验，构建了 新冠数据分析网站 COVID Insights（covidmsracn） ，让人一目了然地看到病毒在全球范围内的传播特性、病毒学分析结果和最新研究热点。其提供的“传播与干预模型”，以交互方式展现隔离措施、医疗能力等方面投入力度的变化对病毒传播的潜在影响，对于防范病毒卷土重来和二次爆发有着重要的参考意义。
锦瑟医疗 利用微软 HoloLens 及其混合现实技术研发了 MR 医学教育解决方案、MR 医学临床解决方案、MR 远程协作解决方案，以及用来精确导航医疗器械和植入物、提高手术安全性和有效性的 MR 手术导航解决方案。在中南大学湘雅医院骨科胡懿郃教授团队进行的一次人工全髋关节置换手术中，钟达教授提前将患者皮肤、骨骼、神经和血管等组织信息生成全息模型，然后佩戴 HoloLens 将全息模型拟合在病灶部位，使手术医生在手术过程中如同拥有一双“透视眼”，精确避开病人的血管和神经，极大减小了出血量和手术风险。
作为第一个走出疫情阴影，逐渐实现复苏和增长的全球主要市场，中国已经成为以 科技 创新助推企业转型发展、业态创新升级、经济复苏发展的成功典范。 微软希望充分发挥自身的优势资源，与合作伙伴生态系统一起，为数字化转型的加速创新，贡献积极力量。
1、澳门大学智慧城市物联网国家重点实验室自建设以来取得了系列重大研究成果，完成了预期的建设计划并达到预期目标，因此顺利通过国家科技部基础司与澳门科学技术发展基金组织专家的验收评估。2、澳门大学智慧城市物联网国家重点实验室，也是中国在该领域唯一的国家重点实验室。
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