环保监测涉及大量的环境数据，其中包括许多隐性的信息，天气变化对空气质量的影响，季节更替对水质的影响等等。通过深度学习和大数据分析技术挖掘这些隐性数据，提高环保监测的精度和效率。

用户对环保的需求往往不明确去发掘通过数据分析发现某个地区的居民对空气清洁度的关注度较高，这就反映出他们的隐性需求据此提供更具针对性的服务。

除了显而易见的广告和推广外，通过提供优质的服务和良好的用户体验来吸引客户，这其实是另种形式的隐性营销。

传统的安全措施通常都是可见的，如加密算法、安全协议等。但其实，设计流程中的规范性和严谨性，以及产品的可靠性和稳定性等，是影响产品安全性的重要因素，这些都是隐性的。

除了维护好公开的关系之外，处理好那些不为人知的隐性关系。与媒体的关系，要有正面报道，要防止负面新闻的出现。