1.三大核心业务模块客户之声（VOC）：关联市场端售后反馈与研发端试验数据，直观展示用户真实痛点与试验验证的匹配度，确保研发方向贴近市场需求。全球试验基地（核心模块）：通过3D地理信息地图，精准定位并展示吐鲁番、黑河、三亚、广饶等基地。实时呈现各场地温度、湿度、风速、光照等环境数据，并动态刷新车辆当

Pallas是自主研发的分布式小文件存储系统，核心功能模块包括：1）Master/Worker主从架构，支持基于ZooKeeper的Master选举与高可用；2）Namespace（命名空间）与Bucket（桶）两级元数据管理，支持创建、查询、更新、删除及配额（Quota）与QPS限流；3）基于HB

持续迭代优化数据仓库架构，标准化分层建模与公共中间层口径，大幅提升模型、脚本复用效率，同步清理冗余冷数据、精简重复存储，有效缩减存储资源占用；深度梳理全链路SQL执行逻辑，剔除低效关联、冗余计算与全表扫描语句，优化索引与分区策略，显著降低离线、实时任务的算力与内存资源消耗，整体提升数据调度运行效率。

按功能域（基础域/活动域/资源域/来源域/IM域）分层进行数据采集与清洗在报表中，我们开发十大屏，其中包括p/uv,用户活跃，家校共育，im模块统计等来查看平台运行状况

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该项目是对国家信通院进行封装的疫情期间行程查询类api，信通院的通信行程卡是面对社会全面开放的，用户可以根据不同运营商查询各自的行动轨迹，请求量巨大，单日可达2000w次。对于程序的稳定性可靠性有着相当大的要求。

1.支持多数据源（MySQL/Redis/对象存储）到数据仓库的实时/离线同步，兼容全量、增量、CDC等多种同步模式；2.提供可视化任务配置、监控告警、失败重试与自动灾备能力；3.内置流量削峰、限速保护与数据校验机制，保障每日PB级数据流的高效、稳定传输；4.支持同步任务的资源隔离与弹性扩缩容，降低

该项目建设分为四大平台：数据治理服务平台、数据挖掘分析平台、算法模型平台、实战应用平台。数据治理服务平台提供了数据集成、数据预处理、数据质量检测等功能；数据挖掘分析平台提供了分布式存储、流式计算、图计算等功能；算法模型平台提供了伴随分析、碰撞分析、套牌分析等算法模型；上层应用平台提供了知识图谱、智能

负责蛋白质多模态大模型评测框架EvalKit的设计与开发，构建面向蛋白质结构、功能与序列的自动化评测基准。实现模型效果对比、指标计算、实验复现与可视化分析，支撑大模型在蛋白质结构预测、功能标注、靶点挖掘等生物医学场景的迭代优化，提升模型评测效率与科研落地能力。

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