PART.01

PART.02

1. 数据采集与清洗

科研团队赴多地实地测绘，收集了数百万条环境及气象数据。通过部署自动化清洗脚本剔除噪点，为接下来科研实验的大模型训练提供了高质量的数据燃料。

2. 算法研发与训练

算法小组成员在高性能计算集群上对模型进行迭代开发，采用自适应学习率与多尺度卷积机制，使分类准确率提升了7.5%，模型收敛速度显著加快。

3. 系统集成与测试

测试小组完成了全套系统的联调集成，模拟了高并发及网络延迟等多种极端场景。系统运行稳定，各项性能指标均达到了设计预期，为产业化应用打下了坚实基础。

各项目小组已完成第二阶段的核心算法优化，针对海量多模态数据完成了特征工程重构，并成功在测试集群完成部署，运转状态极其良好。

团队每周定期举办学术研讨，由骨干人员领读领域内的最新顶会期刊论文，分析前沿模型框架在自身研究场景下的迁移与融合潜力。