个人研究
降低工程复杂度
低门槛上手数据分析工作

即开即用 Python 和 R，CPU、GPU 多规格算力资源弹性调度；
不断更新的算法代码片段库涵盖数据处理、可视化与常用模型，调用复用都方便；
支持 Notebook 交互式编程、Canvas 拖拽式编程和 CloudIDE 多种开发模式，契合不同工程能力研究者的分析工作需求。
相关功能：Notebook 交互式分析建模 、
Canvas 低代码拖拽式分析建模、IDE 编程、自定义镜像环境、代码片段收藏与复用、训练记录比对

 
拓展数据研究边界
为创造力的实现提供坚实基础

离线训练任务、分布式 GPU 等功能为计算密集型场景提供强大的计算支持；
版本管理、自定义镜像管理为复杂的研究项目提供灵活的、可视可遡的管理机制；
训练记录、模型服务为自主建模流程提供从过程跟踪到成果发布的模型管理工具。
相关功能：离线训练任务、自定义镜像管理、
项目版本管理、训练记录与模型比对、模型服务

多人、多角色、随时随地
进行数据驱动的研究与分享

云端容器确保协作者分析环境的统一，一键分享与复现项目代码；
Canvas 图形化展示、Notebook – PPT 模式、模型结构解析，多维度展示项目成果；
任务拆解与分配、知识库资料沉淀，轻松同步团队进展。
相关功能：任务规划、知识库、项目代码级协作、
镜像分享、模型可视化解析、Canvas 画布

数据接入、管理、开放，灵活且安全
计算资源调度管理敏捷可控

可灵活接入客户自有数据库、S3、NAS 等各类数据源，并进行凭证管理与权限管理；
可将研究数据对外发布、展示与安全使用；
算力的可用群体、使用时长均可管理配置及可视化监控，运行时调度匹配的机器实例，利用率大幅提升；
可按需选择 SaaS 服务、公有云/私有化环境部署。

 
精细化的统计、审核、发布机制
让研究全程可控可溯

立体的研究任务与资料管理形式，数据、流程、资料皆可协同；
提供数据与资源的申请审核机制，支持管理不同人员的数据使用、下载权限；
跟踪数据的使用记录、可视化算力使用统计与资料公开情况，让科研全程可视可溯。
相关功能：任务分配管理、 知识库、申请审核、
研究资料知识库、统计信息

 
教学实训
让知识可实践、案例可复现

课题、课程管理兼备，角色、群组管理机制可为不同背景用户配置相应的功能和案例；
从学到研：实践导向的实训平台，促进学生的研究型教育；
从研到学：让已有研究可以低门槛让学生学习与复现。