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DaoCloud×国防科技大学
建设数据开放的算法平台
「DaoCloud 道客」携手国防科技大学基于云原生实现算法训练、推理及应用的流程自动化,构建面向国防科研的数据开放平台和算法人才社区。
国防科大面临的转型挑战
算法水平滞后
所在领域受技术演进慢、数据获取难、开放程度低、设施成本高等因素制约,算法应用的速度和水平相对滞后。
自动化程度低
学校引入的各类算法从训练、推理到应用,都缺乏自动化手段,影响总体交付效率。
资源利用率低
硬件资源往往按照课题独立采购,独占式使用,缺乏统一管理,导致整体资源利用率不足,资源竖井现象严重。
数据价值难以发挥
训练和验证数据的代价很高,但是其使用范围被严格限定,数据价值得不到充分发挥,也无法吸引更多的科研力量参与算法演进。
解决方案
统一算法资源调度
基于 DaoCloud Enterprise 构建了算法资源调度平台,统一了算法的封装和运行标准,并完成了试点课题的流程自动化设计和验证。
数据开放共享
构建了国内目标识别领域首个数据开放平台,将部分脱敏数据公开给生态用户查看或下载,实现了内部数据高效共享和开放交流。
算法流程自动化,助力人才建设
打造国内首个自动目标识别领域的开放数据算法大赛「空天杯」,实现了从算法提交、数据访问、算法运行到算法评测的全流程自动化,以此构建面向国防科研的数据开放平台和算法人才社区。