从数据到证据
采集、清洗、计算、比较和可视化实验数据，同时保留参数与结果来源。
把脆弱的手工操作链变成可复现流程
目标不是再做一个孤立程序，而是建立从采集到结果的清晰路径，让研究人员能够检查、重复和论证。
图像与视频测量
面向对象、轨迹、形态和事件的计算机视觉，并配套直观的质量复核。
把实验室连成系统
将仪器、采集、处理和报告连接成符合研究方案的工作流。
可验证的人工智能
在能节省工作的环节使用自动化，同时提供置信度、复核点和必要的传统算法后备。
工程从实验出发，而不是从技术清单出发
只有理解数据、验收标准和可靠运行条件后，我们才选择架构。
- 1
理解研究方法
梳理科学问题、实验方案、源数据、当前瓶颈以及可信结果的定义。
- 2
用真实材料验证
围绕风险最高的计算、集成或识别任务构建聚焦原型。
- 3
形成可复现流程
把已验证的核心做成可追溯流程，包含复核、诊断、导出和可重复设置。
- 4
交付并持续演进
按需本地、服务器或混合部署，完成文档，并保留安全的演进路径。
扩展前先定义验收标准架构服从真实数据本地、服务器或混合部署结果自带来源记录
可检查的经验，而不是承诺清单
这些系统都从具体研究瓶颈开始，最终成为中间结果可见的可复现工具。
Stoodia Vision
- 研究问题
- 把水族箱视频转化为可测量的运动和行为，同时保留与原始实验的联系。
- 可用结果
- 涵盖检测、轨迹、视觉复核、行为指标和组间比较的 Desktop 与 Cloud 流程。
CytoMaster
- 研究问题
- 用统一可重复流程替代分散的 FCS 处理和人工门控检查。
- 可用结果
- 在一个系统中完成导入、门控、比较、批量计算、视觉验证和结果导出。
带上方法、数据与瓶颈
一起找到通向可用系统的最小有效步骤
请说明您测量什么、什么环节耗时或令人怀疑，以及团队需要信任怎样的结果。