一、围绕FAST应用示范需求，迭代开发天文FAST数据处理平台，具体功能如下：1. FAST数据去消色散算法调试和API封装依据项目组提供的算法原型和服务器，部署到GPU推理服务器上，打包Docker镜像并提供FAST去消色散算法API接口。同时，完成Nvidia GPU上计算性能评估，调试算法确保数据处理偏差控制在5%以内。2. FAST射电暴目标识别算法调试和API封装依据项目组提供的FAST射电暴目标识别算法原型和服务器，部署到华为昇腾 910（Ascend 910）NPU 推理服务器上，完成算法优化、API封装，并打包 Docker 镜像提供可用服务。同时，进行计算性能评估和推理优化，确保目标识别准确率达到 95% 以上。封装 API 接口，提供标准 RESTful 或 gRPC 服务，支持批量推理和异步处理。3. 设计和开发算法与任务可视化前后端功能设计产品原型并开发涵盖 FAST 去消色散和 FAST 射电暴目标识别的任务提交与过程管理功能，确保界面简洁直观、用户友好，支持任务状态实时更新与可视化展示。前端采用 ********/React 进行开发，结合 ECharts/******** 实现时频图、功率谱、目标轨迹图等关键数据的动态可视化，并提供交互式分析工具。后端采用 Python FastAPI 或 Flask，支持任务提交、进度查询、日志管理、异常检测等功能，结合 WebSocket 实现任务状态的低延迟推送，保证任务状态刷新率不低于 5Hz。系统支持用户自定义数据筛选和可视化参数调整，界面响应时间控制在 2 秒以内，确保 PC 端访问流畅，并兼容移动端浏览。4. 设计并开发计算性能监控与报告前后端功能设计并开发 CPU/GPU/NPU 计算性能监控系统，采集计算节点的资源负载、任务执行时间、内存占用、功耗等关键指标，提供实时监控和历史数据分析功能。前端采用 ********/React，结合 ECharts/Grafana 展示计算资源变化趋势，支持用户按时间范围筛选数据并导出报告。后端基于 Prometheus + Grafana 构建数据采集和存储系统，确保数据采样频率不低于 5 秒/次，支持至少 90 天的历史数据存储，并提供异常检测和告警机制。系统自动生成日报、周报、月报性能分析报告，支持 PDF、Excel、JSON 格式导出，并提供 API 接口供其他系统调用，确保监控数据的高可用性和可扩展性。二、验收标准1、 设计规范： 遵循现有一期平台的视觉规范，确保设计在整个平台中保持一致，包括颜色、字体****局和动效等。2、 算法推理：FAST 去消色散算法的误差控制在 ≤********%；FAST 射电暴目标识别算法的目标识别准确率达到 95% 以上。3、 产品功能：新增产品功能涵盖算法任务管理和计算性能监控，界面设计应具有吸引力，符合平台目标用户的审美。使用高质量的图像和图形，确保视觉元素清晰且不失真。4、 文档和资源： 提供完整设计方案、设计稿件、前后端代码。
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