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使用 Flow Nexus 平台在分布式 E2B 沙盒中训练与管理神经网络，支持 Transformer、LSTM 和 GAN 等自定义架构。

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根据研究计划与叙事报告，以章节为单位编写 LaTeX 学术论文，并通过多模型审阅机制确保质量。

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使用 scikit-learn 进行经典机器学习。适用于分类、回归、聚类、降维、数据预处理、模型评估，以及构建 Python 机器学习流程。

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高级测试报告与质量仪表板，提供 QE 指标、代码覆盖率与部署就绪度分析，通过预测性洞察协助团队进行数据驱动的质量决策。

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利用风险评估与优先级排序，将测试重点集中在最高风险区域。适用于规划测试策略、配置测试资源或进行覆盖率决策。