後端持續向正崴 DB query 機台異常資訊，並將其包裝成任務利用 MQTT 發送給 APP，APP在收到任務後可透過 API 修改任務狀態。後端使用 FastAPI 進行開發，使用 Docker 快速部屬到多個廠區車間。

使用 Azure DevOps Pipeline 自動化檢測新的 Features，當機器資源不足時透過 Azure 中的 VMSS 自動開啟新的機器，並利用 Ansible 與 Terraform 在每台機器創建相同的測試環境，也協助使用 API 的方式自動提升 Quota 以減少開 Ticket 的時間。

透過網站，管理員可以將本地 Image 上傳至 Docker Harbor，而使用者可將Harbor 中的 Image 佈署至研揚的 Edge Server，其中也包含多項管理系統開發 (權限管理、使用者管理、Image管理 …)，專案使用 Vue.js、Node.js、MongoDB，並將前端佈署至AWS S3，後端佈署至 AWS EC2。

透過深度學習的方式進行即時的遊戲 Log 分析，過程中嘗試使用 GCP 中的 Dataflow、Cloud Function、Storage、BigQuery等服務進行資料處理，也使用 Kibana 做資料視覺化平台以及使用 Machine Learning服務。

了解使用者需求並與後端溝功能相應的 API 規格，提供基地台條件選擇，並繪製多種樣式的視覺化圖表即時顯現於網頁中，使用者也可以根據需求變動圖表，團隊每天都會進行Daily Meeting確認開發進度，開發完初版後立即根據使用者的回饋進行修改並陸續完成後續的功能，目前每日有40位Nokia內部使用者使用，每月4千多次Query。專案主要使用 Angular 作為開發。

透過融合RGB、Thermal 影像以及雷達資訊來獲得全天候的影像與周邊物件資訊，利用 Yolo v3 與距離、速度等資訊進行物件辨識與 ADAS 系統開發，專案使用 Python 與 C++，透過 ROS 與 RVIZ 來平行化接收與處理資料並將其視覺化。