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基于小波变换与卷积神经网络的自动搜索X射线天文暴事件的方法 作者： 马嘉卉1,2，马 森1,2，邹自明1,3，李云龙1,3 1 作者单位： 1. 1. 中国科学院国家空间科学中心； 2. 中国科学院大学； 3. 国家空间科学数据中心 提交时间： 2023-06-07 摘要: 提出了一种混合小波变换和卷积神经网络模型的时序数据自动寻峰方法，可用于光变曲线峰的快速识别，从海量数据中快速发现潜在暂现源。在硬 X 射线调制望远镜真实观测数据上的实验结果显示，相比于光谱寻峰、化学谱寻峰等问题中常用的小波变换寻峰方法，该方法得出的寻峰查准率提升了 42%，F1 值提升了 41.3%，误报率降低了 42.1%，而寻峰时间仅增加了0.18 s，基本满足实时检测的要求。 所得结果证明了该方法在光变曲线寻峰问题上的有效性。 Abstract: We present an automatic peak-finding method based on the wavelet transform and convolutional neural network to identify the peaks of light curves, and it helps to rapidly discover potential transient sources from massive data. Here we use the real observation data of the HXMT as our experiment data. The experiments make comparisons with the wavelet transform peak-finding method, which is commonly used for peak-finding problems of spectral or chemical spectral. The results show that the method improves the peak-finding precision rate and the F1 value by 42% and 41.3%, and reduces the false alarm rate by 42.1%, while the peak-finding time only increases by 0.18 s. Therefore it can solve the problem of light curve peak-finding by combining the wavelet transform and convolutional neural network. 寻峰方法 光变曲线 卷积神经网络 小波分析 期刊： 天文学进展 分类： 天文学 >> 天文学 投稿状态： 已在期刊出版 引用： ChinaXiv:202306.00404 (或此版本 ChinaXiv:202306.00404V1 ) DOI:10.3969/j.issn.1000-8349.2022.04.05 CSTR:32003.36.ChinaXiv.202306.00404.V1 推荐引用方式： 马嘉卉1,2，马 森1,2，邹自明1,3，李云龙1,3.(2023).基于小波变换与卷积神经网络的自动搜索X射线天文暴事件的方法.天文学进展.doi:10.3969/j.issn.1000-8349.2022.04.05 版本历史 [V1] 2023-06-07 10:21:39 ChinaXiv:202306.00404V1 下载全文

主角很可爱，尤其因为身为“言灵师”，无法随便开口，只好经常拿出墨来，以写代说的模样，和《血色蔓延》的小史一样是纯真型

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毕业旅行结束那晚，一群人醉躺在海滩上。盛夏被海风吹醒，她做了18年来最勇敢的事——她偷吻了张澍。 蜻蜓点水，小心翼翼。 可是，有人看到，那晚，是男孩先偷吻了女孩。 克制隐忍，小心翼翼。 [人的一生只会经历一个夏天，其余的都只是和它做比较。]《我都打了三年NBA，系统你才来》是任凭舟精心创作的玄幻小说类小说。

2013年5月启动《秦公子很傲娇》巡回演唱会，首站选在家乡南昌；