Scientific ML T&E · 受治理的合成数据基准

当伽马能谱发生偏移，模型还剩下多少能力？

选择模型和每种同位素的标注样本数，比较同分布验证、固定复合偏移、纯背景误报和未知同位素拒绝。这里最重要的不是最好看的分数，而是同一个阈值在四条测试通道里暴露出的取舍。

独立原型 · 合成分类基准 · 无硬件或现场部署

训练与评测光谱由 PyRIID 基于 Sandia BALDR 公开的 GADRAS 派生 seed signatures 合成。N42 文件只用于格式解析和回放兼容性。

FIELDGAMMA / FORMAL-V1-20260825

查看冻结结果

模型设置和 abstain 阈值在打开 protected test 之前固定。切换控件只读取已保存的结果，不会重新训练。

HASH-BOUND

模型

每种同位素的标注光谱数

同分布 validation macro-F1—

固定偏移 test macro-F1—

纯背景误报率—

OOD 未知拒绝率—

Validation—

Compound shift—

Background false alarm—

Unknown-isotope rejection—

T&E 读法

正在读取 hash 绑定的结果……

RUN LEDGER

60预注册 fits

3随机 seeds

96,000由 R 重新计算的预测行

1.11e−16Python / R 最大差异

10 / 10Python 测试通过

76.1 s正式 run 时间

ANSI N42.42 / PUBLIC FIXTURE

自建 parser 与 SandiaSpecUtils 对同一份公开 Mn-56 fixture 的结果一致：channel counts、总计数和 live time 完全相同，能量边界差异不超过 0.0003 keV。这个检查证明文件互操作，不证明分类器在实测数据上有效。