Instrumentation and Methods for Astrophysics,ابزار دقیق و روش های اخترفیزیک ,
توضیحات
Submitted 19 September, 2024; v1 submitted 8 September, 2024; originally announced September 2024. , Comments: 10 pages, 7 figures, 3 tables, submitted to IEEE Conference in Big Data 2024
توضیحات به فارسی
ارسال شده در 19 سپتامبر 2024 ؛V1 ارسال شده در 8 سپتامبر 2024 ؛در ابتدا سپتامبر 2024 اعلام شد ، نظرات: 10 صفحه ، 7 شکل ، 3 جدول ، در کنفرانس IEEE در Big Data 2024 ارسال شده است
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
چکیده
The detection of gravitational waves (GWs) from binary neutron stars (BNSs) with possible telescope follow-ups opens a window to ground-breaking discoveries in the field of multi-messenger astronomy. With the improved sensitivity of current and future GW detectors, more BNS detections are expected in the future. Therefore, enhancing low-latency GW search algorithms to achieve rapid speed, high accuracy, and low computational cost is essential. One innovative solution to reduce latency is the use of machine learning (ML) methods embedded in field-programmable gate arrays (FPGAs). In this work, we present a novel \texttt{WaveNet}-based method, leveraging the state-of-the-art ML model, to produce early-warning alerts for BNS systems. Using simulated GW signals embedded in Gaussian noise from the Advanced LIGO and Advanced Virgo detectors' third observing run (O3) as a proof-of-concept dataset, we demonstrate significant performance improvements. Compared to the current leading ML-based early-warning system, our approach enhances detection accuracy from 66.81\% to 76.22\% at a 1\% false alarm probability. Furthermore, we evaluate the time, energy, and economical cost of our model across CPU, GPU, and FPGA platforms, showcasing its potential for deployment in real-time gravitational wave detection pipelines.
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
تشخیص امواج گرانشی (GWS) از ستارگان باینری نوترون (BNSS) با پیگیری های احتمالی تلسکوپ ، پنجره ای را برای اکتشافات زمینی در زمینه نجوم چند ذهنی باز می کند.با حساسیت بهبود یافته در ردیاب های GW فعلی و آینده ، تشخیص BNS بیشتر در آینده پیش بینی می شود.بنابراین ، افزایش الگوریتم های جستجوی GW با تأخیر کم برای دستیابی به سرعت سریع ، دقت بالا و هزینه محاسباتی پایین ضروری است.یک راه حل نوآورانه برای کاهش تأخیر استفاده از روشهای یادگیری ماشین (ML) تعبیه شده در آرایه های دروازه قابل برنامه ریزی (FPGA) است.در این کار ، ما یک روش \ texttt {wavenet} مبتنی بر استفاده از مدل ML پیشرفته ، برای تولید هشدارهای هشدار دهنده زودرس برای سیستم های BNS ارائه می دهیم.با استفاده از سیگنال های GW شبیه سازی شده تعبیه شده در سر و صدای گاوسی از سومین رعایت آشکارسازهای پیشرفته و پیشرفته باکره (O3) به عنوان یک مجموعه داده اثبات مفهوم ، ما بهبود عملکرد قابل توجهی را نشان می دهیم.در مقایسه با سیستم هشدار اولیه مبتنی بر ML ، رویکرد ما دقت تشخیص را از 66.81 \ ٪ به 76.22 \ ٪ در احتمال 1 \ ٪ زنگ هشدار افزایش می دهد.علاوه بر این ، ما زمان ، انرژی و هزینه اقتصادی مدل خود را در سکوهای CPU ، GPU و FPGA ارزیابی می کنیم و پتانسیل آن را برای استقرار در خطوط لوله تشخیص موج گرانشی در زمان واقعی نشان می دهیم.
📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)
علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیقتر و تسلط کامل بر مباحث مجموعهای از کتابهای آموزشی نیز ارائه میشود.
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
