数据集概述
本数据集是首个来自暗物质物理实验的数据集与基准，提供超长时序列数据及综合工具，支持机器学习模型直接推进暗物质基础物理研究。数据集包含3个文件，涵盖元数据、下载脚本及文件列表，为暗物质探测的AI去噪分析提供基础数据支持。
文件详解
- 数据集文件
- 文件名称：TIDMAD_croissant_validated.json
- 文件格式：JSON
- 字段映射介绍：数据集元数据文件，用于描述TIDMAD数据集的结构与内容规范
- 文件名称：download_data.py
- 文件格式：PY
- 字段映射介绍：数据集下载脚本，用于获取TIDMAD数据集的实际数据内容
- 文件名称：filelist.dat
- 文件格式：DAT
- 字段映射介绍：数据集文件列表，记录TIDMAD数据集中包含的文件名称信息
数据来源
TIDMAD论文（具体论文名称未提供）
适用场景
- 暗物质探测AI模型训练: 利用超长时序列数据训练机器学习模型，实现暗物质信号的AI去噪与识别
- 物理实验数据处理方法研究: 基于提供的下载工具与元数据规范，探索暗物质实验数据的标准化处理流程
- 基础物理研究数据支撑: 为暗物质基础物理搜索提供直接的实验时序列数据资源
- 机器学习与物理交叉应用: 推动AI技术在高能物理实验数据处理中的落地与优化
