把「OGCM 递归抹平主循环」蒸馏成可微神经网络 (UnrolledOGCNetV2, ~160K 参数) ·
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这是什么
OGC-Net 2.0 把传统色谱峰检测算法 OGCM（金标准）蒸馏为轻量神经网络（循环展开，
~160K 参数），实现毫秒级并行检测 + 可微计算图 + 少样本跨仪器迁移。本页是纯 JS 移植版：
网络前向用 Float32Array 在浏览器内逐位复刻，权重以 base64 内嵌，完全离线。
怎么用
① 选「内置谱 / 合成示例 / 自定义粘贴」→ ② 调存在分数阈值与模型（可多选叠加）→
③ 点「开始检测」→ 查看 TIC + 峰心(竖线) + 谷底区间(横线) + 与 OGCM 参考对齐的
P/R/F1 与峰列表。
两模型是什么
两者均为「两步走」精调产物（从 windowed-final 精调 4k 步、real-repeats=4），
唯一区别是 mix 时喂入的真实伪标签段数：mix-final 只混 1 条谱(eucalyptus, 103 段)；
mix-dual 混 eucalyptus+genseng 共 321 段。阈词源于 τ_c 选取与数据量。
查看
画布拖拽框选可放大某区间（如 genseng 平坦基线区），双击复位全谱。log-Y 便于观察
大动态范围下的小峰与噪声。
AI 生成内容标识与使用声明
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（生成合成服务提供者、统一社会信用代码、算法名称、备案状态、模型版本、内容编号 UUIDv4、生成时间戳）；
导出的 CSV 文件在首行写入以 # 开头的注释元数据。标识随文件一并分发，供第三方机器读取与溯源核验。
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输入数据与自动审核规则
本工具为纯前端本地计算：您粘贴或选用的谱图数据仅在浏览器内存中参与计算，不上传服务器、不留存。
输入侧设有 4 条强制审核规则（R1 格式合法性、R2 数值有效性、R3 数据长度、R4 数据规模），
规则已在输入区上屏公示，任一条不通过即拒绝计算并给出提示；输出侧设有置信度标注与谱图对照校验。
适用人群
本工具面向科研机构、制药与食品检测企业、环境与代谢组学实验室的分析人员等专业用户，
不向未成年人提供，不对用户进行任何内容推送。
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• 算法知情权：本页在显著位置（帮助对话框、结果页标识）公示算法机制机理与使用说明（与备案拟公示内容一致）——OGC-Net 2.0 为以传统色谱峰检测算法 OGCM 为金标准蒸馏所得的两层一维卷积网络（UnrolledOGCNetV2，循环展开 5 轮、约 160K 参数），5 轮迭代输出峰心与峰区间，与确定性参考结果逐峰对照给出 P/R/F1；
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