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117 |The ability to observe without evaluating is the highest form of intelligence. —— Jiddu Krishnamurti
141 |珍贵的博士研究生学习生活已接近尾声，总结得失，有许多收获与牺牲，回溯过往，有太多踌躇与不堪。
143 |在此，我最先要感谢的是我的父母和兄长。这十多年来的求学生涯里，父母从最初的破口婆心与强加干预的软硬兼施，到不言而信的鼎力支持和认可，经历了太多蜕变与成长之后，我早已非常理解长辈们的担心与顾虑，也感慨他们默默地为我无私地付出了如此之多。尤其是兄长，我感受到了太多悉心的呵护和教导，近三十年来在不断地让我收获到真正家庭所能带来的珍惜、温情与感动。在此次疫情期间和本论文的撰写之际，一家人聚在一起有说有笑、有吵有闹，纵使我依旧我行我素、自顾自地忙碌，而兄长还总会奉献出一桌可口的美味佳肴为我鼓劲。在如此氛围之下，谁能说这不是一种难能可贵的幸福呢。
144 |近五年的博士学习生活里，要感谢的人太多太多。首先要感谢的是朱建阳老师，作为我就读北师大的博士生导师和科研引路人，有太多循循教导令人铭记在心：“研究问题一定要深入、要有亮点和创新，选的研究方向一定要能可持续的发展”。不禁感慨何故怀瑾握瑜，而自令见放为。还要感谢吕宏老师在我读博中期最迷茫的时候，对我的科研工作曾给予我最耐心的指导和帮助，虽然交流不多，但却受益匪浅，印象深刻。让我头一次体会到什么是理论研究家的气度、格局和魄力。尤其要感谢的是天文系的曹周键老师。本篇博士论文就是在曹周键教授的指导下完成的。在与曹老师密切地合作和交流的过程中，我有机会真正切身地体会和实践到：怎样提出一个好的科研问题、如何逐步地探索一个科学难题、怎样才是科学的思考与研究、以及指出在我身上有那么多不适宜的研究陋习和思想桎梏。“要紧紧盯住重要的问题，暂时忽略掉细枝末节，不要怕犯错出错，有时没有人知道也没有必要知晓全部细节”。如此认真耐心的教导、直言不讳的指出与悉心的提携和叮嘱，得到曹老师的指导是我人生中的一大幸运，也正是因此给予了我不畏艰难险阻、不惧冷嘲热讽，敢于永远坚持科研下去的勇气和信心。
145 |If our ignorance is infinite, the only possible course of action is to muddle through as best we can.
147 |—— THE IMPORTANCE OF STUPIDITY IN SCIENTIFIC RESEARCH, M. A. Schwartz
148 |在我的博士学习生活中，我收获了很多真情与友情。感谢张晓敏师姐、陈龙师兄和王洋洋师兄，感谢你们在办公室中给予了我太多的温情与科研上的思考和帮助。感谢同届的李喜彬同学、王小宝同学，尚欣同学和潘月婷同学等，让我无法忘怀我们曾在一起的科研讨论与合作、科研经验的交流和同病相怜的抚慰。还要感谢物理系的彭志鹏师弟、王鑫洋师弟、宋术鹏师弟等，我很感激有机会和你们成为真心朋友，希望未来大家在各自科研的道路上越来越顺利。尤为感谢孙兵同学，他不仅为我引荐了天文系的曹周键老师，也是我在科研和生活中最信赖的朋友和重要玩伴，很感激和怀念我们一起探讨物理和交流科研的无数时光。这也使得我有幸在天文系体会到热烈且充实的组会讨论，感谢这一路走来有太多的师兄师弟所给予的帮助和无私地分享，他们是季力伟师兄、赵志超师兄、岳晓军师兄、孙兵师弟、刘骁麟师弟、吴仕超师弟、朱锦平师弟、龚易师弟、赵天宇师弟、阎玮琛师弟、刘屿师弟、刘刚强师弟、高品师弟和黄阳师弟。
150 |纵观这些年来，种种经历仿佛历历在目，又好像遥不可及，感觉已经好几个世纪都过去了。依稀还记得，曾有个稚嫩的孩子是热情满满、踌躇满志的埋头于繁杂的计算和推演之中。也还有印象一个忙于为一个问题而奔波和四处求教的莽撞少年，然而始终郁郁寡欢、懵懵懂懂、恍恍惚惚。现在回头看来，俨然却是那么的陌生又那么的熟悉，那么的幼稚又那么的纯粹。曾一度发觉自己，该做的事情有很多，想做的事情也很多，什么事情也没做好，什么事情也不想做。有时我以为用脚丈量天下，可以看得更清楚、看得更明白，然而却差点忘却掉“凡事需躬行，成竹方在心”的人生道理。也有时我愤恨于为何自己总会身处在一个虚荣、攀比和势利之风盛行的环境中，直到读过卡哈尔在《致青年学者》书中的一段话，帮助我摆脱了内心的困惑与执拗，免受其灼伤：
151 |Theories definitely present an exceptional danger to the beginner’s future. To instruct carries with it a certain pedantic arrogance, a certain flaunting of intellectual superiority that is only pardoned in the savant renowned for a long series of true discoveries. Let us first become useful workmen; we shall see later if it is our fate to become architects.
153 |沉迷于理论对新手的未来发展的确格外危险，他会变得骄傲自大、喜欢卖弄学问，散发着虚浮的智力优越感，恐怕只有学养高深，做出过一系列发现的大科学家才会原谅他这种举动。所以，我们还是首先成为有用的建筑工人，然后再寻找成为建筑师的机会吧！
154 |—— ADVICE FOR A YOUNG INVESTIGATOR, Santiago Ramon Y Cajal
155 |158 |160 |阅透人情知纸厚，踏穿世路觉山平。
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在最后，我要感谢身边很多对我影响很大的事物，包括我自己。我并不奢望自己有任何天资过人之处，而宁愿是一个普普通通的辛苦劳碌之辈，向着自己所追求的目标，一步一步地能有所进步就心意满足。在我读研之初，《渴望生活》这本书哺育了我很多，让我将其视作患难与共一般的精神读物。在我最迷茫和快要失去科研动力的时候，是一本叫做《孤独的科学之路——钱德拉塞卡传》的传记帮助我重新拾回做研究的初心：寻找观点。书中所描述钱德拉的学术态度和待人品行等等深深地激励着自己，使得该书成为自己心目中最重要的床头必备书。在疫情期间和构思本论文的时候，一本名为《研究是一门艺术》的讨论科研方法和科技写作的书对我影响真心很大。虽说这么多年来，自己一直在努力收集各种只言片语的科研经验 并探索何为更有效的科研之道，然而此书非常系统且详尽地讲解了从科研问题和难题的提出，到如何对科研观点进行有效的论证与维护、承认与回应，还有谈到什么是科研声望和写作的用词细节等等，为我解答了不少与之相关的长期困惑和疑虑。可谓是相见恨晚，由衷的感谢这些读物对我的帮助。另外，还要感谢的事物实在太多，它们都从不同的角度和维度在我完成学位的道路上影响着我，比方说我的 Boss QC35II 降噪耳机，可以让我真正放心且自由地在研究生学习室里专注于阅读和思考，在耳边保留下自然与纯粹，隔离掉浮夸与娇作，免受其扰。
161 |曾有人言：“攻读博士学位的真正意义并非为了选择将来要做什么职业，而是选择一种精神生活方式”。我深知自己仍然是一名科研界的小学生，在科研方法、科研思路和学术写作等等方面，都还存在着太多的不足和缺陷。希望在未来的研究工作中，能够吸取教训，多与导师沟通和交流，逐渐走向一条可持续的成熟科研道路。
162 |往者不谏，来者可追。
163 |以上。
164 |2020 年 3 月
引力波是爱因斯坦 “广义相对论” 中最重要的预言，引力波探测是当代物理学重要的前沿领域之一。在可以预见的未来，引力波天文学、多信使天文学、HPC 数值模拟、以及基于深度学习和新计算硬件系统所加持下 AI 系统的崛起等都将会发挥越来越重要的作用，对重大的科学研究发现和国际科学合作项目的长期发展都会有举足轻重的意义。
147 |本论文介绍了作者攻读博士学位期间基于深度学习技术实现引力波信号探测和数据处理的几个工作：基于神经网络算法在引力波信号探测和可解释性分析的初探研究；在模拟 LIGO 噪声背景下，数据分布和卷积神经网络的模型结构对泛化的影响进行对比研究；构造全新的算法模型，真实 LIGO 引力波数据上，成功地搜寻到已确认的全部引力波事件以及其他泛化性能的研究。希望我们的工作可以进一步地促进新范式的转换和该多领域交叉学科的融合发展，相关研究涉及观测天文学、理论与计算物理学、数据科学、数字信号处理和计算机科学等。而且，本论文中所发展的深度学习方法和数据处理技术将会有助于加速现行的引力波数据处理流水线，并为发现新的引力理论带来契机与希望。
148 |随着引力波天文学不断地进步与发展，引力波事件的观测将会逐步形成常态，并且在人工智能技术革新的充分带动下，相关研究课题领域将会呈现可持续的蓬勃发展前景，由此进一步地促进多信使天文学的发展。在未来的研究中，可以从以下几个方面进一步深化现有研究：深度学习的黑箱性使得性能优异的模型所得到的试验结果难以理解透彻，且很难明确实验结果的置信程度，可以考虑借鉴成熟的信号处理技术，构造具有自适应性且解释性强的算法实现引力波数据分析；基于深度学习技术，需要设计和实现关于背景数据高斯或非高斯性的高性能噪声功率谱密度估计算法，从而有助于构建高置信度的引力波信号异常检测方法；对引力波事件信号的波源参数估计仍处在理论验证阶段，有待于从机器学习和表征学习算法的角度来探索真实噪声背景下，对引力波模板库的最大后验概率估计。
149 |考虑到未来引力波探测器灵敏度的进一步提升，每周都会有源源不断的引力波事件被探测和分析，基于机器学习技术在引力波数据分析领域上的交叉研究领域也将会越来越火热 1，届时将给引力波天文学和多信使天文学的发展带来巨大契机，开创数据科学与基础理论的交叉研究与发展的新格局。
150 |Elena Cuoco, Jade Powell, Marco Cavaglià, Kendall Ackley, Michal Bejger, Chayan Chatterjee, Michael Coughlin, Scott Coughlin, Paul Easter, Reed Essick, Hunter Gabbard, Timothy Gebhard, Shaon Ghosh, Leila Haegel, Alberto Iess, David Keitel, Zsuzsa Marka, Szabolcs Marka, Filip Morawski, Tri Nguyen, Rich Ormiston, Michael Puerrer, Massimiliano Razzano, Kai Staats, Gabriele Vajente, and Daniel Williams. Enhancing gravitational-wave science with machine learning. arXiv, May 2020. arXiv:2005.03745v2. ↩
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164 |- 引力波探测中关于深度学习数据分析的研究
162 |- Research on Data Analysis of Deep Learning in Gravitational Wave Detection
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此文是本人博士毕业论文的 HTML 版，用于学位申请的 PDF 版可见：Overleaf 或 Github。毕业答辩用的 Slides 可见 Slides.com。
169 |开源此论文的原因，不仅是为了方便个人查阅和总结，也希望能够促进相关领域的研究和进步，多多增进学术交流的机会。
172 |该课题之初开展于相关研究的初探性阶段，由于本人才疏学浅，难免会存在理论上的疏忽和遗漏，或论述上的错误与不准确，也可能会有文献引用资料更新不及时的情况。如有不妥之处，还望明示指出! My Email
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