该模型用于区分伽马射线暴（GRB）信号与背景噪声，基于深度学习对不同时间窗（如256ms）的光变曲线数据进行二分类。采用ResNet-CBAM卷积神经网络架构，通过注意力机制增强关键时序特征，提升分类准确率。