Q-GAIN은 머신러닝과 물리 기반 분석 기법을 콜드 톰 실험에 적용하기 위한 파이썬 패키지입니다. BEC 이미지에서 특징을 감지하기 위한 분류, 객체 감지, 물리 기반 지표를 즉시 구현합니다. Q-GAIN은 데이터 로딩 및 전처리부터 ML 기반 특징 식별, 기존 분석 기법으로 이어지는 모듈 방식 워크플로우를 장려합니다. MNIST 데이터셋의 손글씨 숫자 분류를 통해 Q-GAIN 프레임워크의 기본 워크플로우를 보여줍니다.