Background réaliste CsI(Tl) + hybridation mesuré/synthétique + dashboard continuum

- Remplace le continuum exponentiel par un modèle réaliste CsI(Tl) dans
  l'entraînement (bosse asymétrique ~110 keV + queue Compton)
- Ajoute l'injection de background mesuré (70% mesuré / 30% synthétique)
  via --measured_background et MEASURED_BACKGROUND_PATH
- Ajoute l'endpoint /api/background/continuum et le toggle "Continuum CsI"
  sur le dashboard background
- Exclut le canal 1023 (overflow bin) de l'affichage web (NUM_CHANNELS=1023)
- Corrige le lissage Gaussien du background (normalisation locale aux bords)
- Met à jour README.md, CLAUDE.md, TUTORIEL.md, TOTO.md, vega_ml/README.md

Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 <noreply@anthropic.com>

train/entrypoint.sh

@@ -11,6 +11,7 @@ DETECTOR="${DETECTOR:-radiacode_103}"
 MIN_DURATION="${MIN_DURATION:-43200}"
 MAX_DURATION="${MAX_DURATION:-86400}"
 SEED="${SEED:-42}"
+MEASURED_BACKGROUND_PATH="${MEASURED_BACKGROUND_PATH:-}"
 
 echo "============================================"
 echo "  Radiacode 103 — Pipeline d'entraînement"
@@ -25,6 +26,12 @@ echo "  Batch size  : $BATCH_SIZE"
 echo "  Learning rate: $LEARNING_RATE"
 echo "============================================"
 
+MEASURED_BG_ARG=""
+if [ -n "$MEASURED_BACKGROUND_PATH" ] && [ -f "$MEASURED_BACKGROUND_PATH" ]; then
+    MEASURED_BG_ARG="--measured_background $MEASURED_BACKGROUND_PATH"
+    echo "Using measured background: $MEASURED_BACKGROUND_PATH"
+fi
+
 echo ""
 echo "=== Phase 1 : Génération des spectres synthétiques ==="
 python -m vega_ml.synthetic_spectra.generate_spectra \
@@ -33,7 +40,8 @@ python -m vega_ml.synthetic_spectra.generate_spectra \
   --detector "$DETECTOR" \
   --min_duration "$MIN_DURATION" \
   --max_duration "$MAX_DURATION" \
-  --seed "$SEED"
+  --seed "$SEED" \
+  $MEASURED_BG_ARG
 
 echo ""
 echo "=== Phase 2 : Entraînement du VegaModel ==="