「astro-ph.EP」カテゴリーアーカイブ

CosmosDSR — a methodology for automated detection and tracking of orbital debris using the Unscented Kalman Filter

投稿日: 2023年11月1日 作成者: jarxiv

要約 ケスラー症候群とは、頻繁な宇宙活動によって増加するスペースデブリを指し、将 … 続きを読む →

カテゴリー: 68, astro-ph.EP, astro-ph.IM, cs.AI, cs.CV, I.2.6 | CosmosDSR — a methodology for automated detection and tracking of orbital debris using the Unscented Kalman Filter はコメントを受け付けていません

Deep machine learning for meteor monitoring: advances with transfer learning and gradient-weighted class activation mapping

投稿日: 2023年10月27日 作成者: jarxiv

要約 ここ数十年で、流星研究のための光学検出システムの使用が劇的に増加し、その結 … 続きを読む →

カテゴリー: astro-ph.EP, astro-ph.IM, cs.LG, eess.IV | Deep machine learning for meteor monitoring: advances with transfer learning and gradient-weighted class activation mapping はコメントを受け付けていません

Deep machine learning for meteor monitoring: advances with transfer learning and gradient-weighted class activation mapping

投稿日: 2023年10月26日 作成者: jarxiv

要約 ここ数十年で、流星研究のための光学検出システムの使用が劇的に増加し、その結 … 続きを読む →

カテゴリー: astro-ph.EP, astro-ph.IM, cs.LG, eess.IV | Deep machine learning for meteor monitoring: advances with transfer learning and gradient-weighted class activation mapping はコメントを受け付けていません

NA-SODINN: a deep learning algorithm for exoplanet image detection based on residual noise regimes

投稿日: 2023年10月25日 作成者: jarxiv

要約 教師あり深層学習は、角度差分イメージング (ADI) データセットにおける … 続きを読む →

カテゴリー: astro-ph.EP, astro-ph.IM, cs.LG, eess.IV | NA-SODINN: a deep learning algorithm for exoplanet image detection based on residual noise regimes はコメントを受け付けていません

Analyze Mass Spectrometry data with Artificial Intelligence to assist the understanding of past habitability of Mars and provide insights for future missions

投稿日: 2023年10月19日 作成者: jarxiv

要約 この論文は、古代火星の居住可能性の可能性を検出するための質量分析データに対 … 続きを読む →

カテゴリー: astro-ph.EP, cs.AI, cs.CV, cs.LG, physics.data-an | Analyze Mass Spectrometry data with Artificial Intelligence to assist the understanding of past habitability of Mars and provide insights for future missions はコメントを受け付けていません

Reproducing Bayesian Posterior Distributions for Exoplanet Atmospheric Parameter Retrievals with a Machine Learning Surrogate Model

投稿日: 2023年10月17日 作成者: jarxiv

要約 TauRex などの典型的な検索ソフトウェアを使用して、通過惑星の透過スペ … 続きを読む →

カテゴリー: astro-ph.EP, astro-ph.IM, cs.LG, physics.data-an | Reproducing Bayesian Posterior Distributions for Exoplanet Atmospheric Parameter Retrievals with a Machine Learning Surrogate Model はコメントを受け付けていません

Asteroids co-orbital motion classification based on Machine Learning

投稿日: 2023年9月20日 作成者: jarxiv

要約 この研究では、機械学習を使用して、特定の惑星と共軌道運動する小惑星を分類す … 続きを読む →

カテゴリー: astro-ph.EP, cs.LG, cs.NA, math.NA | Asteroids co-orbital motion classification based on Machine Learning はコメントを受け付けていません

Parameterizing pressure-temperature profiles of exoplanet atmospheres with neural networks

投稿日: 2023年9月7日 作成者: jarxiv

要約 系外惑星の大気検索 (AR) は通常、ベイジアン推論技術とフォワード シミ … 続きを読む →

カテゴリー: astro-ph.EP, astro-ph.IM, cs.LG | Parameterizing pressure-temperature profiles of exoplanet atmospheres with neural networks はコメントを受け付けていません

Revisiting mass-radius relationships for exoplanet populations: a machine learning insight

投稿日: 2023年8月29日 作成者: jarxiv

要約 系外惑星の発見数の増加と機械学習技術の進歩により、太陽系外の世界の特徴を探 … 続きを読む →

カテゴリー: astro-ph.EP, cs.LG | Revisiting mass-radius relationships for exoplanet populations: a machine learning insight はコメントを受け付けていません

Comparison of automated crater catalogs for Mars from Benedix et al. (2020) and Lee and Hogan (2021)

投稿日: 2023年8月29日 作成者: jarxiv

要約 最近では、ニューラル ネットワークやその他の自動化手法を使用したクレーター … 続きを読む →

カテゴリー: astro-ph.EP, astro-ph.IM, cs.CV, cs.LG | Comparison of automated crater catalogs for Mars from Benedix et al. (2020) and Lee and Hogan (2021) はコメントを受け付けていません