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Is the `Known' Enough? An Integrated Machine Learning Framework for Eclipsing Binary Classification and Parameter Estimation Based on Well-Characterized Systems

यह अध्ययन रैंडम फॉरेस्ट और एक्सजीबूस्ट (XGBoost) मॉडलों का उपयोग करते हुए एक एकीकृत मशीन लर्निंग फ्रेमवर्क पेश करता है जो फोटोमेट्रिक लाइट कर्व्स से ग्रहण करने वाले द्विआधारी तारों (eclipsing binary stars) के आकारिकी (morphology) को वर्गीकृत करने और उनके भौतिक मापदंडों का अनुमान लगाने का कार्य एक साथ करता है, जो सुव्यवस्थित प्रणालियों पर उच्च सटीकता और सामान्यीकरण प्रदर्शित करता है और ओगले (OGLE) एवं केप्लर (Kepler) जैसे स्वतंत्र कैटलॉग के विरुद्ध इसकी प्रभावशीलता को प्रमाणित करता है।

Burak Ulaş2026-04-22
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LavAtmos 2.0: Incorporating Volatiles Species in Vaporization Models

यह शोध पत्र LavAtmos 2.0 प्रस्तुत करता है, जो एक अद्यतित रासायनिक साम्यावस्था मॉडल है जो लावा वाष्पीकरण गणनाओं में वाष्पशील प्रजातियों (C, H, N, S, P) को सम्मिलित करता है, जिससे यह प्रकट होता है कि इन तत्वों को शामिल करने से वाष्पित प्रजातियों के आंशिक दबाव में उल्लेखनीय वृद्धि होती है और इसके परिणामस्वरूप निम्न वायुमंडलीय C/O अनुपात प्राप्त होते हैं जो गर्म चट्टानी एक्सोप्लैनेट्स (exoplanets) पर सतह के लावा महासागरों के लिए एक नए ट्रेसर के रूप में कार्य कर सकते हैं।

Christiaan P. A. van Buchem, Mantas Zilinskas, Yamila Miguel, Wim van Westrenen2026-04-21
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PHECT: A lightweight computation tool for pulsar halo emission

यह शोधपत्र PHECT को प्रस्तुत करता है, जो एक हल्का और उपयोगकर्ता के अनुकूल सॉफ्टवेयर टूल है जो गैलेक्टिक कॉस्मिक-रे प्रसार पर उच्च-परिशुद्धता वाले अवलोकन संबंधी डेटा की बेहतर व्याख्या करने के लिए उन्नत परिवहन मॉडलों और स्थिर परिमित-आयतन विविक्तकरणों (finite-volume discretizations) का उपयोग करके पल्सर हेलो उत्सर्जन को मॉडल करता है।

Kun Fang2026-04-21
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A Comprehensive Sulfur Chemistry Network Including Excited S(1D) and SO(1{\Delta}) for the XODIAC Photochemical Model: Accounting for Missing Sulfur Processes in Venus and Exo-Venus Analogs

यह अध्ययन CO2 के साथ ग्राउंड- और एक्साइटेड-स्टेट सल्फर प्रतिक्रियाओं के लिए नए काइनेटिक मापदंडों की गणना करके और एक निकट-सतह परमाणु सल्फर स्रोत को शामिल करके शुक्र और एक्सो-वीनस एनालॉग्स के लिए XODIAC फोटोकेमिकल मॉडल को उन्नत करता है, जो सामूहिक रूप से S3 और S4 प्रचुरता में विसंगतियों को हल करता है और सल्फर रसायन विज्ञान को आकार देने में एक्साइटेड स्टेट्स और गहरे वायुमंडलीय स्रोतों की महत्वपूर्ण भूमिका को रेखांकित करता है।

Priyankush Ghosh, Namrata Rani, Jeehyun Yang, Karen Willacy, P. B. Rimmer, Liton Majumdar2026-04-21
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Spec-o3: A Tool-Augmented Vision-Language Agent for Rare Celestial Object Candidate Vetting via Automated Spectral Inspection

यह शोध पत्र Spec-o3 को प्रस्तुत करता है, जो एक टूल-ऑगमेंटेड विजन-लैंग्वेज एजेंट है जो दुर्लभ खगोलीय पिंडों की जांच को स्वचालित करने के लिए दो-चरणीय प्रशिक्षण रणनीति और मल्टीमॉडल चेन-ऑफ-थॉट रीजनिंग का लाभ उठाता है, जिससे अत्याधुनिक प्रदर्शन और विभिन्न सर्वेक्षणों में मजबूत सामान्यीकरण प्राप्त होता है, जबकि यह मौजूदा डीप लर्निंग और प्रोप्राइटरी मॉडलों से काफी बेहतर प्रदर्शन करता है।

Minghui Jia, Qichao Zhang, Ali Luo, Linjing Li, Shuo Ye, Hailing Lu, Wen Hou, Dongbin Zhao2026-04-21
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On-Orbit Space AI: Federated, Multi-Agent, and Collaborative Algorithms for Satellite Constellations

यह सर्वेक्षण एक एकीकृत वर्गीकरण और सिस्टम-स्तरीय दृष्टिकोण प्रस्तुत करके ऑन-ऑर्बिट स्पेस एआई के उभरते क्षेत्र को समेकित करता है, जो सख्त परिचालन बाधाओं के तहत उपग्रह नक्षत्रों (सैटेलाइट कॉन्स्टेलेशन) में स्वायत्त, समन्वित निर्णय लेने में सक्षम बनाने के लिए डिज़ाइन किए गए फेडरेटेड लर्निंग, मल्टी-एजेंट एल्गोरिदम और सहयोगी सेंसिंग प्रतिमानों (पैराडाइम्स) को प्रस्तुत करता है।

Ziyang Wang2026-04-21
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Classifying Supermassive Black Hole Growth Regimes to Observables Across Cosmological Simulations with Forecasts for LSST

यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि फॉरवर्ड-मॉडल किए गए कॉस्मोलॉजिकल सिमुलेशन पर प्रशिक्षित एक एनसेंबल मशीन लर्निंग क्लासिफायर केवल LSST ब्रॉडबैंड फोटोमेट्री का उपयोग करके, ओवर-मैसिव और अंडर-मैसिव सुपरमैसिव ब्लैक होल विकास शासन के बीच सटीक रूप से अंतर कर सकता है, जो विभिन्न फीडबैक प्रिस्क्रिप्शन वाले सिमुलेशन के बीच स्थानांतरण करने पर भी उच्च सटीकता प्राप्त करता है।

Hitaishi Chillara2026-04-21
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A First Investigation of Repeated-Signal Localization of Strongly Lensed Gravitational Waves for Multimessenger Astronomy

यह शोध पत्र यह प्रदर्शित करता है कि प्रबल रूप से लेंस वाले गुरुत्वाकर्षण तरंग स्रोतों की कई लेंस वाली छवियों को संयोजित करने से आकाश के स्थानीयकरण की सटीकता में महत्वपूर्ण सुधार होता है, जिसमें सबसे अधिक लाभ केवल दो छवियों को मिलाने से प्राप्त होता है, जिससे प्रभावी मल्टीमैसेंजर अनुवर्ती और होस्ट गैलेक्सी की पहचान सुगम हो जाती है।

Alvin K. Y. Li, Otto A. Hannuksela2026-04-21
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heliostack: A Novel Approach to Minor Planet Discovery

यह शोध पत्र "heliostack" को प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन नॉनलीनियर शिफ्ट-एंड-स्टैक एल्गोरिदम है जो इमेज इंटीग्रेशन समय को एक दिन से अधिक तक बढ़ा देता है, जिससे हबल स्पेस टेलीस्कोप के 15 दिनों के आर्काइवल डेटा में मंद सौर मंडल की वस्तुओं की पहली खोज सफलतापूर्वक सक्षम हुई है।

Kevin J Napier, Matthew J Holman, Hsing-Wen Lin, David W Gerdes, Thomas R Ruch2026-04-21
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AstroSURE: Learning to Remove Noise from Astronomical Images Without Ground Truth Data

यह शोध पत्र उन डीप-लर्निंग डिनोइजिंग (denoising) विधियों का मूल्यांकन करता है जो खगोलीय इमेजिंग के लिए बिना किसी क्लीन ग्राउंड-ट्रुथ डेटा के कार्य करती हैं, यह प्रदर्शित करते हुए कि वे हबल स्पेस टेलीस्कोप के अवलोकनों में मंद-स्रोत की पहचान क्षमता को बढ़ा सकती हैं और सफल क्रॉस-डोमेन अनुकूलन के लिए उपकरण समानता के महत्वपूर्ण महत्व को रेखांकित करती हैं।

Omid Vaheb, Sebastien Fabbro, Stark Draper2026-04-21