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यह शोध पत्र स्लिटलेस NISP स्पेक्ट्रोस्कोपी का उपयोग करके 'यूक्लिड क्विक डेटा रिलीज़' से लगभग 3,500 चमकीले क्वासरों की पहचान और रेडशिफ्ट निर्धारण प्रस्तुत करता है, जिसके परिणामस्वरूप एक नया सजातीय कैटलॉग, पहला 'यूक्लिड क्वासर कंपोजिट स्पेक्ट्रम', और होस्ट गैलेक्सी रूपात्मकता एवं AGN चयन तकनीकों का विश्लेषण प्राप्त हुआ है।
STIS टीम ने G 191-B2B मानक तारे के लिए बेहतर CALSPECv11 फ्लक्स मॉडल का उपयोग करके और नए ब्लेज़ शिफ्ट गुणांक एवं रिपल टेबल जारी करके, सर्विसिंग मिशन 4 के बाद उपकरण के एशेल (echelle) मोड के लिए ऑन-ऑर्बिट संवेदनशीलता वक्रों को अपडेट किया है।
यह अध्ययन यह निर्धारित करने के लिए ACS/WFC बायस फ्रेम्स का विश्लेषण करता है कि रीड नॉइज़ (read noise) में कोई कॉलम निर्भरता नहीं है लेकिन यह संचित डार्क करंट के कारण रो नंबर (row number) से प्रभावित होती है, जबकि यह भी पाया गया है कि फिजिकल प्री-स्कैन्स में साइंस एरे की तुलना में कम शोर होता है, एम्पलीफायर A और C प्रारंभिक रैखिक शोर कमी दर्शाते हैं, और हॉट पिक्सल को मास्क करने से कॉलम शोर कम हो जाता है।
यह शोध पत्र OPTIMUS सर्वेक्षण के वैज्ञानिक उद्देश्यों और अवलोकन पद्धति को रेखांकित करता है, जो युवा विशाल तारों के आसपास के जटिल अंतरतारकीय माध्यम की व्यापक रूप से विशेषता बताने के लिए ऑप्टिकल, इन्फ्रारेड और मिलीमीटर दूरबीनों के बहु-तरंगदैर्ध्य डेटा का उपयोग करता है।
यह शोध पत्र O4a और O4b रन के दौरान LIGO-Virgo-KAGRA गुरुत्वाकर्षण तरंग सुपरइवेंट्स (superevents) के लिए ऑप्टिकल समकक्षों (optical counterparts) को व्यवस्थित रूप से खोजने हेतु ALeRCE ब्रोकर का उपयोग करने वाले एक स्वचालित ढांचे को प्रस्तुत करता है, जिसने एक AGN में बोवेन फ्लोरेसेंस फ्लेयर (Bowen fluorescence flare) के अनुरूप एक क्षणिक घटना सहित कई संभावित उम्मीदवारों की सफलतापूर्वक पहचान की है।
स्टारविस्पर टेलीस्कोप सिस्टम एक एआई एजेंट फ्रेमवर्क है जो बड़े भाषा मॉडलों को विशिष्ट वर्कफ़्लो के साथ एकीकृत करके एंड-टू-एंड खगोलीय अवलोकनों को स्वचालित करता है, जिससे मानव हस्तक्षेप को कम करने और भविष्य के बड़े पैमाने के टेलीस्कोप एरे के लिए स्केलेबल क्षमता प्रदर्शित करने के लिए अवलोकनों की योजना बनाने, डेटा का विश्लेषण करने और फॉलो-अप को ट्रिगर करने के कार्य स्वायत्त रूप से किए जाते हैं।
यह शोध पत्र एक ConvLSTM2D आर्किटेक्चर पर आधारित एक डीप लर्निंग पाइपलाइन प्रस्तुत करता है जो मल्टी-बैंड टाइम-सीरीज इमेजिंग डेटा में स्ट्रॉन्गली लेंसड टाइप Ia सुपरनोवा का प्रभावी ढंग से पता लगाता है, जो आगामी सर्वेक्षणों जैसे कि LSST के लिए समय पर फॉलो-अप सक्षम करने हेतु 7वीं से 9वीं अवलोकन तक उच्च ट्रू-पॉजिटिव दरों और कम फॉल्स-पॉजिटिव दरों को प्राप्त करता है।
यह शोध पत्र वैश्विक 21-सेमी ब्रह्मांड विज्ञान प्रयोगों के लिए एक नवीन टाइम-सीरीज कैलिब्रेशन विधि प्रस्तुत करता है जो सिस्टम ड्रिफ्ट और संदर्भ स्रोत प्रतिबाधा (इम्पीडेंस) धारणाओं को मॉडल और ठीक करने के लिए नॉइज़ वेव मापदंडों का उपयोग करता है, जिससे पिछले तकनीकों की तुलना में स्पेक्ट्रल रेसिडुअल्स और पैरामीटर फिट त्रुटियों को महत्वपूर्ण रूप से कम किया जा सकता है।
StarDICE IV का शोध एक ऐसी विधि प्रस्तुत करता है जो वायुमंडलीय ग्रे एक्सटिंक्शन (gray extinction) के लिए दृश्य फोटोमेट्री को ठीक करने हेतु समवर्ती थर्मल इन्फ्रारेड अवलोकनों का उपयोग करती है, जिससे जमीनी सर्वेक्षणों को गैर-फोटोग्राफिक स्थितियों में भी उप-प्रतिशत अंशांकन सटीकता प्राप्त करने में सक्षम बनाया जा सके।
यह शोधपत्र ARTEMIDE को प्रस्तुत करता है, जो एक ओपन-सोर्स Mask R-CNN फ्रेमवर्क है जो Euclid के क्विक डेटा रिलीज़ में सुदृढ़ गुरुत्वाकर्षण लेंसिंग आर्क (strong gravitational lensing arcs) का पता लगाने और उनके विखंडन (segmentation) को सफलतापूर्वक स्वचालित करता है, उच्च परिशुद्धता (precision) और रिकॉल (recall) प्राप्त करते हुए विशाल वाइड-फील्ड सर्वेक्षण डेटासेट के विश्लेषण के लिए डीप लर्निंग की व्यवहार्यता को प्रदर्शित करता है।