Decoupling candidate dual AGN from chance superpositions in the GOTHIC survey via a deep-learning framework
यह शोध पत्र YOLOv11 पर आधारित एक डीप-लर्निंग फ्रेमवर्क प्रस्तुत करता है जो वास्तविक द्वैत सक्रिय गैलेक्टिक नाभिकों (dual active galactic nuclei) और संयोगवश होने वाले अध्यारोपण (chance superpositions) के बीच अंतर करने के लिए अस्वीकार किए गए GOTHIC सर्वेक्षण उम्मीदवारों का पुन: विश्लेषण करता है, जिससे लगभग 13,672 से 29,605 संभावित प्रणालियों की एक परिष्कृत सूची प्राप्त होती है जो संदूषण को महत्वपूर्ण रूप से कम करती है और विलीन होते सुपरमैसिव ब्लैक होल्स की गणना को विस्तृत करती है।