Automated Physics-Informed Neural-Networks-Based Calibration of Highly Segmented Silicon Telescopes
यह शोध पत्र एक पूर्णतः स्वचालित, भौतिकी-सूचित न्यूरल नेटवर्क ढांचे को प्रस्तुत करता है जो पुनर्गठित उत्तेजना ऊर्जा की चौड़ाई के वैश्विक न्यूनीकरण के माध्यम से डिटेक्टर गेन और ज्यामितीय सुधारों को एक साथ अनुकूलित करके अत्यधिक खंडित सिलिकॉन टेलीस्कोप एरेज़ को कुशलतापूर्वक कैलिब्रेट करता है, जैसा कि PISTA विखंडन डेटा पर इसके सफल अनुप्रयोग द्वारा प्रदर्शित किया गया है।