Exploring the Viability of Fisher Discriminants in Galaxy Morphology Classification
该研究利用斯隆数字巡天（SDSS）数据，通过对比四种机器学习算法及多种预处理方法，发现经过均匀化处理的费雪判别器在星系形态分类任务中取得了 0.9310 的最高准确率，其表现优于人工神经网络、提升决策树和 K 近邻算法。
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180 篇论文
pyKurucz: A Pure Python Reimplementation of Kurucz SYNTHE for Stellar Spectrum Synthesis
该论文介绍了 pyKurucz，这是一个完全用 Python 重写的 Kurucz SYNTHE 恒星谱合成代码，它在无需任何 Fortran 依赖的情况下实现了与原版高度一致的精度，并解决了原代码因语言过时而面临的编译与维护难题，同时便于集成到现代机器学习工作流中。
Self-consistent-field method for triaxial differentiated bodies in hydrostatic equilibrium
本文提出了一种名为 BALEINES 的新数值代码，通过直接迭代求解分层流体天体的边界形状而非密度分布，来研究三轴分层天体的流体静力学平衡，并据此指出矮行星创神星（Quaoar）的观测形状与其流体静力学平衡模型不相容。
Phase Retrieval using Nonlinear Curvature Sensing within Convergent Beams
该论文提出了一种基于非线性曲率传感的相位检索新方法，通过建立物理光学传播模型并验证四平面强度测量在会聚光束中的可行性，成功将传统的多平面 Gerchberg-Saxton 重建算法适配于会聚光束环境，从而显著减小了自适应光学系统的尺寸、重量、复杂度及成本。
AS-Bridge: A Bidirectional Generative Framework Bridging Next-Generation Astronomical Surveys
本文提出了名为 AS-Bridge 的双向生成框架，利用随机布朗桥扩散模型在 LSST 和 Euclid 等下一代天文巡天数据之间建立双向转换，从而实现跨巡天的缺失观测概率预测与稀有事件检测，显著提升联合数据分析的科学价值。
Identifying highly magnetized white dwarfs: A dimensionality reduction framework for estimating magnetic fields
该研究利用无监督机器学习技术（UMAP 和 DBSCAN）对氢大气白矮星样本进行降维聚类分析，成功识别出具有独特物理特性的子群以区分磁化白矮星，并基于已知样本估算了其他磁化白矮星的磁场强度。
Assessing the robustness of amortized simulation-based inference to transient noise in gravitational-wave ringdowns
该研究提出了一种基于神经后验估计的摊销模拟推断方法，用于直接估计引力波铃宕信号参数，验证了其在统计一致性和速度上优于传统马尔可夫链方法，并揭示了瞬态噪声（特别是信号尾部的干扰）对质量与自旋参数估计偏差的关键影响。
The Targeted Standard Siren Cosmology with Pulsar Timing Arrays
该论文提出利用针对性搜索替代全天空盲搜索来克服脉冲星计时阵列对超大质量黑洞双星定位精度低的问题，并证明仅凭中国脉冲星计时阵列（CPTA）即可将哈勃常数的测量精度提升至 2 km/s/Mpc，从而为解决哈勃常数危机提供独立且决定性的支持。
Simulation-Based Inference for Direction Reconstruction of Ultra-High-Energy Cosmic Rays with Radio Arrays
该论文提出了一种结合物理信息图神经网络与归一化流的模拟推断框架，用于利用无线电阵列重建超高能宇宙线的方向，实现了亚度级的角分辨率和经过校准的保守不确定性估计，特别适用于 GRAND 等未来实验。
Astromer 2
本文介绍了专为光变曲线设计的 Astromer 2 基础模型，该模型通过在 MACHO 巡天数据上进行自监督预训练并引入加权样本嵌入技术，在分类任务中显著优于其前代模型，特别是在小样本场景下展现了卓越的泛化能力。
FLARE: FCCee b2Luigi Automated Reconstruction And Event processing
本文介绍了 FLARE 这一基于 b2luigi 的开源数据工作流编排工具，它专为 FCCee 分析和 Key4HEP 堆栈设计，能够自动化管理从生成器到重建的完整蒙特卡洛数据流程，并展示了其 v0.1.4 版本的扩展功能与多种应用场景。
Identification of Strongly Lensed Gravitational Wave Events Using Squeeze-and-Excitation Multilayer Perceptron Data-efficient Image Transformer
本文提出了一种基于视觉 Transformer 的 Squeeze-and-Excitation 多层感知机数据高效图像变换器（SEMD）模型，通过建模时频图谱对的形态相似性，有效克服了传统贝叶斯方法在识别强透镜引力波事件时的计算瓶颈，实现了在不同探测器灵敏度下的高效、鲁棒分类。
Towards a foundation model for astrophysical source detection: An End-to-End Gamma-Ray Data Analysis Pipeline Using Deep Learning
本文提出了一种基于深度学习的端到端伽马射线源分析管道，通过扩展 AutoSourceID 方法处理 CTAO 模拟数据，实现了源检测、定位与表征，为构建天体物理源探测的基础模型奠定了基础。
Smoothed Particle Hydrodynamics in pkdgrav3 for Shock Physics Simulations I: Hydrodynamics
本文介绍了专为大规模流体动力学及自引力模拟而设计的高性能并行树-SPH 代码 pkdgrav3，它通过结合现代混合 CPU/GPU 架构优化与异步通信机制，实现了卓越的扩展性、数值精度及在行星撞击等天体物理应用中的鲁棒性。
Large Language Model-driven Analysis of General Coordinates Network (GCN) Circulars
本文利用大语言模型（LLM）构建了一套自动化流程，成功实现了对 NASA 通用坐标网络（GCN）中非结构化瞬变天体报告的高效解析、主题聚类、多信使分类以及红移信息提取，显著提升了天文文本挖掘的自动化水平与准确性。
Accelerating reionization constraints: An ANN-emulator framework for the SCRIPT Semi-numerical Model
本文提出了一种结合粗分辨率 MCMC 定位与自适应采样训练人工神经网络代理模型的框架，用于加速 SCRIPT 半数值模型的再电离时期约束，在仅使用约 1000 次高分辨率模拟的情况下，将计算成本降低了约 70 倍，同时保持了统计可靠性。
The Preliminary Mauve Science Programme: Science themes identified for the first year of operations
本文介绍了由 Blue Skies Space 公司开发的低成本小卫星 Mauve 在 2025 年 11 月发射后，其科学合作团队为任务首年确定的 10 个科学主题、观测策略及目标，旨在填补银河系紫外空间观测数据的空白。
Matched Filtering for the Canadian Hydrogen Observatory and Radio-Transient Detector Galaxy Search
本文介绍了加拿大氢观测与射电瞬变源探测器（CHORD）星系巡天中用于解决其高度冗余阵列引起的空间混叠问题的匹配滤波策略，并提出了一种预测工具，证实了通过随时间累积数据及调整约两度的赤纬偏移扫描即可有效区分混叠源。
The 4 meter New Robotic Telescope project: an updated report
本文介绍了旨在利用罗克德洛斯穆查乔斯天文台优越大气条件、通过大口径全自动快速响应及多波段仪器来推动时域天文学研究的 4 米新机器人望远镜（NRT）项目的科学动机、最新进展以及光学、机械和控制系统等潜在技术方案的评估情况。
New Robotic Telescope: The big eye to observe the transient Universe
本文介绍了旨在构建全球最大机器人望远镜的 NRT 国际项目，该项目将依托利物浦望远镜和 GTC 的成熟经验及拉帕尔马岛的优越观测条件，配备 4 米级拼接主镜及多波段仪器，以实现对瞬变宇宙的快速响应观测，并重点分析了其光学系统进展及建设运营规划。