183 篇论文
本文介绍了利用 Python 包 galmex 为 DECaLS 巡天构建首个非参数形态指数（CAS 和 MEGG）公开星表，并通过 LightGBM 机器学习模型结合这些指数实现了对红移 z~0.15 以下星系螺旋与椭圆形态的高精度概率分类。
本文介绍了 OPTIMus 项目，这是一项旨在利用光学、红外和毫米波多波段观测数据（主要来自俄罗斯和瑞典的多个望远镜），对年轻大质量恒星附近的复杂星际介质进行三维结构重建和物理参数测定的综合性研究。
本文提出了一种基于隐式投影的改进梯度（MG）方法，通过修正磁场梯度在无网格磁流体动力学模拟中实现了机器精度下的严格散度为零，并在多种测试中展现出优于约束梯度（CG）技术及 GIZMO 代码的精度与数值耗散特性。
本文利用 EEE 合作组在斯瓦尔巴群岛（北纬 78.9°）连续六年采集的宇宙线μ子数据，结合当地探空资料，深入分析了大气温度变化对μ子通量年调制的影响，并通过温度修正后的周期分析验证了该高纬度站点的特征，同时与低纬度站点的修正系数进行了对比。
本文提出了一种基于 ALeRCE 公共警报经纪人的自动化框架，用于在 LIGO-Virgo-KAGRA 第四观测季（O4a/O4b）期间搜索双黑洞并合的光学对应体，通过机器学习分类和宿主星系匹配筛选出多个候选体，并成功识别出一个与活动星系核中 Bowen 荧光耀斑一致的瞬变事件。
本文提出了 SELDON，一种结合掩码 GRU-ODE 编码器、潜在神经 ODE 传播器及可解释高斯基解码器的连续时间变分自编码器，旨在高效处理稀疏、不规则且异方差的时域天体物理光变曲线，通过生成具有物理意义的参数来优化超大规模巡天观测中的光谱后续观测优先级排序。
本文介绍了 StarWhisper 望远镜系统，这是一个将大语言模型与专用功能调用及模块化工作流相结合的人工智能代理框架，旨在通过自动化观测规划、实时数据处理及瞬变源触发机制，解决大规模望远镜阵列在时域天文学中的操作瓶颈，并已在 Nearby Galaxy Supernovae Survey 的 10 台业余望远镜网络中成功部署验证。
本文以太极计划为例，综述了空间引力波探测面临的数据分析挑战，并介绍了旨在推动高保真模拟与全局分析管道发展的“太极数据挑战赛第二轮”及其配套开源工具包 Triangle。
本文开发了一种基于 ConvLSTM2D 架构的深度学习管道，利用多波段时序图像数据，能够在 LSST 类巡天中高效且早期地识别强引力透镜 Ia 型超新星，并在第 7 次观测时实现了 60% 以上的真阳性率。
该论文提出了一种基于真实探测器数据中各类噪声瞬态奇异值分解（SVD）主要奇异向量的改进型判别统计量，用于有效区分双黑洞引力波信号与非高斯噪声瞬态（如 blip 等），其性能与基于正弦高斯基矢的现有方法相当，并为处理难以用解析函数建模的噪声瞬态提供了新的构建思路。
本文提出了一种基于噪声波参数并显式利用时间信息的新型校准方法，通过拟合时频多项式曲面，成功消除了全球 21 厘米宇宙学实验中接收机随时间漂移的影响及参考源反射系数的假设依赖，显著提升了校准精度并大幅降低了均方根误差。
本文介绍了一个将 SEVN 双星种群综合代码与 Arepo-GW 模块耦合的灵活框架，用于在 MillenniumTNG 宇宙学流体动力学模拟中构建引力波事件目录，并展示了该框架在预测双黑洞并合率、延迟时间分布及前身星性质等方面与观测数据的一致性及其在宇宙学背景下的应用潜力。
本文提出了一种利用热红外观测数据校正可见光波段大气灰消光的新方法，通过结合环境监控、辐射传输模拟及 Gaia 星表，成功将非晴好天气下的测光精度提升至与晴好天气相当的水平，显著降低了残差并生成了高分辨率消光图。
本文提出了一种基于 Mask R-CNN 的深度学习框架（ARTEMIDE），用于在欧几里得（Euclid）快速数据发布（Q1）的大规模星系团图像中自动检测并分割强引力透镜弧，在模拟测试中实现了高精度识别，并成功应用于真实观测数据以验证其有效性。
本文展示了基于全数字域实现的下一代低电平射频（NG-LLRF）系统，在 Cool Copper Collider 原型结构上成功进行了高达 5.4 MW 峰值功率的微秒级高功率射频脉冲任意整形实验，验证了其在直线加速器注入器相位调制、脉冲压缩相位反转及束流负载补偿等应用中的高精度能力。
本文介绍了名为 Synference 的灵活 Python 框架，该框架利用模拟基础推断（SBI）技术，通过训练神经后验估计器，实现了从 14 波段 HST 和 JWST 测光数据中快速、准确地推断星系物理参数及红移，其处理速度比传统嵌套采样或 MCMC 方法快约 1700 倍，并能有效支持贝叶斯模型比较。
本文介绍了针对北天 High Time Resolution Universe 巡天数据的单脉冲搜索流程及其模拟测试，通过开发 FRBfaker 和 RFIbye 等新工具注入合成信号并评估性能，最终在测试数据中成功探测到已知脉冲星、RRAT 以及多个潜在的孤立单脉冲候选体。
本文提出并验证了一种名为“边带×边带波前传感”（PMPMWFS）的新方法，该方法通过解调两个反谐振相位调制边带的差频信号，成功在 KAGRA 引力波探测器中实现了臂腔与功率回收腔及入射光束角向自由度的解耦，并实现了超过一小时的稳定锁定。
该研究利用包含 897 颗脉冲星的最新校准数据集，通过贝叶斯分析揭示脉冲星射电频谱的弯曲或断裂形态才是常态，从而推翻了以往认为其主要为简单幂律分布的共识，并指出先前的结论很大程度上源于统计方法的局限。
本文提出了一种基于深度神经网络的弱稳定性边界结构高精度识别方法，通过结合几何动力学分析与超参数优化，在实现计算高效性的同时达到了 97.26% 至 99.91% 的识别精度。