未来 10 年规律的光学成像调查应该能探测到大量的时间变化的星系级强引力透镜，检测到 8000 多个透镜成像类星体，其中 3000 个将具有良好测量的时间延迟，以及约 130 个透镜成像的超新星；此外，我们通过计算，预测了该领域的发展，包括 “时滞距离实验” 在精度上可达到的水平，同时也发现随着对透镜质量分布知识的降低，暗能量的优化因子将会降低。

Jan, 2010

使用卷积神经网络从第一批 Dark Energy Survey（DES）数据中筛选出强引力透镜系统的候选物，包括 405 个透镜候选物和 539 个可用于训练 CNNs 的环状星系候选物，并构建自动化建模管道来对 52 个有单个偏转器的系统进行建模。

Aug, 2021

通过大规模成像调查，使用自动化方法识别出强引力透镜，其中包括使用卷积神经网络等各种方法，得到的结果表明，这些方法识别率很高，远优于直接人工识别。

Feb, 2018

本文使用神经网络在 DECaLS 图像中鉴定出 335 个强引力透镜系统作为候选物体。

Jun, 2019

使用 Gaia 观测发现、光谱确认和初步表征了 24 个引力透镜类星体，其中包括四重成像的系统和一个双重系统中的 Einstein 环，可以通过使用类似 WISE 颜色的类星体或 SDSS 光度量红移的方法在 Pan-STARRS 足迹中选择候选物体，要求在 Gaia 中有多重探测或在形态上靠近星系中有单个 Gaia 探测。

Mar, 2018

本研究基于最新的类星体亮度函数测量值建立了一个模拟目录，用于模拟 Rubin Observatory Legacy Survey of Space and Time 期间的引力透镜类星体的发现，并呈现了类星体与防御者星系的模拟图像以及可能的搜查策略。

Jan, 2022

本文综述了大规模强引力透镜成像数据的建模技术与应用，包括研究椭圆星系的质量结构、形成和演化，限制恒星初始质量函数，以及测量宇宙学参数等方面，并讨论了当前数据和方法的局限性以及未来的发展前景。

Oct, 2022

该研究探讨了高红移星系的观察数量，特别是在 z>7 时期，同时关注定量描述引力透镜效应对高红移星系已知特征的影响，发现引力透镜效应可能最终成为高红移星系观测中的主要影响因素，并需要将引力透镜效应纳入高红移星系样本的统计分析中。

Jan, 2011

在理论上分析了发现第一个强透镜效应的高红移类星体对人们对宇宙早期认识的影响，提出了现有标准可能会漏掉非常多的 $z > 6$ 伽玛射线暴，对这类天体的测量结果影响非常大。

Oct, 2018

基于视觉 Transformer 和滑动窗口技术的层次化框架，我们提出了一种针对整个图像中的强引力透镜系统的搜索方法，可以有效地发现多波段图像中的强引力透镜系统，并且在真实观测和模拟数据中得到了较高的精度和召回率。

Apr, 2024