本篇论文使用多目标学习的卷积神经网络来搜寻和表征夸克星光谱中的强氢 Lyman-Alpha 吸收，并完成分类和定量测量。该算法能够准确地预测 HI 吸收的存在性，并估计相应的 redshift zabs 和 HI 柱密度 NHI，并使用自定义的训练集进行模型训练，最后在 SDSS-DR7 和 BOSS 数据集中应用，证明了深度学习在天文光谱测量方面应用的有效性。

Sep, 2017

介绍了 Baryon Oscillation Spectroscopic Survey (BOSS) 的目标、观测规划和数据分析，BOSS 使用大约 150 万个发光星系和超过 150,000 个类星体谱系观测数据来约束 BAO，其中观测的数据包括大量的中性氢 Lyman-alpha 吸收线森林和大型星系的三维聚集。

Jul, 2012

该研究论文的主要研究领域是关于 77 个各具特色的望远镜全息图光学余晖（OA）的光谱学跟踪观察，并讨论了用望远镜全息图进行光谱学研究的可能偏差，同时研究了宇宙射线爆发的吸收系统并计算其对离子化光子的逃逸分数进行估计。

Jul, 2009

该研究基于 Sloan Digital Sky Survey 数据库中 5039 个广谱吸收线类星体（BAL QSOs），报道了其吸收强度和速率等性质，并发现 BAL QSOs 在相对 X 射线较弱和 UV 辐射较强的情况下更为突出。

Oct, 2008

研究使用光谱学方法确认了一个大型结构，由一个质量为十亿个太阳质量的黑洞驱动，有至少 6 个成员包括 4 个 Lyman Break Galaxies 和 2 个 Lyman Alpha Emitters，这是宇宙前十亿年中第一个在超大恒星黑洞周围鉴别到的银河密度过高的结构，这证实了远程和大质量黑洞在大型天体结构环境中的形成和增长的假设。

Aug, 2020

本研究通过引入新的空间几何排除标准和扩大允许的光谱参数空间，并利用基于图像的深度学习方法进行实现，对重新电离时期的透镜星系进行了系统搜索，利用光谱能量分布的预选和卷积神经网络相对概率的计算方法，相结合，发现了 36 个新的透镜候选者。

Nov, 2022

本研究基于物理学原理提出了一种高效稳健的方案从弱引力透镜调查数据中提取了星系团集群及其性质，优化了低质量对象的检测，并进行了两个模拟数据集的准确性评估，讨论了剪切选中的星系团目录的完整性和纯度。

Oct, 2008

本文通过 Sloan 数字天文巡天的数据提供了 4784 个独特的宽吸收线类星体，从中辨别出其中 4386 个 quasars 带有宽 CIV 吸收，457 个 quasars 带有宽 MgII 吸收，并指出宽吸收线类星体平均发射线比其他类星体更宽

Mar, 2006

本文更新了 Madau 模型，通过使用最新的观测统计数据推导出介质吸收体的分布函数，并给出一组描述在 z > 0.5 下天体平均距离星系间介质衰减曲线的解析函数，新模型为 z≈3~5 （z>6）的源相对于原始 Madau 模型预测更少（或更多）的 Lyα 衰减，这可能会导致光度红移估计中的系统误差在约 0.05 左右。

Feb, 2014

使用 ALMA 对 SDP.81 的观测结果，研究了星系周围物质密度中的子结构丰度，并得出了关于重子物质子谷物的丰度下限以及与 ΛCDM 半径的一致性的结论。

Jan, 2016