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

本文介绍了一种名为 GIGA Lens 的基于梯度信息、GPU 加速的 Bayesian 模型，利用 TensorFlow 和 JAX 实现。通过模拟实验证明了该框架具有高性能、鲁棒性和可扩展性，可以用来对当前调查中发现的大量强镜进行建模，非常有前景。

Feb, 2022

本文报道了使用深度卷积神经网络在非常快速且自动化的方式下准确估计透镜参数的方法，不需要使用最大似然方法，而且可以提供一种非专家获取大量数据的透镜参数估计的方法。

Aug, 2017

重力透镜的理论和应用进行了总结，并讨论了其在星球、星系、星团和大尺度结构上的作用。

Oct, 2010

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

介绍一种新的自适应全贝叶斯网格方法，用于建模具有扩展图像的强引力透镜，通过高倍率放大的弧和爱因斯坦环的效应来量化大质量星系中的明亮和暗质量亚结构水平，并使用拟合广义线性模型的贝叶斯惩罚函数去修正潜在的网格潜在的亚结构，实现源和潜在的正则化多样性的客观评估；基于 Nested-Sampling 技术，实现了对所有的非线性质量模型参数的误差量化，能将不同的势能模型根据边缘化证据进行客观排名，其精度能检测 Einstein 环上质量大于等于 10 ^ 7 太阳质量的扰动。

May, 2008

本文综述了现代应用强引力透镜中使用的多个不同族的质量模型，包括相应策略和技术结果，所有这些模型都包含在名为 gravlens 的公开可用透镜软件中。

Feb, 2001

本文介绍了 Deep Filtering，一种新的高度可扩展的方法，用于端到端时序信号处理，并展示其在检测和参数估计引力波方面的应用，取得了比传统机器学习技术更好的性能，同时速度快得多，使得实时处理原始大数据变得更容易。

Dec, 2016

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

论文简要介绍了引力透镜技术的基本思想和研究领域，重点讨论无线电和 VLBI 方面的内容并以 B0218+357 为例进行了展示。

Sep, 2007