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XAMI -- XMM-Newton 光学图像中的伪像检测基准数据集
通过手动标注的 1000 张来自 XMM-Newton 空间望远镜光学监视相机的图像，我们提供了一个包含不同类型伪影的数据集，并使用该数据集来训练自动化机器学习方法，进一步展示了用于准确检测和遮蔽伪影的技术。我们采用卷积神经网络（CNNs）
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11 days ago
从混沌到清晰：天文观测中的时间序列异常检测
提出了一种专门用于天文观测的无监督异常检测框架 AERO，该框架利用 Transformer 和图神经网络的结构，能够准确检测出天文观测中的异常，并较其他模型表现更好。
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4 months ago
一种用于在天文学中联合提取光谱和源计数分布的深度学习框架
天文观测通常提供三维地图，编码观测通量在天球的两个角度和能量 / 频率上的分布。我们提出了一个深度学习框架，能够同时重建不同发射成分的光谱和点源群体的源计数分布，实现了从模拟地图中准确提取复杂形状的光谱和源计数分布的目标。
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6 months ago
人工智能是否能够取代伽马射线天体物理学家的工作？
该研究评估了现有的顶尖 Transformer 模型生成一篇关于探测一个不存在的 IACT 阵列脉冲星风星云的论文的能力，以此评估这种模型根据语言信息独立解释天文观测及其他信息的能力，并评估通过这些工具生成的虚假科学论文可能被识别的潜在手段
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a year ago
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