Neuste Artikel für Beobachtung

Sternflecken beeinflussen, wie wir junge Sterne und deren Entwicklung verstehen.

Entdecke die Rolle von Staubkörnern bei der Bildung von Sternen und Planeten rund um TMC-1A.

Die Herausforderungen und die Bedeutung von Qualität bei der Sammlung von Standortdaten untersuchen.

Entdecke, wie Wissenschaftler das FAST-Teleskop für kosmische Beobachtungen kalibrieren.

Die Rolle von Symmetrie-Energie und Hyperonen in der Dynamik von Neutronensternen erforschen.

Forscher untersuchen dunkle Photonen und skalare dunkle Materie, um das Universum besser zu verstehen.

Der LMAct-Benchmark zeigt Herausforderungen bei der Echtzeit-Entscheidungsfindung für KI-Modelle.

Automatisiertes System revolutioniert, wie wir katastrophale Ereignisse im Universum beobachten.

Tauche ein in die Geheimnisse von WOH G64 und seiner kosmischen Bedeutung.

NinjaSat verändert die Raumfahrtwissenschaft mit innovativen Röntgenbeobachtungen.

Entdecke, wie Tiere gemeinsam nach Essen suchen und Entscheidungen treffen.

LD-EnSF verbessert die Datenassimilation für komplexe Systeme und steigert die Genauigkeit und Effizienz.

Neue Erkenntnisse zeigen, wie Galaxie-Umgebungen die Sternentstehung in Protocluster anheizen.

Erkunde die faszinierenden Winde, die die Galaxie NGC 1532 und ihre kosmische Umgebung prägen.

Die Geheimnisse von Planeten, die um weisse Zwerge kreisen, aufdecken.

Ein seltener Gammastrahlenausbruch könnte von einem Magnetar-Ausbruch stammen.

Die Geheimnisse der galaktischen Jets in 3C 84 entschlüsseln.

Kausal konsistente Normalisierungsflüsse sorgen für faire Ergebnisse in der Datenmodellierung.

Arp 220 verrät Geheimnisse der Sternentstehung und Magnetfelder in verschmelzenden Galaxien.

Entdecke, wie Ensemble-Kalman-Filter Vorhersagen in chaotischen Systemen verbessern.

Entdecke, wie maschinelles Lernen dabei hilft, die frühe Geschichte unseres Universums zu verstehen.

Die Erforschung des Potenzials von Sub-Neptunen bei der Suche nach extraterrestrischem Leben.

Erforschen, wie KI und Menschen bei Entscheidungen zusammenarbeiten.

Eine neue Methode zeigt, wie man Netzwerkverhalten mit unvollständigen Informationen vorhersagen kann.