Physique - Instrumentation et méthodes pour l'astrophysique

HAMSTER offre des infos détaillées sur la façon dont les surfaces réfléchissent la lumière du soleil à travers différentes longueurs d'onde.

Une nouvelle méthode améliore l'identification des candidats pulsar grâce à des images radio.

Un nouveau système de caméra améliore la calibration optique pour les télescopes à neutrinos de nouvelle génération.

L'étude des étoiles binaires RW Aur montre des impacts sur les disques de formation planétaire environnants.

TESSilator aide les chercheurs à analyser la rotation des étoiles en utilisant les données TESS.

Un nouveau modèle identifie efficacement les étoiles carbonées à partir des données de spectres lumineux.

Découvre les ondes gravitationnelles et leur impact sur l'astronomie moderne.

REMIX améliore les simulations fluides en s'attaquant à des problèmes clés des méthodes SPH traditionnelles.

Des chercheurs développent le SUIM pour observer les changements atmosphériques en utilisant des sources de rayons X cosmiques.

Une nouvelle méthode pour distinguer les étoiles mélangées dans les images astronomiques grâce à l'apprentissage automatique.

Apprends comment la lentille faible aide à révéler les distributions de masse cachées de l'univers.

Le télescope Subaru améliore son optique adaptative pour des observations célestes plus claires.

De nouvelles méthodes améliorent la précision des mesures de temps des pulsars.

ASTA aide les astronomes à détecter et analyser les traces de satellites qui gênent les observations.

Venise permet des simulations astrophysiques plus précises en adaptant efficacement différents processus.

Explorer comment l'apprentissage automatique améliore notre compréhension de l'activité solaire.

De nouvelles méthodes pourraient améliorer les mesures de polarisation en radioastronomie.

Explorer comment l'impression 3D peut influencer le développement des instruments astronomiques.

Nii-C améliore l'analyse de données bayésiennes grâce à des techniques d'échantillonnage efficaces.

Un aperçu de l'étude des nuages moléculaires et de leur rôle dans la création d'étoiles.

SPECTR améliore les observations des atmosphères des planètes lointaines pour mieux comprendre.

Un nouveau modèle améliore la détection des éclairs stellaires en utilisant des techniques d'apprentissage profond.

De nouveaux outils sont essentiels pour analyser les données des détecteurs de ondes gravitationnelles avancés.

Des scientifiques utilisent des réseaux neuronaux pour mieux comprendre les réactions nucléaires à basse énergie.

Une nouvelle approche améliore les mesures en cosmologie en utilisant des données astronomiques discrètes.

Examiner les difficultés à détecter les émissions de l'univers primordial venant de l'hydrogène.

La recherche éclaire les émissions de K de l'oxygène He-like dans des environnements à haute énergie.

Recherche de designs de miroirs légers pour nanosatellites en utilisant des techniques de fabrication additive.

La mission CubeSat vise à capturer les nuages de cendres volcaniques pour un meilleur suivi.

CHIME utilise la cartographie holographique pour améliorer ses observations cosmiques.

Cette méthode vise à aider les télescopes radio et les satellites à coexister sans problème.

Explorer la détection des ondes gravitationnelles et les défis posés par le bruit.

Des chercheurs examinent les aimants comme méthode pour détecter les ondes gravitationnelles.

Un nouveau cadre utilise l'apprentissage automatique pour rendre la revue de littérature en astronomie plus efficace.

Le projet LSST a pour but d'approfondir notre compréhension des comètes de la famille de Jupiter.

GALI vise à améliorer significativement la localisation et la détection des sursauts gamma.

Découvrir les mystères des sursauts radio rapides grâce à des technologies innovantes et des efforts collaboratifs.

L'apprentissage automatique booste la vitesse et la précision pour détecter les ondes gravitationnelles.

Les scientifiques étudient les photons sombres pour comprendre la nature de la matière noire.

Explorer les mesures de sécurité pour les modèles d'apprentissage automatique dans la recherche spatiale.