近日，中国科学院上海天文台葛健教授带领的国际科研团队取得了重大突破，利用人工智能技术在太空探索中发现了五颗超短周期行星。这些行星的轨道周期短于一天，直径均小于地球，并且是迄今为止发现的距其主星最近的最小行星。该研究成果发表于《皇家天文学会月报》（MN ...

经过5年的努力和创新，研究团队成功开发了结合GPU相位折叠和 卷积神经网络 的深度学习的新算法（GPFC）。该算法比国际上流行的BLS法搜寻速度提高了约15倍，检测准确度和完备度各提高约7%，显著提高了凌星信号搜索速度、精度和完备度。

近日，由中国科学院上海天文台葛健教授带领的国际团队，研发了一种结合GPU相位折叠和卷积神经网络的深度学习算法，并在开普勒（Kepler）2017年释放的恒星测光数据中发现了五颗直径小于地球、轨道周期短于1天的超短周期行星。其中，四颗是迄今为止发现的距 ...

近日，由中国科学院上海天文台葛健教授带领的国际团队创新了一种结合GPU相位折叠和卷积神经网络的深度学习算法，并成功在开普勒（Kepler）2017年释放的恒星测光数据中发现了五颗直径小于地球、轨道周期短于1天的超短周期行星，其中四颗是迄今为止发现的距 ...

其中四颗是迄今为止发现的距其主星最近的最小行星 ，类似火星大小。 这是天文学家首次利用人工智能一次性完成搜寻疑似信号和识别真信号的任务 。相关研究成果发表在《皇家天文学会月报》（MNRAS）上。

来自中国科学院的最新消息说，中国科学院上海天文台葛健研究员带领的国际团队创新一种深度学习算法，在开普勒太空望远镜2017年释放的恒星测光数据中，研究发现5颗直径小于地球、轨道周期短于1天的超短周期行星，其中4颗是迄今发现的距其类太阳主星最近的最小行星 ...

近日，由中国科学院上海天文台葛健教授带领的国际团队创新了一种结合GPU相位折叠和卷积神经网络的深度学习算法，并成功在开普勒（Kepler）2017年释放的恒星测光数据中发现了五颗直径小于地球、轨道周期短于1天的超短周期行星，其中四颗是迄今为止发现的距 ...

近日，中国科学院上海天文台的研究团队在国际学术期刊《皇家天文学会月报》上发表了一项令人振奋的研究成果，他们利用深度学习算法从开普勒太空望远镜采集的数据中识别出了五颗新的超短周期行星。这一发现不仅刷新了我们对系外行星的认知，也展示了人工智能在天文探索领 ...

【ITBEAR】由中国科学院上海天文台葛健教授率领的国际科研团队，近期在恒星测光数据研究中取得了突破性进展。他们研发出一种结合GPU相位折叠和卷积神经网络的深度学习算法GPFC，并成功在开普勒（Kepler）2017年释放的数据中发现了五颗直径小于地 ...

近日，中国科学院上海天文台葛健教授带领的国际团队在天文领域取得了突破性进展。他们创新性地结合GPU相位折叠和卷积神经网络，开发出一种全新的深度学习算法（GPFC），并在开普勒（Kepler）2017年发布的恒星测光数据中成功发现了五颗前所未有的超短周 ...

据华尔街日报消息，据知情人士透露，在同意将Kepler ...

10月14日消息，三大指数今日集体反弹，收盘均涨超2%。板块方面，华为欧拉概念午后大涨， 艾融软件 、 宇信科技 、 润和软件 、 荣科科技 （维权） 等涨停；军工装备板块持续强势， 晟楠科技 30cm涨停， 北方长龙 20cm涨停；化债概念活跃， ...