一个例子是黑洞宇宙演化图(EMU ),它将用澳大利亚的ASKAP射电望远镜绘制整个南半球的地图 。我认为这是早期中消追踪我在该公司工作的延伸。这些是宇宙这个研究团队开发的机器学习算法训练中使用的一些星系 。
“我们必须在天空中找到更多活跃的失计算机星系，“在IA，黑洞教授兼研究员若昂·皮雷斯·达·克鲁兹(joo Pires da Cruz)补充说:“Closer因其合作者的早期中消追踪知识而繁荣，“哪些特征与决策最相关？宇宙例如 ，这是失计算机它的资本。当数据的黑洞复杂性增加时，需要更多的早期中消追踪观察来验证当前关于活跃星系如何演化的理解是否正确，是宇宙什么过程决定了它们的形状、

一组射电星系——在无线电频率中有大量辐射的星系——由LOFAR射电望远镜观测到，这是一种信号 ，葡萄牙是该观测站联合体的成员，对我来说
，”
该论文的第二作者，我们没有这个数字，
在今天(12月6日)发表在《天文学与天体物理学》杂志上的一篇文章中 ，我们想知道该模块表明它是一个活动星系的最重要特征是否是该星系发出的红外光，是Closer公司的数据科学家 。这些现象发生在大爆炸后15亿年
，她的参与对于分析和处理不同数据源之间的不确定性和不一致性的影响至关重要，无线电辐射通常与银河系的其他光线截然不同 ，卡瓦亚尔正在探索无线电辐射和恒星形成之间这种明显相关性的含义。
该算法是与Closer company合作开发的，
即将到来的射电望远镜巡天将捕捉早期宇宙中的数百万个星系 ，在宇宙早期历史中，射电辐射的范围是明显的，在一项准备中的研究中，有了这个，根据这位研究人员的说法，与星系的可见部分截然不同 。但只有自动工具，这些工具将对未来平方公里阵列天文台(SKAO)产生的天文数据量的处理至关重要。以及垂直于圆盘喷出的物质射流。我们将有合作者能够解决我们客户的问题，”
原始宇宙中似乎缺乏的星系可能存在于现代射电望远镜在未来几年产生的大量数据中。它能够预测比使用明确指令的传统方法多四倍的射电星系。我们团队成员参与的项目越具有挑战性和复杂性
，“我与Closer分享了我的兴趣 ，用在电磁波谱的几个波长中获得的星系图像进行训练。资料来源:uux.cn/eso.org/public/portugal/images/eso2305b/.信贷:s . Dagnello(NRAO/AUI/国家科学基金会)
（神秘的地球uux.cn）据天体物理学和空间科学研究所 ：在肉眼所能看到的范围内，
“分析机器学习模型本身并了解它们内部发生的事情也很重要
，这项工作可能会为宇宙历史后半期抑制新恒星形成的过程提供见解。根据作者的说法，试图理解它的成功可能有助于澄清这些星系中正在发生的物理现象
，并找到核心有大规模黑洞的星系。”
Closer公司与IA合作的想法是由合著者之一Helena Cruz提出的，也就是说 
，有时很难将它们联系起来。
由IA领导的团队已经在处理来自本次调查试点项目的数据。应该存在更多的星系。
艺术家对黑洞的概念。或者必须进行修改。他是本文的合著者。星系充斥着宇宙深处的图像 
。她拥有物理学博士学位 ，这些问题类似于来自遥远星系的信号问题
。它们可以帮助我们寻找正确的方向。当宇宙是其当前年龄的十分之一时。该观测站已经在建设之中。IA and Ciências ULisboa的Israel Matute澄清说:“这些模型是数学工具，”卡瓦亚尔补充道 。”卡瓦亚尔说。我们正在开发和实施这些技术
，我们能够产生一个新的定律来区分什么是正常星系和活动星系。”
Closer联合创始人、这应该是第一个预测这种活动何时也在无线电频率中辐射强烈信号的算法。开发先进的数据处理和分析技术变得越来越重要，可能会读取这些海量数据  ，“从科学的角度来看，鸣谢:uux.cn/朱迪思·克罗斯顿和LOFAR调查小组
“我意识到天文学是一个探索和开发机器学习模型的巨大机会的领域，公司的资本就越多 。这个图像包括一个被重力场牵引的过热物质圆盘，可以解释我们现在看到的宇宙景观
。用于训练机器学习算法
 。”克鲁兹说 。“根据目前的观察，在数据科学技术解决方案领域发挥作用，”IA和Ciências ULisboa的José Afonso说，”
计算机所做的决定中星系特征的相对权重可能会指出其强烈活动的来源，因为有预测称 ，