此项批准的前提是该公司必须将其系统维持在所要求的标准,并接受美国 NQA(地址:289 Great Road, Suite 105, Acton, MA 01720)的监控,NQA 是航空航天注册管理计划下认可的机构。
1罗马的INAF媒体观察员,通过di Frascati 33,00078 Monte Porzio Catone,意大利电子邮件:Antonello.calabro.calabro@inaf.it 2 Trieste的Inf-Asonolical Personical Personical of-B.B.通过G.B.TIEPOLO 11,34143意大利Trieste 3 Ifpu-宇宙基本物理学研究所,通过贝鲁特2,34151意大利Trieste 4 Supa 4 Supa,爱丁堡大学天文学研究所,爱丁堡大学,皇家天文台,爱丁堡EH9 3HJ,UK 5 Iniforno pom pogernonna pogernoso, /3,40129意大利博洛尼亚6博洛尼亚大学物理与天文学系(DIFA),通过Gobetti 93/2,40129 Bologna,意大利的Bologna 7 Institution of Resjuction convositionuciporpiparinar en Ciencia an Ciencia en ciencia en Ciencia y Ciencia y Ciencia y Ciencia y Ciencia ycienogía,raounnoragialial,raúlition,raúlition,laounnoragna y serano y serena塞雷纳大学,公平。Juan Cisternas 1200 Norte,La Serena,智利9 Inf -Arcetri的Astro Phyic天文台,Largo E. Fermi 5,50125佛罗伦萨,意大利佛罗伦萨10 Cosmic Dawn Center,Niels Bohr Institute,Copenhagen University,Julian Maries Maries Vej 30,Denmard Coptarys forsers forsars copenhagen大学赫特福德郡,帽子,英国,英国12个太空望远镜科学研究所,3700 San Martin Drive,Baltimore,Baltimore,MD 21218,美国13欧洲南部天台观测站(ESO),Vitacura,Vitacura,Vitacura,Vitacura,Vitacura,Vitacura,Vitacura,Vitacura,Vitacura,Niels Bohr Bohr Bohr Bohr Bohr,Bohr哥本哈格大学,Lyngbyvej 2,Lyngbyvej 2,2100 Copenhagen,2100 Copenhagen,2100 Copenhagen,Copenhagen,Copenhagen,Copenhagen,Copenhagensrack 15英国伦敦WC1E 6BT的高尔街16号Genève,deGenève大学,51 ch。des Millettes,1290 Versex,瑞士17 CNRS,IRAP,14 Avenue E. Belin,31400 Toulouse,法国18天津天文天体物理学中心,Tianjin师范大学,Binshuixida 393,300384 Tianjin,Tianjin,Prin
没有限制的收入恒星收益释放了无限制财务成功的潜力,从而使您可以扩大机会并努力争取最大收入和巨大的职业发展。出色的收益是选择策略,市场或工具以实现财务目标而无限制的自由。每个投资者都有自由和灵活性,可以选择各种资产,策略和市场,而不会面临严格的限制或限制。投资者可以通过探索不同的机会并调整其投资组合以适应不断变化的经济状况来寻求最大程度的收益。
上下文。在空间光度光曲线中,恒星浮标丰富。由于现在有足够大的数量可用,因此对其整体时间形态的统计研究是及时的。目标。我们使用来自过渡系系外行星调查卫星(TESS)的光曲线来研究超出持续时间和振幅的简单参数化的恒星曲线的形状,我们揭示了与天体物理参数的可能联系。方法。我们训练并使用了FlatWrm2长期记忆神经网络,以从任务的第一年(部门1-69)中找到2分钟Cadence Tess Light曲线中的恒星曲线。我们将这些浮雕缩放到可比的标准形状,并使用主成分分析以简洁的方式描述其时间形态。我们调查了平流如何按主序列变化,并测试了单个浮雕是否持有有关其宿主恒星的任何信息。我们还使用极端紫外线辐照时间序列也将相似的技术应用于太阳浮游。结果。我们的最终目录在约14 000星上包含约120 000台。由于严格的过滤和最终的手动审查,该样本几乎没有误报,尽管以降低完整性为代价。使用此量为目录,我们检测到平均量的依赖性是光谱类型的形状。这些变化对于单个浮华而言并不明显。它们只有在平均成千上万事件时才出现。我们发现在平面空间中没有强烈的聚类。我们创建了新的分析量是不同类型的恒星的模板,并且我们提出了一种采样现实浮游的技术,以及一种定位具有相似形状的浮标的方法。the the the the the the the the the提取的平流是形状,用于训练flatwrm2的数据公开可用。
上下文。高度不饱和的碳链,包括波利尼斯。随着金牛座分子云-1(TMC-1)的Quijote调查的成功,该社区在检测到的碳链数量中看到了“繁荣”。另一方面,罗塞塔(Rosetta)任务揭示了完全饱和的碳氢化合物,C 3 H 8,C 4 H 10,C 5 H 12,(在特定条件下)C 6 H 14与C 7 H 16的C 6 H 14,从Comet 67p/Churyumov-Gerasimenko中。后两者的检测归因于尘埃泛滥的事件。同样,Hayabusa2 Mission从小行星Ryugu返回的样品的分析表明,Ryugu有机物中存在长期饱和脂肪族链。目标。在类似于分子云的条件下,不饱和碳链的表面化学性质可以在这些独立观察结果之间提供可观的联系。但是,仍缺乏基于实验室的研究来验证这种化学反应。在本研究中,我们的目标是通过在10 K.方法下超高真空条件下的C 2 N H 2(N> 1)Polyynes的表面氢化来验证完全饱和的烃的形成。我们进行了两步实验技术。首先,紫外线(≥121nm)辐照C 2 H 2冰的薄层,以将C 2 H 2的部分转化为较大的Polyynes:C 4 H 2和C 6 H 2。之后,将获得的光处理冰暴露于H原子中,以验证各种饱和烃的形成。结果。除了先前研究的C 2 H 6外,我们的研究证实了较大的烷烃的形成,包括C 4 H 10和(暂时)C 6 H 14。对获得的动力学数据的定性分析表明,鉴于表面温度为10 K,HCCH和HCCCCH三键的氢化以可比的速率进行。这可能发生在乌云阶段的典型时间表上。还提出了通过N-和O-O-bearenty Polyynes的表面氢化形成其他各种脂肪族有机化合物的一般途径。我们还讨论了天文学的含义以及与JWST鉴定烷烃的可能性。
除了电气化外,Stellar Engineering Ltd还在干净的烹饪解决方案中取得了长足的进步。我们生产和分发3层改善了由木材燃料的烹饪炉,旨在减少燃料消耗和有害排放。这些炉灶证明了我们致力于促进环境可持续性和改善社区健康的奉献精神,因为到目前为止,我们已经向不同家庭分发了42,000多个。
While the atmosphere consists of only a tiny fraction of the overall stellar radius and mass (respectively about 10 − 3 and 10 − 12 ), it represents a crucial boundary layer between the dense interior and the near vacuum outside, from which the light we see is released, imprint- ing it with detailed spectral signatures that, if properly interpreted in terms of the physics principles coupling gas and radiation, provides essential information on stellar 特性。尤其是,光谱线的身份,优势和形状(或轮廓)包含具有大气实际状态的重要线索,例如化学成分,电离状态,有效温度,表面重力,旋转速率。但是,必须根据详细的模型气氛正确解释这些这些,该模型气氛适当地说明了基本的物理过程,即:原子的激发和电离;辐射的相关吸收,散射和发射及其对光子能量或频率的依赖;最后,这如何导致发射通量与频率的这种复杂变化,从而使观察到的光谱构成了特征。这种模型大气的解释恒星光谱构成了推断质量,半径和光度等基本恒星特性的基础。
上下文。迄今为止,绝大多数系外行星的发现都发生在太阳能街区的恒星周围,化学成分与太阳相当。然而,模型表明,具有不同动力学历史和化学丰度的不同银河环境中的行星系统可能会显示出不同的特征,这可以帮助我们改善我们对行星形成过程的理解。目标。这项研究旨在评估即将到来的柏拉图任务的潜力,以研究各种银河环境中恒星周围的系外行星种群,特别关注银河系薄磁盘,较厚的磁盘和恒星光环。我们旨在量化柏拉图在每个环境中检测行星的能力,并确定这些观察结果如何限制行星形成模型。方法。从全天空的柏拉图输入目录开始,我们将240万个FGK恒星分类为它们的分解银河系。对于长期观察LOPS2和LOPN1柏拉图田中恒星的子样本,我们使用新一代行星种群合成数据集估算了行星的发生率。将这些估计值与柏拉图检测效率模型相结合,我们预测了在标称2+2年任务中每个银河环境的预期行星产量。结果。基于我们的分析,柏拉图很可能检测到富含α的厚磁盘周围的至少400个系外行星。柏拉图田有3400多个潜在的目标恒星,其中有[Fe/H] <−0.6,这将有助于提高我们对金属贫困恒星周围行星的理解。结论。这些行星中的大多数被预计是半径的超近美和亚元素,其半径在2至10 r r介于2至50天之间,这是研究半径谷与恒星化学之间的联系的理想选择。对于金属贫乏的光环,柏拉图可能会检测1至80个行星,其周期在10到50天之间,这取决于潜在的金属性阈值,即行星形成。我们确定了高优先级,高信号到空的柏拉图P1样品中47个(运动学分类)恒星的特定目标列表,在金属贫困环境中寻找行星时提供了主要机会。柏拉图的独特功能和大量的视野位置是在银河系中各种银河环境中研究行星形成的宝贵工具。通过探测具有不同化学成分的恒星周围的系外行星种群,柏拉图将为恒星化学与行星形成之间的联系提供有益的见解。
上下文。与Vera C. Rubin天文台进行时空的传统调查(LSST)有望通过在包括难以捉摸的星际对象(ISOS)的各种对象上提供前所未有的数据来革新我们对太阳系的理解。检测和分类ISOS对于研究其他行星系统的材料的组成和多样性至关重要。但是,ISO的稀有性和简短观察窗口,再加上LSST生成的大量数据,为其识别和分类带来了重大挑战。目标。本研究的目的是通过探索机器学习算法在模拟LSST数据中的ISO曲目自动化中的应用来解决这些挑战。方法。我们采用了各种机器学习算法,包括随机森林(RFS),随机梯度下降(SGD),梯度增强机(GBMS)和神经网络(NNS),在模拟LSST数据中对ISO Tracklet进行了分类。结果。我们的结果表明,GBM和RF算法在准确区分ISO和其他太阳系对象中优于SGD和NN算法。RF分析表明,在从LSST轨迹分类中,许多派生的Digest2值比直接观察值(右提升,偏差和幅度)更重要。GBM模型达到了最高的精度,召回和F1得分,值分别为0.9987、0.9986和0.9987。结论。这些发现为使用LSST数据开发ISO发现的高效自动化系统奠定了基础,为更深入地理解材料和过程铺平了道路。将我们提出的机器学习方法集成到LSST数据处理管道中,将优化调查识别这些稀有和有价值的对象的潜力,从而及时进行后续观察并进一步表征。
1 斯洛伐克科学院天文研究所,Dubravska cesta 9, 84504 布拉迪斯拉发,斯洛伐克 2 伯尔尼大学应用物理研究所和厄施格气候变化研究中心、微波物理,伯尔尼,瑞士 3 都灵天体物理天文台国家天体物理研究所,Via Osservatorio 20,Pino Torinese 10025,意大利 4 都灵大学 - 物理系,Via Pietro Giuria 1,都灵,TO,意大利 5 捷克科学院天文研究所,Fricova 298,25165 Ondˇrejov,捷克共和国 6 IMCCE,巴黎天文台 - PSL,Denfert Rochereau,Bat。 A.,75014 巴黎,法国 7 苏黎世联邦理工学院粒子物理和天体物理研究所,瑞士 8 陶森大学物理、天文学和地球科学系,美国马里兰州陶森 9 亚利桑那州立大学地球与空间探索学院,美国亚利桑那州坦佩