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World File Search System恒星的
Sotatercept（Winrevair）国家药物专着...
•其他感兴趣的不利事件o增加出血风险：与恒星的安慰剂相比，Sotatercept与出血增加有关。过多的出血主要被视为鼻脑和牙龈出血，并且发生的情况是不论使用前列环素或抗血栓形成疗法而发生的。据报道，在Stellar中接受Sotatercept vs.安慰剂的越来越多的患者（4％比1％）。严重出血的患者更有可能接受前列环素治疗，抗血栓形成或血小板计数较低。o血小板减少症：Sotatercept与血小板减少症与安慰剂的风险增加有关。血小板计数在25％的Sotatercept和16％的接受安慰剂治疗的患者中降至正常水平以下。血小板计数少于50,000/m 3的Sotatercept患者中有3％的患者；所有这些患者都接受了proprostenol。o红细胞增多：血红蛋白> 2g/dL高于正常（ULN）的2g/dL发生在15％的索特塔尔接受患者中。严重的红细胞增多症可能会增加血栓栓塞事件或过度视力综合征的风险。
![arxiv：2302.10206v2 [HEP-PH] 2024年2月8日](/simg/g:\will\search\icon\source\b\bf88c5a75a1e7edac85c57f06dd86ab8d913fe1d.webp)
arxiv：2302.10206v2 [HEP-PH] 2024年2月8日
如果暗物质由轴组成，则在暗物质光环的核心中形成轴恒星。这些恒星在临界质量上方不稳定，腐烂到加热层间介质的无线电光子，为轴支接间接检测提供了新的通道。我们最近提供了由于轴恒星合并引起的轴衰变速率的第一个准确计算。在这项工作中，我们展示了有关CMB光学深度的现有数据如何导致质量范围10-14 eV≲MA≲MA≲10-8eV的轴突光子耦合的强大限制。轴恒星的衰减导致在黑暗时期内有效地对播层培养基进行有效的离子。通过将这种非标准电源与汤姆森光学宽度的普朗克遗产测量值进行比较，我们表明，对于我们的轴突星级的基准模型，排除了10-14 Gev-1 geV-1 geV-1 geV-1≲gaγγ10-10geev -1。在高红移处21cm中性氢的21厘米发射的未来测量可能会通过一个数量级或更高的序列提高该限制，从而在参数空间中对轴突暗物质的互补间接约束也是由直接检测haloscopes靶向的。
使用Probstars对神经网络进行定量验证
最深层的神经网络（DNN）验证研究重点是定性验证，该验证回答了DNN是否具有安全性/鲁棒性属性。本文提出了一种将定性验证转换为神经网络定量验证的方法。由此产生的定量验证方法不仅可以回答是或否问题，而且可以计算违反财产的可能性。为此，我们介绍了概率恒星（或简短概率）的概念，即众所周知的恒星集的新变体，其中谓词变量属于高斯分布，并提出了一种方法来计算高维空间中概率恒星的可能性。与处理约束输入集的现有作品不同，我们的工作将输入集视为截断的多元正常（高斯）分布，即除了输入变量的约束外，输入集还具有满足约束的可能性。输入分布表示为概率恒星集，并通过网络传播，以构建包含多个ProbStars的可触及到的可触发设置，该集合用于验证网络的安全性或鲁棒性属性。在违反财产的情况下，违规概率可以通过精确的验证算法来精确计算，也可以通过过度验证验证算法来计算。所提出的方法是在名为Starv的工具中实现的，并使用著名的ACASXU网络和火箭着陆基准进行评估。
监督机器学习算法的恒星分类
天文对象，例如恒星，类星体，银河系是研究宇宙和星系的非常重要的关键。我们都知道恒星同样发出光线和星系。这些天文对象的光具有一种辐射，称为电磁辐射。当我们拆分电磁辐射时，我们会得到光谱。光谱被定义为七种颜色的光，光谱用于识别每个恒星的化学成分和温度。每个灯光指示特定的化学元件或分子。由于每个灯光中存在的化学元件量，每个灯射线的温度变化。我们将能够使用位于墨西哥的Sloan Digital Sky Survey（SDSS）望远镜来获得该温度。由于这些光谱特征包含有关天文对象的重要信息，这对于更好地分类对象非常有用。用于处理大量数据，数据挖掘是一种常见的技术。使用了多种监督的机器学习算法，例如幼稚的贝叶斯，随机森林，决策树，决策树和多层感知器，并将结果相互比较。随机森林具有巨大的优势，例如平均许多决策树，随机森林会减少过度拟合，并且不容易受到数据中噪声和异常值的影响。与其他现有算法相比，随机森林中的准确性百分比很高。关键字：恒星光谱，天文对象，机器学习，多层感知。1。简介
新的和修订的物理学科课程设置和招生...
本课程遵循在课堂上进行广泛研究项目的新概念。它将为您进一步的研究项目以及研究生院做好准备。主题将是宇宙中最古老的恒星、银河系的化学演化以及恒星群在银河系内的移动方式。将教授各种科学方法和研究问题解决的方法。每周主题和方法的讲座将占课堂时间的一半左右。在 Frebel 教授的指导下，学生将用另一半课堂时间完成描述研究任务的每周工作表。然后，学生将利用自己的时间完成工作表，而不是问题集。此设置模仿正常的研究过程。每位学生（两人一组）将获得自己的古老约 120 亿年前的金属贫乏恒星来发现和分析！主要任务是光谱分析，并结合运动学分析来确定恒星的起源，即确定它是形成于后来被银河系吸积的小矮星系中还是在银河系中。了解起源有助于解释从光谱中得出的化学丰度模式。10 月中旬，学生将受邀参加智利麦哲伦望远镜的远程夜间观测。课程以科学交流讲座（写作和口语）结束，因为期末“考试”是一份详细的论文，报告所有研究结果和解释，以及每个团队的课堂幻灯片演示。没有期中考试。A. Frebel 的“寻找最古老的恒星——早期宇宙的古代遗迹”将是配套文本。如有疑问，请发送电子邮件至 afrebel@mit.edu
![arxiv：2408.02895v3 [gr-qc] 2024年11月26日](/simg/g:\will\search\icon\source\0\03278bbeb268bdffe86ce1e90256d97f79b99c6c.webp)
arxiv：2408.02895v3 [gr-qc] 2024年11月26日
图1显示了一组模拟的旋转恒星核心偏转重力波信号。每个信号平均为4个。633×10 - 3秒（带有standard偏差5。306×10 - 5）使用Apple M2芯片与金属性能着色器（MPS）框架生成。这些信号是我们的生成深度学习产生的，特别是深层结构生成的对抗网络（DCGAN）[2，3]。使用Richers等人对DCGAN进行了训练。[1]旋转恒星 - 循环波形波形猫猫，并占587。1秒钟在同一处理器上训练。可以将预先训练的DCGAN视为一种现象学模型，用于旋转核心塌陷引力波，模仿旋转恒星核心核心 - 循环引力信号的关键效果，表现出倒塌，弹跳，弹跳和早期的弹跳后和早期原proto Proto Proto-Proto-Proto-Proto-newutron Star的振动。来自银河系核偏转超新星的重力波应该使用电流降压器观察[6]。然而，在基于地球的GW探测器网络，Advanced Ligo [7]，Advanced Pirgo [8]和Kagra [9] [10]之后，尚未观察到来自Stellar Core Comlapse的重力波[10]之后，尚未尚未观察到三个完整的观察跑（O1 – O3）和一个部分观察跑步（O4）。来自恒星核心偏转的重力波随附有关核心折叠动力学，爆炸机制，原始恒星的演变，旋转速率和核方程式的信息[6]，可直接探究折叠式折叠的核心。出色的核心 - 循环引力波信号很难建模，连接引力，核，粒子，统计和数值物理学[11]和
在富含氢气的大气中的湿见抑制的3D图片：对K2-18 B
虽然小的海王星样行星是最丰富的系外行星之一，但我们对它们大气结构和动态的理解仍然很少。尤其是，许多未知数仍然存在于潮湿对流在这些大气中的工作方式，在这些气氛中，可凝结物种比不可接触的背景气体重。虽然已经预测，潮湿对流可能会在这些可凝结物种的某些阈值以上关闭，但该预测基于简单的线性分析，并依赖于对大气饱和度的一些强烈假设。为了调查这个问题，我们为具有大量浓缩物种的氢为主大气开发了一个3D云解析模型，并将该模型应用于原型温带海王星样星球 - K2-18 b。我们的模型证实了潮湿的对流的关闭，高于浓缩蒸气的临界丰度，并在此类行星的大气中稳定地分层层的发作，从而导致了更热的深层气氛和内部。我们的3D模拟进一步提供了该稳定层中湍流混合的定量估计，这是大气中浓缩物循环的关键驱动力。这使我们能够构建一个非常简单但现实的1D模型，该模型捕获了Neptune样气氛结构的最显着特征。我们关于氢气中潮湿对流行为的定性发现超出了温带行星，还应适用于铁和硅酸盐在氢压行星深内部的凝聚的区域。我们发现地球需要具有很高的反照率（a>0。5--0。最后，我们使用我们的模型研究了在K2-18 b上h 2主导的大气下的液体海洋的可能性。6）维持液态海洋。但是，由于恒星的光谱类型，提供如此高的反照率所需的气溶胶散射量与最新的观测数据不一致。
基于模型的强化学习的实验室实验，用于自适应光学控制
摘要。直接对地球系外行星的直接成像是下一代地面望远镜最突出的科学驱动因素之一。通常，类似地球的系外行星位于与宿主恒星的小角度分离，这使得它们的检测变得困难。因此，必须仔细设计自适应光学（AO）系统的控制算法，以将外部行星与宿主恒星产生的残留光区分开。基于数据驱动的控制方法，例如增强学习（RL），可以改善AO控制的有希望的研究途径。rl是机器学习研究领域的一个活跃分支，其中通过与环境的互动来学习对系统的控制。因此，RL可以看作是AO控制的一种自动方法，在该方法中，其使用完全是交钥匙操作。特别是，已显示基于模型的RL可以应对时间和错误注册错误。同样，它已被证明可以适应非线性波前传感，同时有效地训练和执行。在这项工作中，我们在ESO总部的基于GPU的高阶自适应光学测试台（Ghost）测试台上实施并调整了称为AO（PO4AO）的策略优化的RL方法，在实验室环境中我们证明了该方法的强劲性能。我们的实施允许平行执行训练，这对于天上的操作至关重要。，我们研究了该方法的预测性和自我校准方面。我们为实施开放量有据可查的代码，并指定RTC管道的要求。除了硬件，管道和Python接口潜伏期外，还仅引入了幽灵运行Pytorch的新实现。我们还讨论了该方法的重要超参数以及它们如何影响该方法。此外，本文讨论了潜伏期的潜伏期的来源以及较低潜伏期实现的可能路径。
高保真电光空间域意识场景模拟器
航空航天已经开发了高保真的太空领域意识（SDA）场景模拟器，为基于地面和空间的电光传感器提供现实的太空监视场景，以在从概念开发到操作到操作以及评估任务数据处理Algorithm和其他数据Pipeelines的所有阶段中的利益相关者为利益相关者提供模拟图像。我们使用传感器 - 目标参与方案构建场景，该场景在添加适当的背景，恒星，目标和噪声组件的同时对场景的频段辐射指定进行建模。场景模拟器使用恒星目录，包括超过十亿星的Gaia目录，将它们准确地放入图像中，并准确地表示其颜色校正的带有带有的亮度降低至22级。模拟器使用其他已发表的数据来对银河系平面中的黄道光和未解决的恒星的自然天空亮度进行建模。此外，由于未拒绝的杂散光而产生的较高背景是基于实验室和轨道测量结果注入诸如宇宙射线之类的时间背景效应。模拟器可选地包含了电流传感器偏置结构和噪声源的实验室测量，例如深电流，读取噪声和其他时空传感器噪声的来源。由模拟器创建的高保真场景目前用于降低风险，指导技术开发并为多个程序提供操作范围，以确保传感器硬件性能和数据处理软件将满足任务需求和要求。航空航天可以通过任何传感器观察操作概念（CONOPS）模拟场景，场景中的目标可以以任何忠诚度建模，从简单的漫不好物球体到高保真计算机辅助设计（CAD）模型，呈现出具有现实的双向反射率分配功能（Brundfs）和摄取复杂的效果。
在富含氢气的大气中的湿见抑制的3D图片：对K2-18 B
虽然小海王星样行星是最丰富的系外行星之一，但我们对它们大气结构和动态的理解仍然很少。尤其是，关于潮湿对流在这些大气中的工作方式，在这些气氛中，可凝度的物种比不可固定的背景气体重。虽然已经预测，潮湿对流可能会停止以上这些可凝结物种的阈值丰度，但该预测基于简单的线性分析，并依赖于关于大气饱和的一些有力的假设。为了调查这个问题，我们开发了一个3D云分辨模型，用于具有大量可冷凝物种的氢气大气，并将其应用于原型的温带Neptune样星球 - K2-18 b。我们的模型证实了在可凝结蒸气的临界丰度之上抑制湿对流的抑制作用，以及在此类行星大气中稳定分层层的发作，这导致了更热的深层气氛和内部。我们的3D模拟进一步提供了该稳定层中湍流混合的定量估计，这是大气中浓缩物循环的关键驱动力。这使我们能够构建一个非常简单但逼真的1D模型，该模型捕获了Neptune类气氛结构的最显着特征。我们关于氢气中潮湿对流行为的定性发现超出了温带行星，还应适用于铁和硅酸盐在氢压行星深内部的凝聚的区域。我们发现地球需要具有很高的反照率（a>0。5--0。最后，我们使用模型研究了K2-18 b上H 2域大气下的液体海洋的可能性。6）维持液态海洋。但是，由于恒星的光谱类型，提供如此高的反照率所需的气溶胶散射量与最新的观测数据不一致。