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候选银河Pevatron MGRO J1908+06标题
摘要候选PEVATRON MGRO J1908 + 06，显示了超过100 tev的硬光谱，是银河平面中最特殊的射线源之一。其复杂的形态和一些可能与非常高的能量（VHE）发射区域相关的可能对应物，无法区分-Ray发射的辐射性和缓慢性。在本文中，我们说明了MGRO J1908 + 06的新的多波长分析，目的是阐明其性质及其超高能量发射的起源。我们对12个CO和13 CO分子线发射进行了分析，证明存在与源区域空间相关的密集分子云的存在。我们还分析了10 GEV和1 tev nding具有硬光谱的对应物之间的12年fermi -large区域望远镜（LAT）数据（1.6）。我们对XMM – Newton数据的重新分析使我们能够对此来源对X射线UX进行更严格的约束。我们证明，一个加速器无法解释整个多波长度数据集，无论它是加速质子还是电子，但是需要一个两区模型来解释MGRO J1908 + 06。VHE发射似乎很可能是由PSR J1907 + 0602在南部地区提供的TEV脉冲星风星云，以及北部地区的Supernova Remnant G40.5 0.5与分子云之间的相互作用。
可访问，可重复和协作数据分析的银河平台：2024 Update
摘要星系（https://galaxyproject.org）全球范围内消失，主要是通过免费使用服务，支持每年扩大范围的用户驱动研究。用户被platf orm st abilit y，工具和参考dat Aset y多样性，培训，支持和集成的公共星系服务吸引，这可以实现复杂，可重复的，可共享的数据分析。应用用户体验设计的原理（UXD），已驱动了可访问性，通过Galaxy Labs / subdomains的工具访问性以及重新设计的Galaxy Toolshed驱动的。Galaxy工具功能正在以两个战略方向发展：整合通用图形处理单元（GPGPU）访问尖端方法和许可的工具支持。通过在银河系中开发更多的工作流程并通过为公共银河服务提供资源来运行它们，从而增加了与全球研究财团的参与。Galaxy Training网络（GTN）投资组合的规模和可访问性通过学习路径和与培训课程中功能的Galaxy工具的直接集成。代码v elopment继续与Galaxy项目路线图保持一致，并提供了工作调度和用户Interf ACE的精力。环境影响评估还可以帮助用户和De V Elopers吸引他们，通过显示每个星系作业产生的估计的CO 2排放，使他们想起了他们在维持Ainabilit y中的作用。
用于开发，部署和执行银河系和超越
用于科学数据分析的各个方面都有成千上万个维护良好的高质量开源软件实用程序。十多年来，Galaxy项目一直为这些工具提供计算基础架构和统一的用户界面，以使其可供广泛的研究人员使用。为了简化尽可能多的集成工具和集成工作流程的过程，我们开发了PlaneMo，这是一种用于工具和工作流开发人员和Galaxy Power用户的软件开发套件。在这里，我们概述了Planemo的实施，并描述了其用于设计，测试和执行Galaxy工具，工作流程和培训材料的广泛功能。此外，我们讨论了哲学的基础星系工具和工作流程开发，以及Planemo如何鼓励使用开发最佳实践，例如测试驱动的开发，包括那些不是专业软件开发人员的人。
![b'Introfuction。现代宇宙学的目标之一是曲率扰动P（k）的原始功率谱的表征。在通货膨胀期间，长波长的量子波动在辐射和物质时代中经典和重新进入哈勃半径，从而为宇宙大规模结构中的重力不稳定性提供了初始种子。 P（k）上最严格的约束来自宇宙微波背景（CMB）各向异性的调查，揭示了在范围内非常大的尺度上的近规模不变的，略带红色的频谱[0。 001，0。 1] mpc \ xe2 \ x88 \ x92 1。 Planck DR3数据在k = 0时限制了p（k）的幅度a s。 05 MPC \ XE2 \ x88 \ x92 1及其规格索引到LN 10 10 A = 3。 044 \ xc2 \ xb1 0。 014和N S = 0。 9649 \ xc2 \ xb1 0。 0042分别为68％Cl [1]。银河系可以将这些约束扩展到O（1）MPC \ XE2 \ X88 \ X92 1，但较小的尺度仍然很大程度上不受限制。最近观察到在NHz频率上通过PUL-SAR计时阵列（PTA）[2 \ XE2 \ X80 \ X935]观察到对P（k）的兴趣很大，因为标量会产生这种标量的兴趣，因为标量会产生此类scgwb。 [6 \ xe2 \ x80 \ x938]在秤[10 7，10 9] mpc \ xe2 \ x88 \ x92 1。最近的研究表明，这种标量诱导的势波背景（SIGWB）](/simg/2/26d4b467966015605fd8b1d34fe521ce2741b56e.webp)
b'Introfuction。现代宇宙学的目标之一是曲率扰动P（k）的原始功率谱的表征。在通货膨胀期间，长波长的量子波动在辐射和物质时代中经典和重新进入哈勃半径，从而为宇宙大规模结构中的重力不稳定性提供了初始种子。 P（k）上最严格的约束来自宇宙微波背景（CMB）各向异性的调查，揭示了在范围内非常大的尺度上的近规模不变的，略带红色的频谱[0。 001，0。 1] mpc \ xe2 \ x88 \ x92 1。 Planck DR3数据在k = 0时限制了p（k）的幅度a s。 05 MPC \ XE2 \ x88 \ x92 1及其规格索引到LN 10 10 A = 3。 044 \ xc2 \ xb1 0。 014和N S = 0。 9649 \ xc2 \ xb1 0。 0042分别为68％Cl [1]。银河系可以将这些约束扩展到O（1）MPC \ XE2 \ X88 \ X92 1，但较小的尺度仍然很大程度上不受限制。最近观察到在NHz频率上通过PUL-SAR计时阵列（PTA）[2 \ XE2 \ X80 \ X935]观察到对P（k）的兴趣很大，因为标量会产生这种标量的兴趣，因为标量会产生此类scgwb。 [6 \ xe2 \ x80 \ x938]在秤[10 7，10 9] mpc \ xe2 \ x88 \ x92 1。最近的研究表明，这种标量诱导的势波背景（SIGWB）
b'Introfuction。现代宇宙学的目标之一是曲率扰动P（K）的原始功率谱的表征。在通货膨胀期间，在辐射和物质时代的哈勃半径经典和重新输入膨胀的半径时，长波长量子波动扩增，为重力不稳定的初始种子提供了宇宙大规模结构中的初始种子。P（k）上最严格的约束来自宇宙微波背景（CMB）各向异性的表达，揭示了在范围内非常大的尺度上的近规模不变的，略带红色的频谱[0。001，0。1] mpc \ xe2 \ x88 \ x92 1。Planck DR3数据在k = 0时限制了p（k）的幅度a s。05 MPC \ XE2 \ x88 \ x92 1及其Spec-Tral索引到LN 10 10 A = 3。044 \ xc2 \ xb1 0。014和N S = 0。9649 \ xc2 \ xb1 0。0042分别为68％Cl [1]。 银河系可以将这些约束扩展到O（1）MPC \ Xe2 \ x88 \ x92 1，但较小的尺度仍然很大程度上不受约束。 Recent observations of a Stochastic Gravitational Wave Background (SGWB) at nHz frequencies by Pul- sar Timing Arrays (PTA) [2\xe2\x80\x935] have sparked a signifi- cant interest in P ( k ) at much smaller scales, since scalar fluctuations can generate such a SGWB at second order in perturbation theory [6 \ xe2 \ x80 \ x938]在秤[10 7，10 9] mpc \ xe2 \ x88 \ x92 1。 如果下达，PTA测量值可能会在通货膨胀的后期提供有价值的信息，对理论模型产生了深远的影响。0042分别为68％Cl [1]。银河系可以将这些约束扩展到O（1）MPC \ Xe2 \ x88 \ x92 1，但较小的尺度仍然很大程度上不受约束。Recent observations of a Stochastic Gravitational Wave Background (SGWB) at nHz frequencies by Pul- sar Timing Arrays (PTA) [2\xe2\x80\x935] have sparked a signifi- cant interest in P ( k ) at much smaller scales, since scalar fluctuations can generate such a SGWB at second order in perturbation theory [6 \ xe2 \ x80 \ x938]在秤[10 7，10 9] mpc \ xe2 \ x88 \ x92 1。如果下达，PTA测量值可能会在通货膨胀的后期提供有价值的信息，对理论模型产生了深远的影响。最近的研究表明，这种标量引起的重力波背景（SIGWB）可以为PTA检测提供一个能力的解释，并且可能会对来自贝叶斯观察的许多其他候选者进行案例[9，10]（但是，请参阅[9 \ xe2 \ x80 \ x80 \ x9313]，以ellite tountion of Extimation of Exteration to inton of toseation portod of tosod of tosod of to pod stod of pod，以供pbod of profod of prod。 [11 \ xe2 \ x80 \ x9316]用于替代分析）。因此，设计这一假设的进一步检验至关重要，并且与cos-'
一个有效的无监督分类模型，用于银河形态：基于Convnext大型模型的编码的投票聚类
通过将无监督和监督的机器学习方法结合起来，我们提出了一个称为Usmorph的框架，以进行星系形态的自动分类。在这项工作中，我们通过提出基于Convnext大型模型编码的算法来更新无监督的机器学习（UML）步骤，以提高未标记的星系形态分类的效率。该方法可以概括为三个关键方面，如下所示：（1）卷积自动编码器用于图像降级和重新冲突，并且模型的旋转不变性通过极性坐标扩展提高； （2）利用名为Convnext的预训练的卷积神经网络（CNN）来编码图像数据。通过主体组合分析（PCA）维度降低进一步压缩了这些特征； （3）采用基于装袋的多模型投票分类算法来增强鲁棒性。，我们将此模型应用于宇宙场中的i -band样品的i -band图像。与原始的无监督方法相比，新方法所需的聚类组的数量从100减少到20。最后，我们设法对大约53％的星系进行了分类，从而显着提高了分类效率。为了验证形态层化的有效性，我们选择了M ∗> 10 10m⊙的大型星系进行形态学参数测试。分类结果与星系在多个参数表面上的物理特性之间的相应规则与现有演化模型一致。增强的UML方法将来将支持中国空间站望远镜。我们的方法证明了使用大型模型编码对星系形态进行分类的可行性，这不仅提高了星系形态分类的效率，而且还节省了时间和人力。此外，与原始UML模型相比，增强的分类性能在定性分析中更为明显，并且成功超过了更多的参数测试。
使用贝叶斯模型和机器学习的银河系中的系外行星
已经知道了几个相关年龄相关的过程。例如，许多系外行星可能在恒星辐射的影响下可能遭受近乎完全的大气损失（Fulton等人。2017，van Eylen等。 2018），无论是在其生命的头亿年（例如Owen＆Wu 2013）还是在数十亿年（Gupta＆Schlichting 2019）。 即使气氛幸存下来，它们的性质也会随着数十亿年的时间表的冷却而变化（Lopez＆Fortney 2014）。 同时，系外行星的岩心是由Fe，Mg和Si等元素制成的。 随着星系的发展，这些元素的相对丰度发生了变化，最近显示出恒星的丰度和小行星的密度是连接的（Adibekekyan等人。 2021），观察到岩石行星组成与恒星年龄之间的直接联系（Weeks等人 2024）。2017，van Eylen等。2018），无论是在其生命的头亿年（例如Owen＆Wu 2013）还是在数十亿年（Gupta＆Schlichting 2019）。即使气氛幸存下来，它们的性质也会随着数十亿年的时间表的冷却而变化（Lopez＆Fortney 2014）。同时，系外行星的岩心是由Fe，Mg和Si等元素制成的。随着星系的发展，这些元素的相对丰度发生了变化，最近显示出恒星的丰度和小行星的密度是连接的（Adibekekyan等人。2021），观察到岩石行星组成与恒星年龄之间的直接联系（Weeks等人2024）。
横跨银河恒星种群的系外行星
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。
银河气体如何成为 Brainrot 时代的标志性高潮 | GQ
Galaxy Gas 是一氧化二氮，也被称为笑气、nos、nangs、whippet（不是狗的品种）。这种药物已被医生和牙医用作麻醉剂，青少年则将其用作娱乐，以寻求快速的兴奋感。它还用于厨房快速制作泡沫和鲜奶油，Galaxy Gas 声称这是他们的商业模式。该品牌目前已暂停销售，但由于它在烟草店和主流零售商中广泛销售，并且有芒果冰沙、草莓奶油和香草纸杯蛋糕等儿童友好型口味，因此广受欢迎。2010 年代中期，当我上高中时，人们从装满一氧化二氮的大金属罐中吸出气球中的气体。廉价、肮脏的气罐的形象令人反感。现在，这种体验就像从彩色罐子里喝下几口甜甜的鲜奶油一样无害。它基本上就是一氧化二氮的 JUUL：具有 Instagram 可爱光泽的药物。
在理想的银河流出中，辐射传输模拟的公共网格
绝大多数星形星系都被星际介质弹出的大量气体包围。紫外线的吸收和发射线代表强大的诊断，以通过氢和金属离子的谐振过渡来限制这些流量的凉爽相。对这些观察结果的解释通常很困难，因为它需要对气体中连续性和发射线传播的详细建模。为了实现这一目标，我们提供了一个大约20000个模拟光谱的大型公共网格，其中包括与Mg II，C II，C II，SI II和Fe II相关的H ilyα和五个金属过渡，可在线访问。光谱已经使用Rascas Monte Carlo辐射传输代码计算出5760个理想化的球形对称配置，围绕中心点源发射，并以其柱密度，多普勒参数，尘埃不透明，风速，风速以及各种密度和速度渐变为特征。旨在预测和解释LYα和金属线专利线，我们的网格表现出广泛的谐振吸收和发射特征，以及荧光线。我们说明了如何通过对观察到的LYα，C II和SI II光谱进行关节建模来帮助更好地限制风质。使用多云的模拟和病毒缩放关系，我们还表明，即使培养基被高度离子化，也有望成为T≈104-10 5 K的气体的忠实示踪剂。发现C II探测与LYα相同的温度范围，而其他金属线仅痕迹冷却器相（T≈104 K）。由于它们的气体不透明度在很大程度上取决于气体温度，入射辐射场，金属性和粉尘耗尽，因此我们要警告光学上的金属线不一定源自低H I柱密度，并且可能不会准确探测Lyman Continuum Continuum Continuum泄漏。
使用机器学习探索银河系
目标。我们探索机器学习技术，以预测星系之间的星形量，恒星质量和金属性，红移范围为0.01至0.3。方法。利用CATBOOST和深度学习体系结构，我们利用了来自SDSS的多播放和红外光度数据，并在SDSS MPA-JHU DR8目录上进行了跨训练。结果。我们的研究证明了机器学习的潜力，即仅从光度数据中准确预测星系特性。我们通过使用CATBOOST模型专门实现了最小化的根平方错误。对于恒星形成率的基础，我们达到了RMSE SFR = 0的值。336 dex，而对于恒星质量预测，将误差降低为RMSE SM = 0。206 dex。此外，我们的模型得出RMSE金属性= 0的金属性预测。097 DEX。 结论。 这些发现强调了自动化方法在有效估计多波长天文学数据的指数增长的情况下有效估计关键星系的重要性。 未来的研究可能会集中于精炼机器学习模型和扩展数据集，以实现更准确的预测。097 DEX。结论。这些发现强调了自动化方法在有效估计多波长天文学数据的指数增长的情况下有效估计关键星系的重要性。未来的研究可能会集中于精炼机器学习模型和扩展数据集，以实现更准确的预测。