Instrumentation and Methods for Astrophysics,Cosmology and Nongalactic Astrophysics,Artificial Intelligence,Computer Vision and Pattern Recognition,Machine Learning,ابزار دقیق و روش های اخترفیزیک , کیهان شناسی و اخترفیزیک غیرقانونی , هوش مصنوعی , دید رایانه و تشخیص الگوی , یادگیری ماشین
توضیحات
Submitted 20 August, 2024; originally announced August 2024. , Comments: Accepted by MNRAS, 16 pages, 9 figures, 2 tables
توضیحات به فارسی
20 اوت 2024 ارسال شد.در ابتدا اوت 2024 اعلام شد ، نظرات: پذیرفته شده توسط MNRAS ، 16 صفحه ، 9 شکل ، 2 جدول
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
چکیده
The forthcoming generation of radio telescope arrays promises significant advancements in sensitivity and resolution, enabling the identification and characterization of many new faint and diffuse radio sources. Conventional manual cataloging methodologies are anticipated to be insufficient to exploit the capabilities of new radio surveys. Radio interferometric images of diffuse sources present a challenge for image segmentation tasks due to noise, artifacts, and embedded radio sources. In response to these challenges, we introduce Radio U-Net, a fully convolutional neural network based on the U-Net architecture. Radio U-Net is designed to detect faint and extended sources in radio surveys, such as radio halos, relics, and cosmic web filaments. Radio U-Net was trained on synthetic radio observations built upon cosmological simulations and then tested on a sample of galaxy clusters, where the detection of cluster diffuse radio sources relied on customized data reduction and visual inspection of LOFAR Two Metre Sky Survey (LoTSS) data. The 83% of clusters exhibiting diffuse radio emission were accurately identified, and the segmentation successfully recovered the morphology of the sources even in low-quality images. In a test sample comprising 246 galaxy clusters, we achieved a 73% accuracy rate in distinguishing between clusters with and without diffuse radio emission. Our results establish the applicability of Radio U-Net to extensive radio survey datasets, probing its efficiency on cutting-edge high-performance computing systems. This approach represents an advancement in optimizing the exploitation of forthcoming large radio surveys for scientific exploration.
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
نسل آینده آرایه های تلسکوپ رادیویی نوید می بخشد که پیشرفت های چشمگیری در حساسیت و وضوح داشته باشد ، و این امکان را فراهم می کند تا شناسایی و توصیف بسیاری از منابع رادیویی ضعیف و پراکنده جدید باشد.پیش بینی می شود روشهای کاتالوگ دستی متعارف برای بهره برداری از قابلیت های بررسی های رادیویی جدید کافی نباشد.تصاویر تداخل سنجی رادیویی از منابع پراکنده به دلیل سر و صدا ، مصنوعات و منابع رادیویی تعبیه شده ، برای انجام وظایف تقسیم تصویر ، چالش هایی را برای انجام وظایف تقسیم تصویر ایجاد می کند.در پاسخ به این چالش ها ، ما رادیو U-NET را معرفی می کنیم ، یک شبکه عصبی کاملاً پیچیده و مبتنی بر معماری U-NET.رادیو U-NET برای تشخیص منابع ضعیف و گسترده در نظرسنجی های رادیویی ، مانند هالو رادیو ، یادگار و رشته های وب کیهانی طراحی شده است.رادیو U-NET بر روی مشاهدات رادیویی مصنوعی ساخته شده بر اساس شبیه سازی های کیهان شناسی آموزش داده شد و سپس بر روی نمونه ای از خوشه های کهکشان ، که در آن تشخیص منابع رادیویی منتشر شده خوشه ای به کاهش داده های سفارشی و بازرسی بصری از داده های Lofar دو متر (LOTSS) متکی است ، آزمایش شد.بشر83 ٪ خوشه هایی که انتشار رادیو پراکنده را با دقت مشخص کردند ، و تقسیم بندی با موفقیت مورفولوژی منابع را حتی در تصاویر با کیفیت پایین بازیابی کرد.در یک نمونه آزمایشی که شامل 246 خوشه کهکشان است ، ما در تمایز بین خوشه ها با و بدون انتشار رادیو پراکنده ، 73 ٪ دقت به دست آوردیم.نتایج ما کاربرد رادیو U-NET در مجموعه داده های گسترده بررسی رادیویی را نشان می دهد و کارایی آن را در سیستم های محاسبات با کارایی بالا و پیشرفته بررسی می کند.این رویکرد نشان دهنده پیشرفت در بهینه سازی بهره برداری از نظرسنجی های بزرگ رادیویی برای اکتشافات علمی است.
📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)
علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیقتر و تسلط کامل بر مباحث مجموعهای از کتابهای آموزشی نیز ارائه میشود.
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
