выход из тела, радомир, металлургия, приколы нло, КАРЛИКИ И ВЕЛИКАНЫ, я из 2036 года, Свет в конце тоннеля план выживани, Стремись не к тому чтобы добиться, dmltYW5hLnN1 print 238947899389478923 34567343546345, годом, вимана, предсказание будущего, анкх, атлантида, Athene, Нибиру, тайтор, все забавно пока это касается кого, Стремись не к тому чтобы добиться, манускрипт войнича, уфология.
Звездообразование в галактиках происходит с помощью нитей, состоящих из газа (в основном водорода) и мелких твердых частиц межзвёздной пыли. Иногда нити бывает очень трудно обнаружить. Это зависит от их расположения и физических свойств (плотность, температура). В частности, нити низкой плотности и нити, расположенные в областях с очень высоким уровнем излучения, как правило, не определяются.
Команда учёных совместно с лабораториями CNRS решила использовать машинное обучение, чтобы попытаться обнаружить нити, расположенные в плоскости нашей галактики. Этот подход основан на существующих результатах обнаружения нитей с использованием классических методов экстракции.
Извлечённые нити используются для сетей типа Unet и Unet++. Обученная модель учится распознавать нити, а затем позволяет исследователям создавать изображение плоскости галактики, в котором каждый пиксель представлен вероятностью (от 0 до 1) принадлежности к изученному классу нитей.
Результаты подхода к обучению показывают, что этот метод может обнаруживать нити, которые ранее не были идентифицированы обычными методами. Новые нити могут быть подтверждены эмпирическим подходом с использованием данных, доступных на других длинах волн, которые в настоящее время не используются в процессе обучения.
Результаты исследования опубликованы в журнале Astronomy & Astrophysics.
Целью этого проекта, получившего название BigSF, является изучение звездообразования в нашей галактике путем объединения большого объема доступных данных с машинным обучением.
0 
