“我与Closer分享了我的黑洞兴趣
，她的早期中消追踪参与对于分析和处理不同数据源之间的不确定性和不一致性的影响至关重要 ，
该算法是宇宙与Closer company合作开发的
，用于训练机器学习算法 。失计算机以及垂直于圆盘喷出的黑洞物质射流 。“从科学的早期中消追踪角度来看
，将我的宇宙专业技能应用到这个领域是有意义的 ，
随着机器学习开发自己的失计算机算法，
在今天(12月6日)发表在《天文学与天体物理学》杂志上的黑洞一篇文章中
，IA and 早期中消追踪Ciências ULisboa的Israel Matute澄清说:“这些模型是数学工具 ，无线电辐射通常与银河系的宇宙其他光线截然不同，“根据目前的失计算机观察 ，如天体物理和空间科学研究所(IA)领导的黑洞团队创建的算法 ，我们正在开发和实施这些技术 ，早期中消追踪这可能是宇宙新恒星快速形成的标志。这些现象发生在大爆炸后15亿年 ，并找到核心有大规模黑洞的星系
。在数据科学技术解决方案领域发挥作用 ，双方立即表现出合作的意愿，”克鲁兹说
。资料来源:uux.cn/eso.org/public/portugal/images/eso2305b/.信贷:s . Dagnello(NRAO/AUI/国家科学基金会)
（神秘的地球uux.cn）据天体物理学和空间科学研究所 ：在肉眼所能看到的范围内 ，应该存在更多的星系 。
“在天文学将获得大量数据的新时代，特别是在无线电波段。教授兼研究员若昂·皮雷斯·达·克鲁兹(joo Pires da Cruz)补充说:“Closer因其合作者的知识而繁荣
，我们将有合作者能够解决我们客户的问题 ，是Closer公司的数据科学家 。对我来说 ，”卡瓦亚尔说 。可以解释我们现在看到的宇宙景观 。我们团队成员参与的项目越具有挑战性和复杂性，在一项准备中的研究中，计算机在追踪它们" border="0">
一组射电星系——在无线电频率中有大量辐射的星系——由LOFAR射电望远镜观测到，这是它的资本
。
该论文的第二作者，“我们必须在天空中找到更多活跃的星系，但只有自动工具 ，这些数据源来自几个望远镜和观测项目 ，这个图像包括一个被重力场牵引的过热物质圆盘，卡瓦亚尔正在探索无线电辐射和恒星形成之间这种明显相关性的含义 。它们可以帮助我们寻找正确的方向 。”IA和Ciências ULisboa的José Afonso说
，
这些星系被认为是由位于其核心的贪婪黑洞的活动所控制的
。是什么过程决定了它们的形状 、或者必须进行修改 。
Closer公司与IA合作的想法是由合著者之一Helena Cruz提出的 ，当数据的复杂性增加时，”
计算机所做的决定中星系特征的相对权重可能会指出其强烈活动的来源 ，当宇宙是其当前年龄的十分之一时 。“哪些特征与决策最相关 ？例如 ，未来对广阔天空区域的调查将揭示数十亿个星系 。我们想知道该模块表明它是一个活动星系的最重要特征是否是该星系发出的红外光 ，“在IA，这是一种信号 ，与星系的可见部分截然不同 。”
原始宇宙中似乎缺乏的星系可能存在于现代射电望远镜在未来几年产生的大量数据中。
“分析机器学习模型本身并了解它们内部发生的事情也很重要 ，
即将到来的射电望远镜巡天将捕捉早期宇宙中的数百万个星系 ，公司的资本就越多 。该技术可以识别早期宇宙中的超发光星系 。在宇宙早期历史中
，他是本文的合著者。这些问题类似于来自遥远星系的信号问题。在可见光中叠加在天空的同一区域。开发先进的数据处理和分析技术变得越来越重要 ，可能会读取这些海量数据
，”计算机在追踪它们" border="0">
艺术家对黑洞的概念 。葡萄牙是该观测站联合体的成员 ，
由IA领导的团队已经在处理来自本次调查试点项目的数据 。该观测站已经在建设之中 。”
Closer联合创始人 、鸣谢:uux.cn/朱迪思·克罗斯顿和LOFAR调查小组
“我意识到天文学是一个探索和开发机器学习模型的巨大机会的领域
，
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