Identification of Candidate Millisecond Pulsars from Fermi LAT Observations II
在Dai等人（2016）提出的工作之后，我们报告了另外38个费米伽马射线非关联源的详细数据分析。这些源是从费米大面积望远镜（LAT）的第三源目录的基础上已知的伽马射线毫秒双星（MSP）的属性，并寻找可能的候选MSP的目的。从我们的LAT数据的分析，我们确定，在38个源，其中有28个是单点状源与干净的背景和他们的光谱显示出显着的曲率。我们还对28个来源中的24个来源的存档X射线数据进行了分析。在10个源的场中，至少有一个X射线天体，而在其他14个源的场中，没有探测到X射线天体，但可能是由于X射线观测时间短。我们讨论了这些来源可能的MSP性质。其中六颗（J0514.6-4406、J1035.7-6720、J1624.2-4041、J1744.1-7619、J1946.4-5403和J2039.6-5618）最有可能与类星体有关，因为它们是多波长的，包括直接的无线电或伽玛射线脉动探测。为了牢固地建立关联或验证其他来源的MSP性质，需要进行深X射线和/或光学观测。
2017-04-12 astro-ph.HE
Identification of High Mass X-ray Binaries selected from XMM-Newton observations of the LMC
大麦云（LMC）目前拥有大约23个高质量X射线双星（HMXB），其中大多数是Be/X射线双星。LMC XMM-Newton调查提供了对以前已知的可能是HMXB的X射线源的后续观察，以及识别新的HMXB候选者。根据X射线硬度比，共选择了19个候选HMXB。在本文中，我们提出了红色和蓝色的光学光谱，获得SALT和SAAO 1.9米望远镜，加上时间分析的长期光学光变曲线从OGLE确认这些候选人的性质。我们发现9个候选者是新的Be/X射线双星，大大增加了LMC Be/X射线双星的人口。此外，我们提出了这些新系统的光学性质，无论是单独的，并作为一组的所有BeXB确定的XMM-牛顿调查的LMC。
2017-12-19 astro-ph.HE
Identification of blazar candidates behind Small and Large Magellanic Clouds
我们报告的鉴定耀变体候选人背后的麦哲伦云。这些天体是从麦哲伦类星体巡天（MQS）中选出的，该巡天的目标是整个大麦云云（LMC）和70%的小麦哲伦云（SMC）。在758个MQS类星体和898个未识别的（无特征光谱）天体中，我们确定了44个耀变体候选者的样本，分别包括27个平谱射电类星体和17个BL Lacertae天体。我们的样本中的所有blazar候选者都根据其无线电，光学和中红外特性进行了鉴定。新选定的耀变体候选者拥有来自光学引力透镜实验的长期多色光度数据、多色中红外观测和至少一个频率的档案无线电数据。此外，其中9个卫星还提供了无线电极化数据。有了这样的数据，这些对象可以用来研究在光学和中红外波段检测到的耀变体背后的物理学，作为一种工具，以调查磁场的几何形状的LMC和SMC，并作为一个示范性的样本点样源最有可能在$γ$射线范围内检测到的新出现的切伦科夫望远镜阵列。
2018-09-10 astro-ph.GA astro-ph.HE
Identification of Extended Emission Gamma-Ray-Bursts Candidates using Machine Learning
本研究使用t-SNE机器学习技术分析Swift/BAT观测数据，将GRBs分为两个子群，并依据EE GRBs的聚集特征识别出七个新的EE GRB候选体。
2023-04-28 astro-ph.HE
Identification of Candidate Millisecond Pulsars from Fermi LAT Observations
我们报告了从\textit{Fermi}大天区望远镜（LAT）第三源表中的992个非关联源中选出的39个$γ$射线源的详细数据分析。为寻找候选毫秒双星（MSP）而设定的选择标准是具有弯曲光谱和$>$ 5 $^{\circ}$银河纬度的非变量。从我们的分析，24个源被发现是点状源没有被背景污染或附近的未知来源。其中三个，J1544.6 $-$ 1125，J1625.1 $-$ 0021和J1653.6 $-$ 0158，以前已经研究过，表明它们可能是MSP。J0318.1+0252和J2053.9+2922的光谱不具有与已知的$γ$射线MSP相似的性质，因此我们认为它们不是MSP。还对24个来源中的大多数的档案X射线数据进行了分析。发现四个源的X射线物体在其误差范围内，16个没有检测到。$γ$射线通量和X射线通量或通量上限之间的比率通常低于已知的$γ$射线MSP的比率，这表明如果$γ$射线源是MSP，则没有X射线物体是对应物。需要对这些源进行深X射线或无线电观测，以确定其MSP性质。
2016-02-15 astro-ph.HE
Optical and X-ray observations of candidate isolated neutron stars in the G315.4-2.3 SNR
G315.4-2.3是一颗年轻的银河系超新星遗迹，其是否为II型超新星爆发遗迹一直存在争议。特别是，最近的多波长观测表明它是Ia型SN的结果，基于SNR壳层的光谱和缺乏致密的恒星残骸。然而，两个X射线源，一个由爱因斯坦和ROSAT探测到（源V），另一个由钱德拉探测到（源N），被认为是可能的孤立中子星候选者。在这两种情况下，没有明确的光学识别，因此，我们进行了光学和X射线研究，以确定这两个来源的性质。根据钱德拉天体测量，源V与一颗明亮的V~14星有关，这是根据不太精确的ROSAT位置提出的。同样，从VLT的档案观测中，我们发现源N与一颗相对明亮的恒星（$V=20.14 $）有关。这些可能的鉴定表明，这两个X射线源不可能是孤立的中子星。
2012-06-28 astro-ph.HE
A re-identification of six Candidate Gravitationally Lensed Gamma-Ray Bursts
本文综合光变、硬度、持续时间和光谱等诊断重新检验六个候选引力透镜GRB，发现每个暴均存在显著不一致，从而否定其引力透镜解释。
2025-08-29 astro-ph.HE
Deep learning for clustering of continuous gravitational wave candidates II: identification of low-SNR candidates
Max Planck Institute for Gravitational Physics (Albert Einstein Institute)（马克斯·普朗克引力物理研究所（阿尔伯特·爱因斯坦研究所））；Leibniz Universität Hannover（莱布尼茨汉诺威大学）；University of Wisconsin Milwaukee（威斯康星大学密尔沃基分校）
对连续引力波信号的广泛搜索依赖于高于给定显著性阈值的候选者的后续阶段的层次结构。简化这些后续行动并降低计算成本的重要步骤是将附近的候选人捆绑在一起。这一步被称为聚类，我们研究用深度学习网络来实现它。在我们的第一篇论文[1]中，我们实现了一个深度学习聚类网络，能够正确识别大信号导致的聚类。在本文中，实现了一个网络，可以检测集群由于更微弱的信号。这两个网络是互补的，我们表明，级联的两个网络实现了良好的检测效率在广泛的信号强度，误报率可比/低于目前使用的方法。
2021-02-12 astro-ph.HE cs.LG gr-qc
Chandra identification of 26 new black hole candidates in the central region of M31
我们以前已经确定了10个M31黑洞候选者（BHC）在M31，从他们的X射线特性。它们表现出“硬态”发射光谱，在包含中子星（NS）或黑洞（BH）的X射线双星（XB）中，当光度< ~10%爱丁顿时，在光度显著超过NS阈值时，可以看到这种光谱。其中9颗与球状星团（GC）有关;因此，它们最有可能是低质量X射线双星（LMXB）;本次巡天中包括8颗。我们最近发现，通过结构函数分析的长期0.5- 4.5 keV的变异性的XB，使我们能够分开的活动星系核的XB，即使发射光谱往往是相似的，这使我们能够搜索的BHC外的GC。我们已经确定了26个新的BHC（12个强，14个合理的）在20'的M31核（M31*），使用152钱德拉观测间隔超过13年;我们的一些分类与XMM牛顿观测增强。其中，7个出现在M31* 的100”以内;这支持了这一理论，即该区域通过类似于GC中所见的动态过程经历了增强的XB产生。我们已经找到了一个参数空间，我们的黑洞候选人是从银河系中子星二进制分离：我们表明，模拟硬态光谱与磁盘黑体+黑体模型产生的参数，位于中子星二进制，以这种方式建模所占用的空间之外。我们的BHC都位于NS参数空间内的概率为~3E-29。
2013-04-29 astro-ph.HE
Superorbital Phase Evolution and Identification of New Anomalous Low State Candidates for Her X-1
National Central University（中央大学）
本文利用35年X射线数据，提出秩搜索法识别Her X-1的新反常低态，并揭示其超轨道相位演化的平滑与变化交替模式及盘质量变化机制。
2026-10-02 astro-ph.HE
Pulsar Candidate Identification Using Semi-Supervised Generative Adversarial Networks
机器学习方法越来越多地帮助天文学家识别新的射电望远镜。然而，它们需要大量的标记数据，这是耗时的生产和偏见。在这里，我们描述了一个半监督生成对抗网络（SGAN），它比使用大多数未标记数据集的标准监督算法实现了更好的分类性能。我们在仅100个标记候选人和5000个未标记候选人上训练的准确率和平均F分数为94.9%，而我们的标准监督基线分别为81.1%和82.7%。我们在一个更大的标记数据集上训练的最终模型实现了99.2%的准确率和平均F分数值以及99.7%的召回率。这种技术允许高质量的分类在早期阶段的脉冲星调查的新仪器时，有限的标记数据。我们开源了我们的工作，以及从高时间分辨率宇宙-南低纬度调查产生的新脉冲星候选数据集。这个数据集拥有任何公共数据集中最多的脉冲星检测，我们希望它将成为未来机器学习模型基准的宝贵工具。
2021-05-13 astro-ph.HE astro-ph.IM
Identification of Gamma Ray Pulsar Candidates in the \emph{Fermi}-LAT 4FGL-DR4 Unassociated Sources Using Supervised Machine Learning
Bhabha Atomic Research Centre（巴哈原子研究中心）；Homi Bhabha National Institute（霍米·巴巴国立研究所）；Tata Institute of Fundamental Research（塔塔基础研究所）
利用随机森林和极端梯度提升两种监督机器学习方法，基于4FGL-DR4目录的观测特征，对约33%的未关联伽马射线源进行分类，重点识别新的脉冲星候选体，并探讨数据平衡的影响。
2025-10-09 astro-ph.HE
Searches for Pulsar-like Candidates from Unidentified Objects in the Third Catalog of Hard Fermi-LAT (3FHL) sources with Machine Learning Techniques
本文报道了从硬费米LAT源的$3^{\rm rd}$星表（3FHL）中寻找类脉冲星候选天体的结果。使用基于机器学习的分类方案，标称精度为$\sim98\%$，我们已经选择了27个脉冲星样物体从200个身份不明的3FHL源的识别活动。使用档案数据，X射线源内发现的$γ-$射线误差椭圆的10个3FHL脉冲星候选人。在更好地约束X射线位置的误差圆内，我们还搜索了光学/红外对应物，并检查了它们的光谱能量分布。在我们的候选名单中，最安全的识别是3FHL J1823.3-1339及其X射线对应物与球状星团Mercer 5的关联。来自源的$γ-$射线可以由驻留在星团中的毫秒级光子的数量贡献。这使得Mercer 5成为一个缓慢增长的球状星团的硬$γ-$射线人口与发射$>10$ GeV。最近，我们的分类方案中选择的另一个候选者，3FHL J1405.1-6118，已被确定为一个新的$γ-$射线双星，轨道周期为$13.7$天。我们的X射线分析与一个短的钱德拉观测发现了一个可能的周期信号候选人的$\sim1.4$小时和一个假定的延长X射线尾部的$\sim20$弧秒长。其光学/红外对应物的光谱能量分布与距离为7.7千秒差距的$T_{\rm bb}\sim40000$ K和$R_{\rm bb}\sim12R_{\odot}$黑体一致。这与红外光谱所发现的早期O型星一致。
2020-04-30 astro-ph.HE
Searching for Radio Transients with Inverted Spectra in Epoch 1 of VLASS and VCSS, and Identification of a Sample of Candidate Relativistic Nuclear Transients
本研究利用VLASS和VCSS第一历元数据，基于反转谱判据搜索射电暂现源，发现21个未关联已知AGN的候选体，推测其最可能为相对论性潮汐瓦解事件，并明确了该搜索方法的探测范围与视角简并带来的约束局限。
2025-06-12 astro-ph.HE
Blazar Radio and Optical Survey (BROS): A catalog of blazar candidates showing flat radio spectrum and their optical identification in Pan-STARRS1 Surveys
利用最新和最灵敏的射电和光学目录，我们完成了一个新的blazar候选目录，Blazar射电和光学巡天（BROS），其中包括88,211个位于十月$δ> -40^{\circ}$和银道面（$|b| > 10^{\circ}$）外的源。本文列出了0.15~GHz TGSS和1.4~GHz NVSS星表中的$α> -0.6$（$α$定义为$F_ν \propto ν^α$）致密平谱射电源。我们进一步确定所选择的源的光学同行通过交叉匹配与泛星1光度数据。所选BROS源的颜色-颜色和颜色-星等图清楚地显示了两个不同的群体，一个“类星体”群体由平谱射电类星体和BL Lac型天体组成。另一方面，一个“椭圆状”的人口主要是BL Lac型物体被埋在椭圆星系。我们强调，后者人口错过了以前的目录，但新出现在目前的BROS目录，由于我们的选择较低的射电通量阈值。模型计算表明，“类椭圆”星系群由红移z $\lesssim$ 0.5的椭圆星系组成，$1.49 \pm 0.05$幂律指数的logN-logS分布也支持这一结论.这个BROS目录对于识别最近由IceCube探测到的超高能宇宙射线和PeV中微子的电磁对应物以及未来高灵敏度TeV望远镜（如切伦科夫望远镜阵列）可探测到的附近BL Lac天体非常有用。
2020-07-31 astro-ph.HE
Time-Domain Deep Learning for Pairwise Identification of Strongly Lensed Gravitational-Wave Candidates
Zhejiang University（浙江大学）；Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院）；Wuhan University（武汉大学）；Jiangsu Sungo Intelligent Technology Research Center Co., Ltd.（江苏舜智智能科技有限公司）；Institute of Mechanics, Chinese Academy of Sciences（中国科学院力学研究所）
提出物理启发残差网络（PI-ResNet），直接对白化时域应变数据进行成对分类，实现强透镜引力波候选对的快速预筛选，在模拟LIGO和爱因斯坦望远镜噪声下达到高准确率。
2026-05-28 astro-ph.HE astro-ph.IM
The Spin of New Black Hole Candidate: MAXI J1803-298 Observed by NuSTAR and NICER
MAXI J1803-298是一个新发现的银河系瞬变和黑洞候选者，于2021年5月1日首次被\emph{MAXI} /GSC发现。在本文中，我们提出了一个详细的光谱分析MAXI J1803-298。利用X射线反射拟合方法，分别对\emph{NuSTAR}和\emph{NICER} /XTI在同一天观测到的MAXI J1803-298在0.7-79.0 keV能量范围内的光谱进行了联合拟合，得到了它的自旋（和倾角i）可以被约束为接近极值0.991（$i\sim$ $70 ^{\circ}$），置信区间为68\%。结果表明，MAXI J1803-298可能是一个快速旋转的大倾角黑洞。
2022-07-05 astro-ph.HE
Identification of the ~3.55 keV emission line candidate objects across the sky
在不同星系和星系团中探测到的能量为3.55 keV的发射线引起了高能天体物理和粒子物理学界的广泛讨论。为了揭示这条线的起源，我们分析了来自XMM-牛顿宇宙天文台的MOS相机的公开观测结果-该仪器对狭窄的微弱X射线线具有最大的灵敏度-以前在X射线天空图中合并。由于详细分析需要非常大的时间尺度，我们使用小波方法代替。对仙女座星系中心部分的大量模拟被用来检验该方法的有效性。小波检测的结果列表现在包含235个天空区域。此列表将用于未来的工作，以进行更详细的光谱分析。
2015-11-09 astro-ph.CO astro-ph.HE astro-ph.IM
SN 2017ein and the Possible First Identification of a Type Ic Supernova Progenitor
我们已经在NGC 3938中的Ic型SN 2017 ein的存档哈勃太空望远镜（HST）图像中确定了一个祖先候选者，通过HST SN本身的机会目标成像精确定位候选者的位置。这将是迄今为止第一次确认一个类似恒星的物体是任何Ic型超新星的祖先候选者。我们还介绍了SN 2017 ein在爆炸后最初~49天内的观测结果。我们发现SN 2017 ein最像研究充分的Ic型SN 2007 gr。我们推断SN 2017 ein经历了一次A_V~1.0- 1.9等的总视消光，主要是由于宿主星系内的尘埃。虽然距离不是很清楚，但如果这个物体是祖先，它可能具有很高的初始质量，如果是一颗恒星，约为47- 48 M_sun，如果是双星系统，约为60- 80 M_sun。然而，我们也发现，祖先候选者可能是一个非常蓝色和年轻的紧凑的集群，进一步意味着一个非常大的（>65 M_太阳）的祖先。此外，实际的祖先可能根本与候选者无关，并且可能远没有那么大。从直接的恒星环境，我们发现可能的证据，三个不同的人口，如果SN祖是最年轻的人口的成员，这将是一致的初始质量约57 M_sun。在它已经褪色之后，应该以高空间分辨率和灵敏度重新观察SN，以确定候选者是否确实是祖先。
2018-05-09 astro-ph.HE astro-ph.SR
Low radio frequency detections of known pulsars and identification of new candidates with GLEAM-X: GP
本研究利用GLEAM-X银道面低频射电巡天数据，探测到193颗已知脉冲星（含106颗400MHz以下首次探测），并通过与费米LAT未证认源交叉匹配筛选出106个脉冲星候选体，为脉冲星搜索提供了新途径。
2025-09-03 astro-ph.GA astro-ph.HE
First Identification of Direct Collapse Black Hole Candidates in the Early Universe in CANDELS/GOODS-S
第一个黑洞种子形成于宇宙年龄小于5亿年的时候，被认为对早期（z ~ 7）超大质量黑洞的生长起着重要作用。虽然在理解它们的形成和生长方面取得了进展，但它们的观测特征在很大程度上仍未得到探索。因此，迄今尚未证实发现此类放射源。在数值模拟的支持下，我们提出了一种新的光度方法来识别黑洞种子候选者在深多波长调查。我们预测，这些高度模糊的来源的特点是陡峭的红外光谱（1.6-4.5微米），即非常红的颜色。该方法选择了在CANDELS/GOODS-S巡天中发现的仅有的2个具有强大X射线探测的天体，其光度红移z > 6。仅用恒星成分来拟合它们的红外光谱将需要不切实际的恒星形成速率（每年超过2000个太阳质量）。迄今为止，选定的天体代表了最有希望的黑洞种子候选者，可能通过直接坍缩黑洞方案形成，预测质量>10^5太阳质量。虽然这一结果是基于迄今为止对高z源的最佳光度观测，但预计光谱和更深的X射线数据将取得更多进展。即将到来的天文台，如JWST，将大大扩大这项工作的范围。
2016-04-04 astro-ph.CO astro-ph.GA astro-ph.HE
Identification of the primary mass of inclined cosmic ray showers from depth of maximum and number of muons parameters
在目前的工作中，我们进行了研究的混合探测器采用荧光望远镜和粒子探测器在地面上使用模拟数据的高能宇宙射线质量识别能力。它涉及到分析广泛的阵雨与天顶角超过60度，利用联合分布的最大深度和μ子大小在地面水平作为质量鉴别参数。的相关性和灵敏度的主要质量进行了研究。两种不同的技术-聚类算法和神经网络-采用分类的大规模身份的事件的基础上。典型的识别性能的实现结果的报告和讨论。该分析可以以非常直接的方式扩展到垂直簇射，或者可以补充来自不同类型探测器的额外的可分辨观测值。
2013-06-12 astro-ph.HE astro-ph.IM
SLICK: Strong Lensing Identification of Candidates Kindred in gravitational wave data
提出基于深度学习的SLICK pipeline，通过分析QT和SGP maps识别引力波强透镜信号，效率提升5倍，在真实事件上分类正确。
2024-03-05 astro-ph.HE gr-qc
A rapid method for preliminary identification of subthreshold strongly lensed counterparts to superthreshold gravitational-wave events
本文提出一种基于高斯/Fisher 近似、啁啾质量后验比较及 Bayestar 天区互相关的快速筛选方法，用于为超阈值引力波事件匹配亚阈值强透镜对应体。
2023-06-07 astro-ph.HE gr-qc
Optical Identification and Spectroscopy of Supernova Remnants in the Galaxy M51
结合地基和HST成像，我们已经构建了一个目录的179超新星遗迹（SNR）和SNR候选人在附近的螺旋星系M51。对66个候选天体的后续光谱分析证实了其中61个是信噪比，并表明绝大多数未观测到的天体也是信噪比。总共有55个候选者与钱德拉对M51的深层观测中发现的X射线源（大部分是软X射线源）相吻合;搜索其他软X射线源的位置导致了几个额外的可能的光学候选者。目录中有16个天体与已知的射电源相吻合。没有一个有光谱的源显示出像Cas A这样的年轻的、以喷出物为主的SNR所特有的高速度（>500 km/s）;相反，大多数（如果不是全部的话）似乎是中年SNR。SNRs的一般性质，大小分布和光谱特征，类似于附近的其他旋涡星系，特别是M33，M83和NGC 6946，其中存在类似的样本。然而，光谱观测到的[N II]：Hα比率似乎明显高于任何其他星系。虽然我们已经探索了各种想法来解释M51中的高比率，但似乎没有一种解释是令人满意的。
2021-01-01 astro-ph.GA astro-ph.HE astro-ph.SR
Identification of a New Ultraluminous X-ray Source in NGC 1316
在这项研究中，我们报告了一个新的超铝X射线源（ULX）的识别命名为X-7在NGC 1316，与一个未吸收的光度为2.1 $\times$ 10 $^{39}$尔格s $^{-1}$使用最近的钱德拉档案观测。X-7在钱德拉2001年的观测中被发现，并被列入NGC 1316的源列表中，编号为CXOUJ 032240.8 -371224，光度为5.7 $\times$ 10 $^{38}$ erg s $^{-1}$。目前的亮度意味着亮度增加了$\sim$ 4倍。最佳拟合光谱模型参数表明X-7具有相对较热的盘和硬光谱。如果用盘状黑体模型来解释，则该致密天体的质量估计为$\sim$ 8 M $\odot$，它处于恒星质量黑洞的范围内. X-7显示了相对长期的计数率变异性，而未观察到短期变异性。我们还使用存档的HST/ACS和HST/WFC 3数据在0.22”误差圆内以95%置信水平为X-7确定了一个独特的光学候选物。这颗候选星的绝对星等（M $_{V}$）为-7.8等，其光谱能量分布符合3100 K的黑体模型，表明它是一颗M型超巨星。此外，我们发现了一个位于X-7 6”处的瞬态ULX候选物（XT-1），其（高）光度为$\sim$ 10 $^{39}$ erg s $^{-1}$，没有可见光候选物。
2020-10-14 astro-ph.GA astro-ph.HE astro-ph.SR
Identification of New Candidate Be/X-Ray Binary Systems in the Small Magellanic Cloud via Analysis of S-CUBED Source Catalog
本研究针对小麦哲伦云中 Be/X 射线双星因静止期难以被 X 射线探测的问题，利用红外、光学和紫外档案数据，结合无监督聚类和 SED 拟合等方法，成功识别出六个新的候选 BeXRB 系统。
2025-05-30 astro-ph.GA astro-ph.HE astro-ph.SR
Early Identification of Optical Tidal Disruption Events: A science module for the Fink broker
IRAP, Université de Toulouse, CNRS, CNES, UPS（图卢兹大学 IRAP）；Institute of Physics of the Czech Academy of Sciences（捷克科学院物理研究所）；The Oskar Klein Centre, Department of Astronomy, Stockholm University（斯德哥尔摩大学奥谢·克莱因中心天文学系）；European Space Agency (ESA), European Space Astronomy Centre (ESAC)（欧洲空间局欧洲空间天文中心）；Université Clermont Auvergne, CNRS, LPCA（克莱蒙奥弗涅大学 LPCA）；Université Paris-Saclay, CNRS/IN2P3, IJCLab（巴黎萨克雷大学 IJCLab）；Lomonosov Moscow State University, Sternberg Astronomical Institute（莫斯科罗蒙诺索夫国立大学斯滕伯格天文研究所）；Centre for Astrophysics and Supercomputing, Swinburne University of Technology（斯威本科技大学天体物理学与超级计算中心）
该研究开发了一个模块，用于在Fink警报处理框架中实现TDEs的早期识别，通过XGBoost分类器和多波段光变曲线拟合，提高了TDEs的检测效率。
2025-07-23 astro-ph.GA astro-ph.HE astro-ph.IM
