Considering probability distribution as a function of the average density $\barρ$ computed for 424 extrasolar planets we identify three log-normal Gaussian population components. The two most populous components at $\barρ\simeq0.7$ g/cc and $\barρ\simeq7$ g/cc are the ice/gas giants and iron/rock super-Earths, respectively. A third component at $\barρ\simeq30$ g/cc is consistent with brown dwarfs, i.e., electron degeneracy supported objects. We note presence of several extreme density planetary objects.
Analysis of Habitability and Stellar Habitable Zones from Observed Exoplanets
Jet Propulsion Laboratory, California Institute of Technology（加州理工学院喷气推进实验室）；Lakeside School（湖畔学校）；Pacific Academy（太平洋学院）；Burke Institute for Theoretical Physics, California Institute of Technology（加州理工学院伯克理论物理研究所）
Exoplanet Classification through Vision Transformers with Temporal Image Analysis
Department of Mathematics and Computing, Indian Institute of Technology (Indian School of Mines), Dhanbad 826004, India（数学与计算系，印度理工学院（印度矿山学院），达翰巴德）；Department of Electronics Engineering, Indian Institute of Technology (Indian School of Mines), Dhanbad 826004, India（电子工程系，印度理工学院（印度矿山学院），达翰巴德）；Indian Institute of Astrophysics, Koramangala 2nd Block, Bangalore 560034, India（印度天体物理研究所，班加罗尔）；Pondicherry University, R.V. Nagar, Kalapet, 605014, Puducherry, India（英拉大学）
Identifying Exoplanets with Deep Learning. V. Improved Light Curve Classification for TESS Full Frame Image Observations
Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院）；Google（谷歌）；University of Southern Queensland（南昆士兰大学）；Princeton University（普林斯顿大学）
TESS任务产生了大量的时间序列数据，其中只有一小部分包含可检测的系外行星过境信号。神经网络等深度学习技术已被证明可以有效地将有希望的天体物理学日食候选者与其他现象（如恒星变化和系统性仪器效应）区分开来，并以有效，无偏见和可持续的方式进行。本文介绍了一个高质量的数据集，其中包含来自主要任务和第一次扩展任务全帧图像的光变曲线以及通过Box Least Squares检测到的周期信号（Kovács等人，2002; Hartman 2012）。该数据集使用彻底的手动审查过程进行管理，然后用于训练称为Astronet-Triage-v2的神经网络。在我们的测试集上，对于过境/日食事件，我们实现了99.6%的召回率（所有带有阳性标签的数据的真阳性），精确度为75.7%（所有预测阳性的真阳性）。由于我们90%的训练数据来自主要任务，我们还测试了我们对第一次扩展任务数据的概括能力。在这里，我们发现精确度-召回率曲线下面积为0.965，比Astronet-Triage提高了4%（Yu et al. 2019）。在截至2022年4月的TESS感兴趣对象（TOI）目录（行星和行星候选者的入围名单）中，Astronet-Triage-v2能够恢复4140个TOI中的3577个，而Astronet-Triage仅以同等精度恢复3349个目标。换句话说，升级到Astronet-Triage-v2可以帮助至少…
Classification and Nomenclature of Planets in the Mass-Radius Plane
St. Joseph’s University（圣约瑟夫大学）；Christ (Deemed to be University)（基督（认定）大学）；M. P. Birla Institute of Fundamental Research（M.P.比尔拉基础研究所）；LUNEX EuroMoonMars EuroSpaceHub（LUNEX 欧空月球火星欧洲空间枢纽）；University of Latvia（拉脱维亚大学）；NoRCEL Institute（诺塞尔研究所）
