通过图像差异发现新瞬态的能力而无需直接人类干预是观察天文学的重要任务。对于此类图像分类问题，机器学习技术（例如卷积神经网络（CNN））表现出了显着的成功。在这项工作中，我们介绍了来自Dark Energy Survey Supernova计划（DES-SN）的CNN上的图像上自动瞬态识别的结果，其主要重点是使用IA型超新星用于宇宙学。通过对CNN进行架构搜索，我们可以从工件（图像缺陷，错误分配等）中确定有效选择非艺术的网络（例如，超新星，可变星，AGN等），可实现先前工作的效率在随机的森林中，无需花费任何特征识别的努力。 CNN还可以帮助我们确定一个标记错误的图像的子集。在此子集中对图像进行重新标记，与CNN的结果分类明显优于以前的结果。

The upcoming large scale surveys like LSST are expected to find approximately $10^5$ strong gravitational lenses by analysing data of many orders of magnitude larger than those in contemporary astronomical surveys. In this case, non-automated techniques will be highly challenging and time-consuming, even if they are possible at all. We propose a new automated architecture based on the principle of self-attention to find strong gravitational lenses. The advantages of self-attention-based encoder models over convolution neural networks are investigated, and ways to optimise the outcome of encoder models are analysed. We constructed and trained 21 self-attention based encoder models and five convolution neural networks to identify gravitational lenses from the Bologna Lens Challenge. Each model was trained separately using 18,000 simulated images, cross-validated using 2,000 images, and then applied to a test set with 100,000 images. We used four different metrics for evaluation: classification accuracy, area under the receiver operating characteristic curve (AUROC), the TPR$_0$ score and the TPR$_{10}$ score. The performances of self-attention-based encoder models and CNNs participating in the challenge are compared. They were able to surpass the CNN models that participated in the Bologna Lens Challenge by a high margin for the TPR$_0$ and TPR_${10}$. Self-Attention based models have clear advantages compared to simpler CNNs. They have highly competing performance in comparison to the currently used residual neural networks. Compared to CNNs, self-attention based models can identify highly confident lensing candidates and will be able to filter out potential candidates from real data. Moreover, introducing the encoder layers can also tackle the over-fitting problem present in the CNNs by acting as effective filters.

系外行星的检测为发现新的可居住世界的发现打开了大门，并帮助我们了解行星的形成方式。 NASA的目的是寻找类似地球的宜居行星，推出了开普勒太空望远镜及其后续任务K2。观察能力的进步增加了可用于研究的新鲜数据的范围，并且手动处理它们既耗时又困难。机器学习和深度学习技术可以极大地帮助降低人类以经济和公正的方式处理这些系外行星计划的现代工具所产生的大量数据的努力。但是，应注意精确地检测所有系外行星，同时最大程度地减少对非外界星星的错误分类。在本文中，我们利用了两种生成对抗网络的变体，即半监督的生成对抗网络和辅助分类器生成对抗网络，在K2数据中检测传播系外行星。我们发现，这些模型的用法可能有助于用系外行星的恒星分类。我们的两种技术都能够在测试数据上以召回和精度为1.00的光曲线分类。我们的半监督技术有益于解决创建标签数据集的繁琐任务。

我们提出了一种基于机器学习的新型方法，用于从干涉数据中检测出星系尺度的重力透镜，特别是使用国际Lofar望远镜（ILT）采用的方法，该镜头是在150 MHz的频率上观察到北部无线电天空，该频率是350的角度分辨率。 MAS和90 Ujy Beam-1（1 Sigma）的灵敏度。我们开发并测试了几个卷积神经网络，以确定给定样品被归类为镜头或非镜头事件的概率和不确定性。通过对包括逼真的镜头和非镜头无线电源的模拟干涉成像数据集进行训练和测试，我们发现可以恢复95.3％的镜头样品（真正的正速率），仅污染仅为0.008来自非静态样品（假阳性速率）的含量。考虑到预期的镜头概率，结果导致了92.2％的镜头事件的样品纯度。我们发现，当镜头图像之间的最大图像分离大于合成光束尺寸的3倍时，网络结构是最健壮的，并且镜头图像具有至少与20个Sigma（点源）的总磁通密度相等）检测。对于ILT，这对应于爱因斯坦半径大于0.5 ARCSEC和一个无线电源群体的镜头样品，其150 MHz通量密度超过2 MJY。通过应用这些标准和我们的镜头检测算法，我们希望发现Lofar两米天空调查中包含的绝大多数星系尺度重力透镜系统。

我们采用自我监督的代表性学习来从深色能源仪器遗产成像调查的数据释放9中从7600万个星系图像中提取信息9.针对新的强力引力镜头候选者的识别，我们首先创建了快速的相似性搜索工具，以发现新的搜索工具强镜仅给出一个单个标记的示例。然后，我们展示如何在自我监督的表示上训练简单的线性分类器，仅需几分钟即可在CPU上进行几分钟，可以自动以极高的效率对强镜进行分类。我们提出了1192个新的强镜候选者，我们通过简短的视觉标识活动确定，并释放一种基于Web的相似性搜索工具和顶级网络预测，以促进众包快速发现额外的强力镜头和其他稀有物体：HTTPS：https：//github.com/georgestein/ssl-legacysurvey。

随着天文学中检测到的瞬变数量的迅速增加，基于机器学习的分类方法正在越来越多地使用。他们的目标通常是要获得瞬态的确定分类，并且出于良好的性能，他们通常需要存在大量观察。但是，精心设计，有针对性的模型可以通过更少的计算资源来达到其分类目标。本文介绍了Snguess，该模型旨在找到高纯度附近的年轻外乳旋转瞬变。 Snguess可以使用一组功能，这些功能可以从天文警报数据中有效计算。其中一些功能是静态的，并且与警报元数据相关联，而其他功能必须根据警报中包含的光度观测值计算。大多数功能都足够简单，可以在其检测后的瞬态生命周期的早期阶段获得或计算。我们为从Zwicky Transient设施（ZTF）的一组标记的公共警报数据计算了这些功能。 Snguess的核心模型由一组决策树组成，这些集合是通过梯度提升训练的。 SNGUESS建议的候选人中约有88％的ZTF从2020年4月至2021年8月的一组警报中被发现是真正的相关超新星（SNE）。对于具有明亮检测的警报，此数字在92％至98％之间。自2020年4月以来，Snguess确定为ZTF Alert流中潜在SNE的瞬变已发布到AMPEL_ZTF_NEW组标识符下的瞬态名称服务器（TNS）。可以通过Web服务访问ZTF观察到的任何暂时性的SNGUESS分数。 Snguess的源代码可公开使用。

在整个宇宙学模拟中，初始条件中的物质密度场的性质对今天形成的结构的特征具有决定性的影响。在本文中，我们使用随机森林分类算法来推断暗物质颗粒是否追溯到初始条件，最终将在肿块上高于一些阈值的暗物质卤素。该问题可能被构成为二进制分类任务，其中物质密度字段的初始条件映射到由光环发现者程序提供的分类标签。我们的研究结果表明，随机森林是有效的工具，无法在不运行完整过程的情况下预测宇宙学模拟的输出。在将来可能使用这些技术来降低计算时间并更有效地探索不同暗物质/暗能候选对宇宙结构的形成的影响。

射频干扰（RFI）缓解仍然是寻找无线电技术的主要挑战。典型的缓解策略包括原点方向（DOO）滤波器，如果在天空上的多个方向上检测到信号，则将信号分类为RFI。这些分类通常依赖于信号属性的估计，例如频率和频率漂移速率。卷积神经网络（CNNS）提供了对现有过滤器的有希望的补充，因为它们可以接受培训以直接分析动态光谱，而不是依赖于推断的信号属性。在这项工作中，我们编译了由标记的动态谱的图像组组成的几个数据集，并且我们设计和训练了可以确定在另一扫描中检测到的信号是否在另一扫描中检测到的CNN。基于CNN的DOO滤波器优于基线2D相关模型以及现有的DOO过滤器在一系列指标范围内，分别具有99.15％和97.81％的精度和召回值。我们发现CNN在标称情况下将传统的DOO过滤器施加6-16倍，减少了需要目视检查的信号数。

开发有效的自动分类器将真实来源与工件分开，对于宽场光学调查的瞬时随访至关重要。在图像差异过程之后，从减法伪像的瞬态检测鉴定是此类分类器的关键步骤，称为真实 - 博格斯分类问题。我们将自我监督的机器学习模型，深入的自组织地图（DESOM）应用于这个“真实的模拟”分类问题。 DESOM结合了自动编码器和一个自组织图以执行聚类，以根据其维度降低的表示形式来区分真实和虚假的检测。我们使用32x32归一化检测缩略图作为底部的输入。我们展示了不同的模型训练方法，并发现我们的最佳DESOM分类器显示出6.6％的检测率，假阳性率为1.5％。 Desom提供了一种更细微的方法来微调决策边界，以确定与其他类型的分类器（例如在神经网络或决策树上构建的）结合使用时可能进行的实际检测。我们还讨论了DESOM及其局限性的其他潜在用法。

尽管地面望远镜已经发现了许多近地的物体，但观测值却错过了一些快速移动的物体，尤其是那些近地检测限制的物体。我们开发了一个卷积神经网络，用于检测微弱的快速移动近地物体。它是通过模拟产生的人造条纹训练的，并且能够在模拟数据上找到这些小行星条纹的精度为98.7％，虚假正率为0.02％。该程序用于在2019年的四个晚上搜索来自Zwicky瞬态设施（ZTF）的图像数据，并确定了六个先前未被发现的小行星。我们的检测的视觉幅度范围为〜19.0-20.3，运动速率范围为〜6.8-24 dEG/天，与其他ZTF检测相比，这非常微弱。我们的小行星的大小也〜1-51 m，在近距离接近时〜5-60个月距距离〜5-60个月距离距离，假设其反照率值遵循已知的小行星的反照率分布函数。使用纯模拟的数据集来训练我们的模型，使该程序能够在检测微弱和快速移动的对象方面获得灵敏度，同时仍然能够恢复几乎所有使用真实检测来训练神经网络的神经网络几乎所有发现。我们的方法可以被任何观测员用于检测快速移动的小行星条纹。

无线电星系的连续排放通常可以分为不同的形态学类，如FRI，Frii，弯曲或紧凑。在本文中，我们根据使用深度学习方法使用小规模数据集的深度学习方法来探讨基于形态的无线电星系分类的任务（$ \ SIM 2000 $ Samples）。我们基于双网络应用了几次射击学习技术，并使用预先培训的DENSENET模型进行了先进技术的传输学习技术，如循环学习率和歧视性学习迅速训练模型。我们使用最佳表演模型实现了超过92 \％的分类准确性，其中最大的混乱来源是弯曲和周五型星系。我们的结果表明，专注于一个小但策划数据集随着使用最佳实践来训练神经网络可能会导致良好的结果。自动分类技术对于即将到来的下一代无线电望远镜的调查至关重要，这预计将在不久的将来检测数十万个新的无线电星系。

We present a machine-learning framework to accurately characterize morphologies of Active Galactic Nucleus (AGN) host galaxies within $z<1$. We first use PSFGAN to decouple host galaxy light from the central point source, then we invoke the Galaxy Morphology Network (GaMorNet) to estimate whether the host galaxy is disk-dominated, bulge-dominated, or indeterminate. Using optical images from five bands of the HSC Wide Survey, we build models independently in three redshift bins: low $(0<z<0.25)$, medium $(0.25<z<0.5)$, and high $(0.5<z<1.0)$. By first training on a large number of simulated galaxies, then fine-tuning using far fewer classified real galaxies, our framework predicts the actual morphology for $\sim$ $60\%-70\%$ host galaxies from test sets, with a classification precision of $\sim$ $80\%-95\%$, depending on redshift bin. Specifically, our models achieve disk precision of $96\%/82\%/79\%$ and bulge precision of $90\%/90\%/80\%$ (for the 3 redshift bins), at thresholds corresponding to indeterminate fractions of $30\%/43\%/42\%$. The classification precision of our models has a noticeable dependency on host galaxy radius and magnitude. No strong dependency is observed on contrast ratio. Comparing classifications of real AGNs, our models agree well with traditional 2D fitting with GALFIT. The PSFGAN+GaMorNet framework does not depend on the choice of fitting functions or galaxy-related input parameters, runs orders of magnitude faster than GALFIT, and is easily generalizable via transfer learning, making it an ideal tool for studying AGN host galaxy morphology in forthcoming large imaging survey.

天文学家通常已经着手通过从头开始创建自己的表示来解决监督的机器学习问题。我们表明，经过训练的深度学习模型，可以回答每个星系动物园贴花问题问题，即学习星系的有意义的语义表示，这些语义表示对于从未训练过的新任务很有用。我们利用这些表示形式优于最近对研究大型星系样本至关重要的实际任务的方法。第一个任务是识别与查询星系相似的形态的星系。给定一个星系为人类分配了一个免费文本标签（例如“ #diffuse”），我们可以找到与大多数标签匹配该标签的星系。第二个任务是确定特定研究人员最有趣的异常。我们的方法在识别最有趣的100个异常（由Galaxy Zoo 2志愿者判断）方面是100％准确的。第三个任务是调整模型来仅使用少数新标记的星系解决新任务。与从陆地图像（ImageNet）或从头开始训练的模型相比，从我们的表示形式进行微调的模型可以更好地识别环形星系。我们用很少的新标签解决每个任务；一个（用于相似性搜索）或数百个（用于异常检测或微调）。这挑战了长期以来的观点，即深度监督方法需要新的大型标签数据集，以便在天文学中实际使用。为了帮助社区受益于我们验证的模型，我们发布了我们的微调代码Zoobot。没有先前经验的研究人员可以访问Zoobot。

最近，在气象学中使用机器学习大大增加了。尽管许多机器学习方法并不是什么新鲜事物，但有关机器学习的大学课程在很大程度上是气象学专业的学生，​​不需要成为气象学家。缺乏正式的教学导致人们认为机器学习方法是“黑匣子”，因此最终用户不愿在每天的工作流程中应用机器学习方法。为了减少机器学习方法的不透明性，并降低了对气象学中机器学习的犹豫，本文对一些最常见的机器学习方法进行了调查。一个熟悉的气象示例用于将机器学习方法背景化，同时还使用普通语言讨论机器学习主题。证明了以下机器学习方法：线性回归；逻辑回归；决策树；随机森林；梯度增强了决策树；天真的贝叶斯；并支持向量机。除了讨论不同的方法外，本文还包含有关通用机器学习过程的讨论以及最佳实践，以使读者能够将机器学习应用于自己的数据集。此外，所有代码（以Jupyter笔记本电脑和Google Colaboratory Notebooks的形式）用于在论文中进行示例，以促进气象学中的机器学习使用。

我们使用神经网络研究几种简化的暗物质（DM）模型及其在LHC的签名。我们专注于通常的单声角加上缺失的横向能量通道，但要训练算法我们在2D直方图中组织数据而不是逐个事件阵列。这导致较大的性能提升，以区分标准模型（SM）和SM以及新物理信号。我们使用KineMatic单速仪功能作为输入数据，允许我们描述具有单个数据示例的模型的系列。我们发现神经网络性能不依赖于模拟的后台事件数量，如果它们作为$ s / \ sqrt {b} $函数呈现，其中$ s $和$ b $是信号和背景的数量每直方图的事件分别。这提供了对方法的灵活性，因为在这种情况下测试特定模型只需要了解新物理单次横截面。此外，我们还在关于真实DM性质的错误假设下讨论网络性能。最后，我们提出了多模型分类器以更普遍的方式搜索和识别新信号，对于下一个LHC运行。

通过卫星摄像机获取关于地球表面的大面积的信息使我们能够看到远远超过我们在地面上看到的更多。这有助于我们在检测和监测土地使用模式，大气条件，森林覆盖和许多非上市方面的地区的物理特征。所获得的图像不仅跟踪连续的自然现象，而且对解决严重森林砍伐的全球挑战也至关重要。其中亚马逊盆地每年占最大份额。适当的数据分析将有助于利用可持续健康的氛围来限制对生态系统和生物多样性的不利影响。本报告旨在通过不同的机器学习和优越的深度学习模型用大气和各种陆地覆盖或土地使用亚马逊雨林的卫星图像芯片。评估是基于F2度量完成的，而用于损耗函数，我们都有S形跨熵以及Softmax交叉熵。在使用预先训练的ImageNet架构中仅提取功能之后，图像被间接馈送到机器学习分类器。鉴于深度学习模型，通过传输学习使用微调Imagenet预训练模型的集合。到目前为止，我们的最佳分数与F2度量为0.927。

我们描述了Fink Broker早期SuperNova IA分类器如何通过采用主动学习（AL）策略来优化其ML分类。我们展示了当前Zwicky瞬态设施（ZTF）公共警报数据流执行此类策略的可行性。我们比较两个AL策略的表现：不确定性采样和随机抽样。我们的管道由3个阶段组成：功能提取，分类和学习策略。从10个警报的初始样本开始（5个SN IA和5个非IA），我们让算法识别应将哪个警报添加到训练样本中。允许系统演变为300次迭代。我们的数据集由ZTF的23 840警报组成，通过与Simbad数据库的交叉匹配和瞬态名称服务器（TNS），其中1 600个是SNE IA（1 021独特对象）的确认分类。在学习周期完成后，数据配置由310个警报进行培训和23 530进行测试。平均超过100种实现，分类器实现了89％的纯度和54％的效率。从01/11月/ 2020年至10月31日/ 10月/ 2021年Fink已将早期的Supernova IA模块应用于ZTF流，并向TNS传达有希望的SN IA候选人。从535个光谱分类的粉末候选者，459名（86％）被证明是SNE IA。我们的成果证实了积极学习策略的有效性，以指导天文分类器的最佳训练样品的构建。它在实际数据中展示了学习算法的性能可以高度改善，而无需额外的计算资源或压倒性大型训练样本。这是我们的知识，第一次应用Al到真实警报数据。

Lobster eye telescopes are ideal monitors to detect X-ray transients, because they could observe celestial objects over a wide field of view in X-ray band. However, images obtained by lobster eye telescopes are modified by their unique point spread functions, making it hard to design a high efficiency target detection algorithm. In this paper, we integrate several machine learning algorithms to build a target detection framework for data obtained by lobster eye telescopes. Our framework would firstly generate two 2D images with different pixel scales according to positions of photons on the detector. Then an algorithm based on morphological operations and two neural networks would be used to detect candidates of celestial objects with different flux from these 2D images. At last, a random forest algorithm will be used to pick up final detection results from candidates obtained by previous steps. Tested with simulated data of the Wide-field X-ray Telescope onboard the Einstein Probe, our detection framework could achieve over 94% purity and over 90% completeness for targets with flux more than 3 mCrab (9.6 * 10-11 erg/cm2/s) and more than 94% purity and moderate completeness for targets with lower flux at acceptable time cost. The framework proposed in this paper could be used as references for data processing methods developed for other lobster eye X-ray telescopes.

拒绝宇宙射线（CRS）对于CCD捕获数据的科学解释至关重要，但是单曝光图像中检测CRS仍然具有挑战性。传统的CR探测器需要针对不同仪器进行实验参数调整，而最近的深度学习方法仅产生特定于仪器的模型，这些模型遭受了未包括训练数据中未包括的望远镜的性能损失。在这项工作中，我们介绍了宇宙conn，这是在LAS Cumbres天文台（LCO）部署24个望远镜的通用CR探测器。我们首先利用来自LCO的全球望远镜网络的数千张图像来构建一个大型，不同的基于地面的CR数据集，以丰富覆盖仪器和CR功能。然后，我们优化了一个神经网络，并提出了一种新型的CR检测中间加权损耗函数，以训练在LCO成像数据上达到99.91％的真实阳性检测率的通用模型，并在Gemini GMOS-N-n. /s，假阳性率为0.01％。我们还构建了一套工具，包括交互式CR面膜可视化和编辑界面，控制台命令和Python API，以使天文学家社区广泛访问自动，可靠的CR检测。我们的数据集，开源代码库和训练有素的模型可在https://github.com/cy-xu/cosmic-conn上找到。

The International Workshop on Reading Music Systems (WoRMS) is a workshop that tries to connect researchers who develop systems for reading music, such as in the field of Optical Music Recognition, with other researchers and practitioners that could benefit from such systems, like librarians or musicologists. The relevant topics of interest for the workshop include, but are not limited to: Music reading systems; Optical music recognition; Datasets and performance evaluation; Image processing on music scores; Writer identification; Authoring, editing, storing and presentation systems for music scores; Multi-modal systems; Novel input-methods for music to produce written music; Web-based Music Information Retrieval services; Applications and projects; Use-cases related to written music. These are the proceedings of the 3rd International Workshop on Reading Music Systems, held in Alicante on the 23rd of July 2021.