格隆匯4月17日丨據科技日報,M87星系中心黑洞圖像在機器學習的幫助下正式“改頭換面”,新圖像進一步展示了一個更大、更暗的中心區域,周圍環繞着明亮的吸積氣體。普林斯頓大學EHT小組成員表示,新機器學習技術PRIMO能夠根據大量訓練材料生成規則,利用它結合2017年聯網觀測的“事件視界望遠鏡”(EHT)合作組織獲得的數據,團隊首次實現了陣列的全分辨率。相關論文已發表在《天體物理學雜誌快報》上。
格隆匯4月17日丨據科技日報,M87星系中心黑洞圖像在機器學習的幫助下正式“改頭換面”,新圖像進一步展示了一個更大、更暗的中心區域,周圍環繞着明亮的吸積氣體。普林斯頓大學EHT小組成員表示,新機器學習技術PRIMO能夠根據大量訓練材料生成規則,利用它結合2017年聯網觀測的“事件視界望遠鏡”(EHT)合作組織獲得的數據,團隊首次實現了陣列的全分辨率。相關論文已發表在《天體物理學雜誌快報》上。