BRESCIA, Massimo
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Data pubblicazione | Titolo | Autore/i | Fulltext | |
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1 | 2016 | An analysis of feature relevance in the classification of astronomical transients with machine learning methods | D'Isanto, A.; Cavuoti, S. ; BRESCIA, Massimo ; Donalek, C.; Longo, G.; RICCIO, GIUSEPPE ; Djorgovski, S. G. | open |
2 | 2019 | Astroinformatics-based search for globular clusters in the Fornax Deep Survey | Angora, G.; BRESCIA, Massimo ; CAVUOTI, STEFANO ; Paolillo, Maurizio ; Longo, G.; CANTIELLO, Michele ; Capaccioli, M.; D'Abrusco, R.; D'Ago, G.; Hilker, M.; IODICE, ENRICHETTA ; Mieske, S.; NAPOLITANO, NICOLA ROSARIO ; Peletier, R.; Pota, V.; Puzia, T.; RICCIO, GIUSEPPE ; SPAVONE, MARILENA | open |
3 | 2019 | Photometric redshifts for X-ray-selected active galactic nuclei in the eROSITA era | BRESCIA, Massimo ; Salvato, M.; CAVUOTI, STEFANO ; Ananna, T. T.; RICCIO, GIUSEPPE ; LaMassa, S. M.; Urry, C. M.; Longo, G. | open |
4 | 2019 | Star formation rates for photometric samples of galaxies using machine learning methods | DELLI VENERI, MICHELE ; CAVUOTI, STEFANO ; BRESCIA, Massimo ; Longo, G.; RICCIO, GIUSEPPE | open |
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