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http://hdl.handle.net/20.500.12386/27588
Titolo: | Stellar formation rates in galaxies using Machine Learning models | Autori: | DELLI VENERI, MICHELE CAVUOTI, STEFANO BRESCIA, Massimo RICCIO, GIUSEPPE Longo, Giuseppe |
Data pubblicazione: | 2018 | Titolo del volume in cui è pubblicato il poster: | ESANN 2018 - Proceedings 26th European Symposium on Artificial Neural Networks, Computational Intelligence and Machine Learning | Da pagina:: | arXiv:1805.06338 | Abstract: | Global Stellar Formation Rates or SFRs are crucial to constrain theories of galaxy formation and evolution. SFR's are usually estimated via spectroscopic observations which require too much previous telescope time and therefore cannot match the needs of modern precision cosmology. We therefore propose a novel method to estimate SFRs for large samples of galaxies using a variety of supervised ML models. | Titolo del convegno: | ESANN 2018 : European Symposium on Artificial Neural Networks, Computational Intelligence and Machine Learning | Luogo del convegno: | Bruges | Periodo del convegno: | 25-27April, 2018 | URI: | http://hdl.handle.net/20.500.12386/27588 | URL: | http://www.wikicfp.com/cfp/servlet/event.showcfp?eventid=67641©ownerid=82112 | ISBN: | 978-2-87587-048-3 | Bibcode ADS: | 2018arXiv180506338D | Fulltext: | open |
È visualizzato nelle collezioni: | 3.01 Contributi in Atti di convegno |
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