Photometric redshifts for the S-PLUS Survey: Is machine learning up to the task? (2022)
- Authors:
- USP affiliated authors: SODRE JUNIOR, LAERTE - IAG ; SILVA, CAROLINA QUEIROZ DE ABREU - IF ; LIMA, ERIK VINICIUS RODRIGUES DE - IAG ; NAKAZONO, LILIANNE MARIKO IZUTI - IAG ; BUZZO, MARIA LUISA GOMES - IAG ; HERPICH, FÁBIO RAFAEL - IAG
- Unidades: IAG; IF
- DOI: 10.1016/j.ascom.2021.100510
- Subjects: ASTROFÍSICA; COSMOLOGIA; FOTÔMETROS; GALÁXIAS; SOFTWARES; ANÁLISE DE DADOS; PROBABILIDADE
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Título: Astronomy and Computing
- ISSN: 2213-1345
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 38, janeiro de 2022, número do artigo: 100510
- Este periódico é de assinatura
- Este artigo é de acesso aberto
- URL de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: bronze
- Licença: publisher-specific-oa
-
ABNT
LIMA, Erik Rodrigues de et al. Photometric redshifts for the S-PLUS Survey: Is machine learning up to the task?. Astronomy and Computing, v. 38, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.ascom.2021.100510. Acesso em: 04 ago. 2025. -
APA
Lima, E. R. de, Sodre Junior, L., Nakazono, L., Buzzo, M. L., Silva, C. Q. de A., & Herpich, F. R. (2022). Photometric redshifts for the S-PLUS Survey: Is machine learning up to the task? Astronomy and Computing, 38. doi:10.1016/j.ascom.2021.100510 -
NLM
Lima ER de, Sodre Junior L, Nakazono L, Buzzo ML, Silva CQ de A, Herpich FR. Photometric redshifts for the S-PLUS Survey: Is machine learning up to the task? [Internet]. Astronomy and Computing. 2022 ; 38[citado 2025 ago. 04 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ascom.2021.100510 -
Vancouver
Lima ER de, Sodre Junior L, Nakazono L, Buzzo ML, Silva CQ de A, Herpich FR. Photometric redshifts for the S-PLUS Survey: Is machine learning up to the task? [Internet]. Astronomy and Computing. 2022 ; 38[citado 2025 ago. 04 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ascom.2021.100510 - Estudos detalhados de galáxias lenticulares no universo local
- The search for quasars with the southern photometric local universe survey
- On the discovery of stars, quasars, and galaxies in the Southern Hemisphere with S-PLUS DR2
- Photometric redshifts for S-PLUS using machine Learning techniques
- The Quasar Catalogue for S-PLUS DR4 (QuCatS) and the estimation of photometric redshifts
- Identificação e redshifts fotométricos para quasares do tipo-I com sistemas de filtros de bandas médias e estreitas
- Identification of new quasars in the S-PLUS fields and determination of photo-zs using machine learning
- Redshifts fotométricos de quasares em levantamentos de bandas estreitas
- Systematic analysis of jellyfish galaxy candidates in Fornax, Antlia, and Hydra from the S-PLUS sur v ey: a self-supervised visual identification aid
- Assessing the photometric redshift precision of the S-PLUS survey: the Stripe-82 as a test-case
Informações sobre o DOI: 10.1016/j.ascom.2021.100510 (Fonte: oaDOI API)
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| Tipo | Nome | Link | |
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1-s2.0-S2213133721000640-... | Direct link |
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