The miniJPAS survey quasar selection: IV. Classification and redshift estimation with SQUEzE (2023)
- Authors:
- USP affiliated authors: ABRAMO, LUIS RAUL WEBER - IF ; RODRIGUES, NATÁLIA VILLA NOVA - IF
- Unidade: IF
- DOI: 10.1051/0004-6361/202347488
- Assunto: GALÁXIAS
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Publisher: EDP Sciences
- Publisher place: Les Ulis, França
- Date published: 2023
- Source:
- Título: Astronomy & Astrophysics
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 678, A144, 2023
- Este periódico é de assinatura
- Este artigo é de acesso aberto
- URL de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: hybrid
- Licença: cc-by
-
ABNT
PÉREZ-RÀFOLS, Ignasi e RODRIGUES, Natália Villa Nova e ABRAMO, Luis Raul Weber. The miniJPAS survey quasar selection: IV. Classification and redshift estimation with SQUEzE. Astronomy & Astrophysics, v. 678, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1051/0004-6361/202347488. Acesso em: 10 out. 2025. -
APA
Pérez-Ràfols, I., Rodrigues, N. V. N., & Abramo, L. R. W. (2023). The miniJPAS survey quasar selection: IV. Classification and redshift estimation with SQUEzE. Astronomy & Astrophysics, 678. doi:10.1051/0004-6361/202347488 -
NLM
Pérez-Ràfols I, Rodrigues NVN, Abramo LRW. The miniJPAS survey quasar selection: IV. Classification and redshift estimation with SQUEzE [Internet]. Astronomy & Astrophysics. 2023 ; 678[citado 2025 out. 10 ] Available from: https://doi.org/10.1051/0004-6361/202347488 -
Vancouver
Pérez-Ràfols I, Rodrigues NVN, Abramo LRW. The miniJPAS survey quasar selection: IV. Classification and redshift estimation with SQUEzE [Internet]. Astronomy & Astrophysics. 2023 ; 678[citado 2025 out. 10 ] Available from: https://doi.org/10.1051/0004-6361/202347488 - The miniJPAS survey quasar selection – II: machine learning classification with photometric measurements and uncertainties
- The miniJPAS survey quasar selection – I: mock catalogues for classification
- The information of attribute uncertainties: what convolutional neural networks can learn about errors in input data
- The miniJPAS survey quasar selection
- High-fidelity reproduction of central galaxy joint distributions with neural networks
- Characterizing large-scale structure tracers with machine learning
- Classificação de quasares, estrelas e galáxias com técnicas de aprendizagem automática
- The Southern Photometric Local Universe Survey (S-PLUS): improved SEDs, morphologies and redshifts with 12 optical lters
- J-PAS: forecasts for dark matter-dark energy elastic couplings
- The miniJPAS and J-NEP surveys: Identification and characterization of the Lyα emitter population and the Lyα luminosity function at redshift 2.05 < z < 3.75
Informações sobre o DOI: 10.1051/0004-6361/202347488 (Fonte: oaDOI API)
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