Cosmological constraints from low redshift 21 cm intensity mapping with machine learning (2024)
- Authors:
- USP affiliated authors: ABDALLA, ELCIO - IF ; MARINS, ALESSANDRO RIBEIRO - IF
- Unidade: IF
- DOI: 10.1093/mnras/stad2932
- Subjects: COSMOLOGIA; ESTRUTURA DO UNIVERSO
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Publisher: Blackwell Scientific
- Publisher place: Oxford
- Date published: 2024
- Source:
- Título: Monthly Notices of the Royal Astronomical Society
- Volume/Número/Paginação/Ano: V. 528, Issue 2, February, 2024
- Este periódico é de assinatura
- Este artigo é de acesso aberto
- URL de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: hybrid
- Licença: cc-by
-
ABNT
NOVAES, Camila P et al. Cosmological constraints from low redshift 21 cm intensity mapping with machine learning. Monthly Notices of the Royal Astronomical Society, 2024Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1093/mnras/stad2932. Acesso em: 04 ago. 2025. -
APA
Novaes, C. P., Abdalla, F. B., Abdalla, E., & Marins, A. (2024). Cosmological constraints from low redshift 21 cm intensity mapping with machine learning. Monthly Notices of the Royal Astronomical Society. doi:10.1093/mnras/stad2932 -
NLM
Novaes CP, Abdalla FB, Abdalla E, Marins A. Cosmological constraints from low redshift 21 cm intensity mapping with machine learning [Internet]. Monthly Notices of the Royal Astronomical Society. 2024 ;[citado 2025 ago. 04 ] Available from: https://doi.org/10.1093/mnras/stad2932 -
Vancouver
Novaes CP, Abdalla FB, Abdalla E, Marins A. Cosmological constraints from low redshift 21 cm intensity mapping with machine learning [Internet]. Monthly Notices of the Royal Astronomical Society. 2024 ;[citado 2025 ago. 04 ] Available from: https://doi.org/10.1093/mnras/stad2932 - The dark sector cosmology
- The dark sector cosmology
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Informações sobre o DOI: 10.1093/mnras/stad2932 (Fonte: oaDOI API)
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