RAA 2025年第10期出版

本文介绍了RAA 2025年第10期发表的22篇科学文章，包括8篇"AI-Driven Astronomy"专刊文章和14篇科研论文。背景方面，随着人工智能技术的快速发展，天文学领域越来越多地采用深度学习和机器学习方法处理海量观测数据。研究目的集中在利用U-Net、GRU-LSTM等深度学习模型进行射电天文图像去卷积、对流层延迟预测、系外行星光变曲线分类等天文数据处理任务。结论表明，AI方法在天文图像处理、光谱分析、天体分类等多个方向都取得了显著进展，为处理低信噪比、低分辨率天文数据提供了有效解决方案。