{“状态”:“确定”,“消息类型”:“工作”,“信息版本”:“1.0.0”,“邮件”:{“索引”:{“日期-部件”:[[2024,4,9]],“日期-时间”:“2024-04-09T14:35:59Z”,“时间戳”:1712673359934},“参考-计数”:26,“发布者”:“Elsevier BV”,“许可证”:[{“开始”:{-“日期-零件”:[2023,7,1]],”“日期-时刻”:“023-07-01T00:00:00:00:00 0Z“,”时间戳“:1688169600000},”内容-版本“:“tdm”,“delay-in-days”:0,“URL”:“https:\/\/www.elsevier.com/tdm\/userlicense\/1.0\/”},{“start”:{“date-parts”:[[2023,7,1]],“date-time”:“2023-07-01T00:00:00Z”,“timestamp”:1688169600000},“content-version”:“stm-asf”,“delay-in-days”:“0,“URL”:“http://doi.org\/10.15223\/policy-017“},{“开始”:{“日期部分”:[[2023,7,1]],“日期时间”:“2023-07-01T00:00:00Z”,“时间戳”:1688169600000},“内容版本”:“stm-asf”,“延迟天数”:0,“URL”:“https:\/\/doi.org/10.15223\/policy-037”},{“开始”:{“日期部分”:[[2023,7,1],“日期-时间”:“2023-07-01T00:00:00Z”,“时间戳”:1688169600000},“内容版本”:“stm-asf”,“延迟天数”:0,“URL”:“https:\/\/doi.org/10.15223\/policy-013 2“},{“开始”:{“日期部分”:[[2023,7,1]],“date-time”:“2023-07-01T00:00:00Z”,“timestamp”:1688169600000},“content-version”:“stm-asf”,“delay-in-days”:0,“URL”:“https:\\/doi.org\/10.15223\/policy-029”},{“start”:{“date-parts”:[[2023,7,1]],“date-time”:“2023-07-01T00:00”,“时间戳”:16881 6960000},m-asf“,”delay-in-days“:0,”URL“:”https:\/\/doi.org\/10.15223\/policy-004“}],“content-domain”:{“domain”:[“elsevier.com”,“sciencedirect.com”],“crossmark-restriction”:true},“short-container-title”:[“Astronomy and Computing”],”published-print“:{”date-parts“:[2023,7]},”DOI“:”10.1016\/j.ascom.2023.100741“,”type“:”journal-article“,”created“:7-27T18:03:36Z“,”时间戳“:1690481016000},“page”:“100741”,“update-policy”:”http://\/dx.doi.org\/10.1016\/elsevier_cm_policy“,”source“:”Crossref“,“is-referenced-by-count”:1,“title”:[“基于生成对抗网络的TACTIC合成图像参数生成方法\u03b3,前缀:“10.1016”,卷:“44”,作者:[{“given”:“M.P.”,“family”:“Das”,“sequence”:“first”,“affiliation”:[]}附加“,”从属“:[]}],”成员“:”78“,”引用“:[{”密钥“:”10.1016\/j.ascom.2023.100741_b1“,“series-title”:“使用校正线性单位进行深度学习(ReLU)”,“author”:“Agarap”,“year”:“2018”},{“issue”:“2”,“key”:“10.1016\/j.ascom.2023.10041_b2”,“doi-asserted-by”:“crossref”,”first page“:”L43“,”doi“10.1051\/0004-6361:20060014”,“article-title”:首次从宇宙源探测到VHE伽马射线光谱最大值:帆状星云Hesscovery”,“volume”:“448”,“author”:“Aharonian”,“year”:“2006”,“journal-title”:“Astron”。天体物理学。“},{”issue“:“3”,”key“:”10.1016\/j.ascom.2023.100741_b3“,”doi-asserted-by“:”crossref“,”first page“:“157”,”doi“:”101016\/S0927-6505(99)00082-1“,”article-title“:”On parameteration of patterns in the imaging atmospheric cherenkov technique“,“volume”:“12”,“author”:“Akhperjanian”,“year”:“1999”,“journal-title”:“Astropart.Phys.},{“键”:10.1016\/j.ascom.2023.100741_b4“,”doi-asserted-by“:”crossref“,”unstructured“:”Chandra,P.等人,2017年。2012年4月至5月期间使用TACTIC观测对Markarian 501的VHE发射进行的多波长研究。54,42\u201351。arXiv:1701.04935。http://\/dx.doi.org\/10.1016\/j.newast.2017.01.004.“,”doi“:”10.1016\/j.newast.201701.004“},{“问题”:“3”,“密钥”:“10.1016\/j.ascom.2023.100741_b5”,“doi-asserted-by”:“crossref”,“首页”:“795”,”doi:“10.1016 \/j-nima.2009.04.012”,“文章标题”:“TACTIC伽马射线望远镜基于人工神经网络的能量重建程序及其与其他常规方法的比较”,“卷”:“606”,“作者”:“达尔”,“年份”:“2009年”,“期刊标题”:“Nucl。仪器。方法物理学。研究A“},{”key“:”10.1016\/j.ascom.2023.100741_b6“,”doi-asserted-by“:”crossref“,”first page“:“56”,“doi”:“10.1016\/j.nima.2012.118”,“article-title”:“基于人工神经网络的TACTIC望远镜分离方法学”,“volume”:“708”,“author”:“Dhar”,“year”:“2013”,“journal-title“:”Nucl.Instrum.Methods Phys.Res.A“}.,{“key”“:”10.1016\/j.ascom.2023.100741_b7“,“series-title”:“使用渐进式GAN进行星系图像模拟”,“author”:“Dia”,“year”:“2019”},{“key”:“10.1016\/j.ascom.2023.1000741_b8”,“first page”:”874“,“article-title”:”使用生成对抗网络快速模拟TAIGA-IACT实验的伽马质子事件图像“,”卷:“ICRC2021”,“作者”:“Dubenskaya“,”year“:”2021“,”journal-title“:”PoS“},”{“issue”:“1”,”key“:”10.1016\/j.ascom.2023.100741_b9“,”doi-asserted-by“:”crossref“,“first page”:“114”,“doi”:“10.1016\/0168-9002(88)91025-X”,“article-title”:“强子量热器的e\/h比和能量分辨率”,“volume”:”263“,”author“:”Fesefeldt“,“年份”:“1988年”,“新闻标题”:“编号。仪器。方法物理学。研究A“},{”key“:”10.1016\/j.ascom.2023.100741_b10“,”doi-asserted-by“:”crossref“,”first page“:“55”,“doi”:“10.1016\/j.astropartphys.2016.12.001”,“article-title”:“2012年利用TACTIC对mrk 421进行的VHE观测;多波长研究”,“volume”:“87”,“author”:“Ghosal”,“year”:“2017”,“journal-title“:”Astropart.Phys.“}”,{“密钥”:“10.1016\/j.ascom.2023.100741_b11“,“series-title”:“生成性对抗网络”,“author”:“Goodfellow”,“year”:“2014”},{“key”:“10.1016\/j.askom.2023.100741_b12”,“series-title”:”CORSIKA:一个空气淋浴模拟程序“,”author“:”Heck“,“year:”2012“},”{“key”:“1016\/j.ascom.2023.100741 _b13”,“unstructured”:“Hillas,A.M.,1985年。由初级伽马射线和原子核产生的EAS的切伦科夫光图像。3, 445. URL https:\/\/ui.adsabs.harvard.edu\/abs\/1985ICRC。。。。3..445小时。“},{”issue“:”3“,”key“:”10.1016\/j.ascom.2023.100741_b14“,”doi-asserted-by“:”crossref“,”first page“:“359”,“doi”:“10.1140\/epjh\/e2012-30013-x”,“article-title”:“广泛的空气簇射和超高能宇宙射线:历史回顾”,“volume”:“37”,“author”:“Kampert”,“year”:“2012”,“journal-title“:”Eur.Phys.j.H“},{“键”:“10.1016\/j.ascom.2023.100741_b15“,“series-title”:“GAN的逐步增长,以提高质量、稳定性和变异性”,“author”:“Karras”,“year”:“2017”},{“key”:“10.1016\/j.ascom.2023.1000741_b16”,“series-title”:”生成性对抗网络的基于样式的生成器体系结构“,”author“:”Karras“,”year“:”2018“},”{“密钥”:“”10.1016\/j.ascom.2023.100741_b17“,“series-title”:“Adam:一种随机优化方法”,“author”:“Kingma”,“year”:“2014”},{“key”:“10.1016\/j.ascom.2023.10741_b18”,“doi-asserted-by”:“crossref”,“first page”:《317》,“doi”:“101086\/161295”,“article-title”:《伽马射线天文学结果分析方法》,“volume”:”272“作者“:”李“,”年份“:”1983年,“新闻标题”:“天体物理学”。J.“},{”key“:”10.1016\/J.ascom.2023.100741_b19“,”series-title“:”2020年第25届国际模式识别会议(ICPR)“,”article-title“:“利用半监督噪声重建生成对抗网络进行银河系图像翻译”,“author”:“Lin”,“year”:“2021”},}“issue”:“1”,“key”:“10.1016\/J.ascom.2023.1000741_b20”,“doi-asserted-by”:“”crossref“,”first page“:”143“,“DOI”:“10.1016\/j.nuclphysbs.2005.07.026”,“article-title”:“QGSJET-2:走向非常高能强子相互作用的可靠描述”,“volume”:“151”,“author”:“Ostapchenko”,“year”:“2006”,“journal-title“:“Nuclear Phys。B程序。补遗“},{“key”:“10.1016\/j.ascom.2023.100741_b21”,“首页”:“2825”,“article-title”:“Scikit-learn:机器学习蟒蛇”,“volume”:”12“,“author”:“Pedregosa”,“year”:“2011”,“journal-title“:”j.Mach.learn.Res.“}“,”作者“:”Prabhat”,“year”:“2015”},{“issue”:“1”,“key”:“10.1016\/j.ascom.2023100741_b23”,“doi断言”:“crossref”,“首页”:“1”,“doi”:“10.1186\/s40668-018-0026-4”,“文章标题”:“具有生成对抗性网络的快速宇宙网络模拟”,“卷”:“5”,“作者”:“Rodriguez”,“年份”:“2018”,“期刊标题”:“Comput.Astrophys.Cosmol.”},{“key“:”10.1016\/j.ascom.2023.100741_b24“,”doi-asserted-by“:”crossref“,”doi“:”10.1007\/s12043-014-0707-8“,“article-title”:“2003\u20132010年利用400小时蟹状星云观测对TACTIC成像望远镜进行长期性能评估”,“volume”:“82”,“author”:“Tickoo”,“year”:“2014”,“journal-title“:”“Pramana”},{“key”:”10.1016\/j.ascom.2023.100741_b25“,“series-title”:“生成对抗网(GAN)的数学介绍”,“author”:“Wang”,“year”:“2020”},{“issue”:“60”,“key”:“10.1016\/j.ascom.2023.10041_b26”,“doi-asserted-by”:“crossref”,“first page”:”3021“doi”:“10.21105\/joss.03021”,“article-title”:”Seaborn:统计数据可视化“,“卷”:“6“,”author“:”Waskom“,”year“:”2021“,”journal-title“:”J.开源软件。“}],”container-title“:[”Astronomy and Computing“],”original-title”:[],”language“:”en“,”link“:[{”URL“:”https:\/\/api.elsevier.com/content\/article\/PII:S2213133723000562?httpAccept=text\/xml“,”content-type“:”text\/.xml“,”content-version“:”vor“,”intended-application“:”text-mining“},”{“URL”:“”https:\/\/api.elsevier.com/content\/article\/PII:S2213133723000562?httpAccept=text\\/plain”,“内容类型”:“text\\/plain”,“内容版本”:“vor”,“预期应用程序”:“文本挖掘”}],“已存储”:{“日期部分”:[[2023,8,23]],“日期时间”:“2023-08-23T18:49:26Z”,“时间戳”:1692816566000},“分数”:1,“资源”:{“主要”:{“URL”:“https://linkinghub.elsevier.com/retrieve\\/pii\\S2213133723000562”},“副标题”:[],“shorttitle“:[],”issued“:{”date-parts“:[[2023,7]]},”references-count“:26,”alternative-id“:[”S2213133723000562“],”URL“:”http://\/dx.doi.org\/10.1016\/j.ascom.2023.100741“,”relation“:{},“ISSN”:[“2213-1337”],“ISSN-type”:[{“value”:“2213-1537”,“type”:“print”}],“subject”:【],“published”:{“date-parts”:[[2023,7]]},“assertion”:[{“value”:“Elsevier”,“name”:“publisher“,”label“:”本文由“},{“value”:“基于生成对抗网络的TACTIC射线望远镜合成图像参数生成方法”,“name”:“articletite”,“label”:“article Title”},“value“:”天文学与计算“,”name“:”journaltite“,”标签“:”Journal Title“}https:\/\/doi.org\/10.1016\/j.ascom.2023.100741“,”name“:”articlelink“,”label“:”CrossRef doi link to publisher maintained version“},”{“value”:“article”,“name”:“content_type”,“label”:“content-type”},{“value”:“\u00a9 2023 Elsevier B.V.保留所有权利