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기계 학습이 도움이 될 수있는 또 다른 장소는 노출의 초기 계산입니다. Night Sight의 핵심 HDR + 기술은 Google SIGGRAPH 문서에 설명 된대로 수천 가지 샘플 장면의 데이터 세트로 분류 된 손을 사용하여 올바른 노출을 결정하는 데 도움을줍니다. 이는 기계 학습이 약간의 개선을 가져올 수있는 영역과 같아 보입니다. 이것은 Professor Pounds와 그의 동료 팀이 들어오는 곳입니다. XMM ​​Newton을 사용하여 PG211 + 143에서 X 선 스펙트럼을 검사했습니다. 연구진은 스펙트럼이 적색으로 시프트되었고 관찰하는 물질이 약 10 만 km / s의 블랙홀 또는 빛의 속도의 약 30 %로 떨어지는 것을 발견했습니다.

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