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\documentclass{article} \usepackage{amsmath} \begin{document} \begin{align*} e^{i\pi} + 1 &= 0 \\[1ex] \int_{0}^{\infty} e^{-x^2} dx &= \frac{\sqrt{\pi}}{2} \end{align*} \end{document}
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Synergistic Application of Machine Learning and Computer Vision for the Detection of Exoplanets and Stars
Shihab Shahriar Antor Ashraful Kabir Alif
Department of Computer Science, BRAC University
Abstract— We present a framework that detects faint exoplanets in JWST/MIRI coronagraph imagery using contrastive and few-shot learning, separating planetary signals from bright host stars under low signal-to-noise. On held-out fields it outperforms CNN and GNN baselines while using far fewer labels.
Keywords: exoplanets, direct imaging, contrastive learning, few-shot learning, JWST
1. Introduction
Figure 1: JWST/MIRI direct imaging of a faint exoplanet (b) beside its host star.
Direct imaging of exoplanets is fundamentally limited by the overwhelming glare of the host star. Modern coronagraphs on JWST/MIRI suppress this stellar light, yet faint planetary signals remain buried in structured noise. As shown in Figure 1, the planet sits within the diffraction pattern of its star, making detection a needle-in-a-haystack problem. We cast this as a representation-learning task and show that contrastive objectives recover signals that pixel-wise classifiers miss.
2. Method
We learn a discriminative embedding with a contrastive objective, pulling together augmented views of one source and pushing apart star and planet candidates:
A few-shot head then adapts to new instruments from a handful of labelled detections, which is critical given the scarcity of confirmed direct-imaging targets.
3. Results
On held-out fields the model recovers 92% of injected planets at a false-positive rate below 0.1 per frame, outperforming CNN and GNN baselines by 14 and 9 points of recall respectively.
Synergistic Application of Machine Learning and Computer Vision for the Detection of Exoplanets and Stars
Shihab Shahriar Antor Ashraful Kabir Alif
Department of Computer Science, BRAC University
Abstract— We present a framework that detects faint exoplanets in JWST/MIRI coronagraph imagery using contrastive and few-shot learning, separating planetary signals from bright host stars under low signal-to-noise. On held-out fields it outperforms CNN and GNN baselines while using far fewer labels.
Keywords: exoplanets, direct imaging, contrastive learning, few-shot learning, JWST
1. Introduction
Figure 1: JWST/MIRI direct imaging of a faint exoplanet (b) beside its host star.
Direct imaging of exoplanets is fundamentally limited by the overwhelming glare of the host star. Modern coronagraphs on JWST/MIRI suppress this stellar light, yet faint planetary signals remain buried in structured noise. As shown in Figure 1, the planet sits within the diffraction pattern of its star, making detection a needle-in-a-haystack problem. We cast this as a representation-learning task and show that contrastive objectives recover signals that pixel-wise classifiers miss.
2. Method
We learn a discriminative embedding with a contrastive objective, pulling together augmented views of one source and pushing apart star and planet candidates:
A few-shot head then adapts to new instruments from a handful of labelled detections, which is critical given the scarcity of confirmed direct-imaging targets.
3. Results
On held-out fields the model recovers 92% of injected planets at a false-positive rate below 0.1 per frame, outperforming CNN and GNN baselines by 14 and 9 points of recall respectively.
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Von Studierenden & Lehrenden an Universitäten weltweit genutzt
Studierende und Forschende an der BRAC University, der TU München, der Universität Hamburg, der UPC Barcelona, der Universität Ottawa sowie an 420+ Universitäten und Laboren in 65+ Ländern schreiben mit LetX.
BRAC UniversityBangladesh
TU MunichGermany
University of OttawaCanadaUGAUniversity of GeorgiaUSA
UPC BarcelonaSpain
University of WarsawPoland
IIIT DelhiIndia
NIT HamirpurIndia
North South UniversityBangladeshHCMHCMC Univ. of TechnologyVietnam
BYU–IdahoUSA
Daffodil Int'l UniversityBangladesh
United International Univ.BangladeshPMPolitecnica delle MarcheItalyHLHTWK LeipzigGermanyBPBITS PilaniIndiaUDPUniv. Diego PortalesChileBJUTBeijing Univ. of Tech.ChinaESPESPRITTunisiaUABCUABCMexicoBUBenha UniversityEgyptMUMarwadi UniversityIndiaAUSTAUSTBangladeshUHHUniversity of HamburgGermanyUSALUniversity of SalamancaSpainTULŁódź Univ. of TechnologyPolandINGVINGV (Geophysics)ItalyENITENITTunisiaCUCairo UniversityEgyptUFBAFederal Univ. of BahiaBrazilUTECUTECPeruNTUTTaipei Tech (NTUT)TaiwanBUETBUETBangladeshCUETCUETBangladeshUVCEUVCE BangaloreIndiaBRAC UniversityBangladeshTU MunichGermanyUniversity of OttawaCanadaUGAUniversity of GeorgiaUSAUPC BarcelonaSpainUniversity of WarsawPolandIIIT DelhiIndiaNIT HamirpurIndiaNorth South UniversityBangladeshHCMHCMC Univ. of TechnologyVietnamBYU–IdahoUSADaffodil Int'l UniversityBangladeshUnited International Univ.BangladeshPMPolitecnica delle MarcheItalyHLHTWK LeipzigGermanyBPBITS PilaniIndiaUDPUniv. Diego PortalesChileBJUTBeijing Univ. of Tech.ChinaESPESPRITTunisiaUABCUABCMexicoBUBenha UniversityEgyptMUMarwadi UniversityIndiaAUSTAUSTBangladeshUHHUniversity of HamburgGermanyUSALUniversity of SalamancaSpainTULŁódź Univ. of TechnologyPolandINGVINGV (Geophysics)ItalyENITENITTunisiaCUCairo UniversityEgyptUFBAFederal Univ. of BahiaBrazilUTECUTECPeruNTUTTaipei Tech (NTUT)TaiwanBUETBUETBangladeshCUETCUETBangladeshUVCEUVCE BangaloreIndiaZusammenarbeit in Echtzeit
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Direct Imaging of Exoplanets
Coronagraphs on JWST/MIRI suppress the host star’s glare, yet faint planetary signals stay buried in structured stellar noise.
We recover them with contrastive and few-shot learning, separating planet candidates from the star even at very low signal-to-noise.
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Bei Studierenden und Lehrenden beliebt
Vom Labor vor der Abschlussarbeit bis zum Büro der Lehrenden: Das sagen die ersten Nutzerinnen und Nutzer an der BRAC University und der BUET über das Schreiben mit LetX.
LetX lets several people edit at once, and I have not run into a cap on how many.
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Von Forschenden für Forschende entwickelt.
Wir beschleunigen wissenschaftliche Entdeckungen, indem wir Hürden beim Schreiben beseitigen.
Shihab Shahriar Antor
"Die Zukunft des wissenschaftlichen Schreibens für Forschende weltweit vereinfachen."
Ashraful Kabir Alif
"Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern ermöglichen, sich auf ihre Ideen zu konzentrieren, nicht auf die Formatierung."
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Häufig gestellte Fragen
Alles, was Sie über LetX, den kollaborativen Online-LaTeX-Editor, wissen müssen.
Was ist LetX?
LetX ist ein kostenloser, kollaborativer Online-Editor für LaTeX, eine Alternative zu Overleaf, die ohne Installation in Ihrem Browser läuft. Teams schreiben gemeinsam in Echtzeit in LaTeX, kompilieren in wenigen Sekunden zu PDF und nutzen SyncTeX, um zwischen Quellcode und Ausgabe zu springen.
Ist LetX kostenlos?
Ja. LetX ist mit unbegrenzten Projekten, unbegrenzten Mitwirkenden und 40 Kompilierungen pro Tag kostenlos nutzbar. Im Gegensatz zu Overleaf, das kostenlose Mitwirkende begrenzt, berechnet LetX niemals Gebühren pro Mitwirkendem, und Pro hebt das tägliche Kompilierungslimit auf.
Wie unterscheidet sich LetX von Overleaf?
LetX bietet kostenlos unbegrenzte Mitwirkende in Echtzeit (Overleaf berechnet Gebühren für mehr als einen in seinem kostenlosen Tarif), Kompilierungen, die für ein typisches Dokument wenige Sekunden dauern, und über 1000 sofort einsatzbereite wissenschaftliche und Lebenslauf-Vorlagen. Beide laufen im Browser ohne Installation.
Muss ich etwas installieren, um LetX zu nutzen?
Nein. LetX ist vollständig webbasiert und funktioniert auf Mac, Windows und Linux in jedem modernen Browser. Es muss keine LaTeX-Distribution installiert werden, die Kompilierung läuft auf den Servern von LetX.
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Wer nutzt LetX?
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