, Science, vol.325, p.848, 2009.
, ApJS, vol.208, p.17, 2013.
, ApJS, vol.247, p.33, 2020.
, ApJS, vol.218, p.23, 2015.
, ApJ, vol.773, p.91, 2013.
, Nature, vol.300, p.728, 1982.
, ApJ, vol.850, p.100, 2017.
, ApJ, vol.868, p.8, 2018.
, ApJ, vol.322, p.99, 1987.
, ApJ, vol.436, p.312, 1994.
, Science, vol.324, p.1411, 2009.
, ApJ, vol.426, p.85, 1994.
, Proceedings of the 4th Fermi Symposium. eConf C121028, p.8, 2012.
, MNRAS, vol.441, p.1825, 2014.
, Living Reviews in Solar Physics, vol.2, issue.8, 2005.
, ApJ, vol.748, p.115, 2012.
, ApJ, vol.769, p.108, 2013.
, , 2018.
, A&A, vol.564, p.125, 2014.
, ApJ, vol.810, p.85, 2015.
, ApJ, vol.866, p.71, 2018.
, A&A, vol.8, p.141, 1970.
, ApJ, vol.834, p.106, 2017.
, Science Advances, vol.4, p.7228, 2018.
, Proc. SPIEVol. 5492, Ground-based Instrumentation for Astronomy, p.340, 2004.
, MNRAS, vol.418, p.561, 2011.
, Neural Computation, vol.14, p.641, 2002.
, ApJ, vol.823, p.105, 2016.
, MNRAS, vol.378, p.825, 2007.
, Ground-based and Airborne Instrumentation for Astronomy VII. p, p.107020, 2018.
, , 2019.
, MNRAS, vol.469, p.3688, 2017.
, MNRAS, vol.372, p.1549, 2006.
, Phys. Rev. D, vol.90, p.124049, 2014.
, , 2013.
, PASP, vol.125, p.306, 2013.
, A&A, vol.595, p.1, 2016.
, A&A, vol.616, p.1, 2018.
, PASP, vol.120, p.405, 2008.
, ApJ, vol.844, p.150, 2017.
, Phys. Rev. D, vol.80, p.104014, 2009.
, ApJ, vol.512, p.377, 1999.
, American Astronomical Society Meeting Abstracts #232, p.6, 2018.
, MNRAS, vol.444, p.192, 2014.
, PASP, vol.104, p.435, 1992.
, A&A, vol.553, p.6, 2013.
, ApJ, vol.806, p.91, 2015.
, A&A, vol.523, p.48, 2010.
, ApJ, vol.883, p.4, 2019.
, , 2020.
, ApJ, vol.732, p.38, 2011.
, ApJ, vol.885, p.92, 2019.
, ApJ, vol.814, p.128, 2015.
, Science, vol.329, p.1305, 2010.
, MNRAS, vol.414, p.3134, 2011.
, MNRAS, vol.434, p.1387, 2013.
, ApJ, vol.833, p.143, 2016.
, ApJ, vol.863, p.194, 2018.
, MNRAS, vol.465, p.4602, 2017.
, ApJ, vol.859, p.54, 2018.
, Z. Astrophys, vol.65, p.89, 1967.
, American Astronomical Society Meeting Abstracts #231, p.9, 2018.
, A&A, vol.616, p.9, 2018.
, AJ, vol.129, 1993.
, MNRAS, vol.275, p.31, 1995.
, ApJ, vol.818, p.92, 2016.
, MNRAS, vol.451, p.3468, 2015.
, ApJ, vol.867, p.90, 2018.
, ApJ, vol.883, p.42, 2019.
, , 2020.
Publications of the Riverview College Observatory, vol.2, p.85, 1951. ,
, ARA&A, vol.52, p.171, 2014.
, ARA&A, vol.54, p.401, 2016.
, Nature, vol.501, p.517, 2013.
, ApJ, vol.795, p.75, 2014.
, ApJ, vol.807, p.18, 2015.
, Science, vol.338, p.1314, 2012.
, MNRAS, vol.476, 1968.
, MNRAS, vol.490, p.889, 2019.
, AJ, vol.124, p.1788, 2002.
Gaussian Processes for Machine Learning (Adaptive Computation and Machine Learning), Proceedings of the 2011 Fermi Symposium. eConf C110509, p.8, 2005. ,
, ApJ, vol.763, p.13, 2013.
, Research Notes of the AAS, vol.4, p.37, 2020.
Neutron Stars and Pulsars: Challenges and Opportunities after 80 years, IAU Symposium, vol.291, pp.127-132, 2013. ,
, ApJ, vol.812, p.24, 2015.
, ApJ, vol.828, p.7, 2016.
, ApJ, vol.793, p.20, 2014.
, ApJ, vol.814, p.88, 2015.
, MNRAS, vol.470, p.466, 2017.
, ApJ, vol.845, p.42, 2017.
, 2017 American Control Conference (ACC), pp.3134-3140, 2017.
, MNRAS, vol.488, p.198, 2019.
, Soviet Ast, vol.13, p.562, 1970.
, ApJ, vol.871, p.78, 2019.
, ApJ, vol.790, p.39, 2014.
, MNRAS, vol.99, p.451, 1939.
, ApJ, vol.788, p.27, 2014.
, ApJ, vol.831, p.89, 2016.
, ApJ, vol.872, p.42, 2019.
, ApJ, vol.892, p.21, 2020.
, ApJ, vol.836, p.68, 2017.
, MNRAS, vol.492, p.1550, 2020.
, ApJ, vol.839, p.80, 2017.
, ApJ, vol.869, p.120, 2018.
, International Cosmic Ray Conference, vol.35, p.824, 2017.
, ApJ, vol.761, p.181, 2012.
, ApJ, vol.835, p.29, 2017.
, A&A, vol.500, p.121, 1977.
, ApJ, vol.728, p.12, 2011.