人工智能作为大数据研究的一种高效工具已经获得越来越多的认可，在这种形势下，在中国天文学会的支持下，我们计划召开一次“机器学习在天文学中的应用”学术研讨会，旨在为天文领域和人工智能领域专家之间架起桥梁的沟通 ...
，共享研究思路、交流研究心得、展示研究成果，以促进人工智能技术在天文数据处理、挖掘与分析中的应用。
会议定于2021年10月在湖北宜昌召开，热忱欢迎从事天文数据智能挖掘与处理研究的国内同行参会。
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此次直播作为2009国际天文年中国大陆地区核心活动之一，不仅为2009国际天文年全球活动计划做出重要贡献，同时也向世界展示中国天文学家和天文学界的整体形象。10年前的此刻你在哪里，正做什么呢？ 转眼间整整10年过去了，但每每回忆起那段日子总会激起兴奋的涟漪。——节选自曹子皇《在那战斗的日子里》（《天文爱好者》2009年第10期） 没有想到的是元宵节那晚大家的憧憬最后都被一一实现了！！！向世界展示中国天文学家和天文学界的整体形象，实现“长江日全食，全球看得见”的目标，作为2009国际天文年中国大陆地区核心活动之一，中国天文学会联合中科院天文科普网络委员会共同主办了“2009国际天文年日全食多路联合直播”计划 ...直播的成果着实令人高兴：30个直播信号签约用户，其中网络门户17个，电视台10家，手机门户1个，IPv6门户2个。
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自10月8日以来，会议网站共收到来自中国科学院天文台站系统、高校、中学、科技场馆、IT科研院所，以及香港、澳门和部队单位等近40个单位，150多名人员的注册信息。因报名人数到达上限，中国虚拟天文台暨天文信息学2018年学术年会在线注册报名于10月18日提前关闭。 引力波、中微子探测窗口已经打开，天文学研究迈入多信使时代。机器学习（ML）和人工智能（AI）能否在多信使天文学时代大显身手？ 中国虚拟天文台与天文信息学2018年学术年会将于2018年11月21-25日在江西景德镇召开。本届学术年会的主题为 “天文学中的机器学习和人工智能（ML and AI in Astronomy）”，将聚焦于机器学习和人工智能技术在天文学中的最新和潜在应用。 ...
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本次会议为系列会议，涉及：恒星与银河系、系外行星、射电天文、星系、宇宙学、太阳物理、机器学习方法及其他天文等研究领域的应用等方面 第一届“机器学习在天文学中的应用”已于2021年10月在湖北宜昌召开 ...，会议获得天文界和人工智能界研究人员的积极响应和支持，成效显著。，我们拟于2023年9月24--27日再次在湖北宜昌召开第二届“机器学习在天文学中的应用”研讨会，欢迎各相关领域专家学者和同仁们注册参会，共享研究想法、交流研究心得、展示研究成果、开展合作研究，以促进人工智能技术在我国天文学领域的应用 ...
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幸运的是球状星团里具有一类很有辩识度的恒星：氮增丰贫金属星。因此搜寻氮增丰贫金属场星，将有助于我们了解银河系与近邻矮星系及球状星团的相互作用过程。国家天文科学数据中心为天文观测设备和研究计划提供数据与技术服务。
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2023年10月10日-14日，天文信息学与虚拟天文台2023年学术年会在贵州仁怀举办。来自各天文台站、高校、科研机构、社会团体的百余名代表参加会议。主题报告内容涵盖了大模型在科研领域的应用、人工智能时代的天文数据处理和分析新技术与新方法，以及机器学习和人工智能技术在天文研究中的科学应用案例，还包括大数据时代天文科普教育的新发展与面临的新挑战等前沿领域 ...同时，如何利用人工智能技术提升天文数据的标准化与可用性，从而有效地处理、分析和应用天文数据，提高科研效率，也是天文信息学领域亟待解决的重要课题。图4 代表们积极参与互动 嘉宾论坛环节中，与会代表们继续展开思维碰撞，共同探讨天文大模型的未来发展方向以及人工智能技术在天文学领域的广阔前景。图5 嘉宾论坛 他们强调了标准化的天文数据对于提高数据管理和处理效率的重要性，深入探讨了多波段多信使数据与人工智能技术的融合，在解决天文科研实际问题上的诸多可能；以及如何利用人工智能及其他商业手段 ...
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LAMOST DR10 低分辨率观测计划表 第1.0版列出了2011年10月24日至2022年6月30日期间LAMOST低分辨率白矮星基本信息。
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LAMOST DR10 低分辨率观测计划表 第〇版 第一季度列出了2021年10月至12月低分辨率巡天观测天区信息。
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LAMOST DR10 第1.0版中分辨率观测计划表列出了2017年10月至2022年6月期间LAMOST中分辨率巡天观测天区基本信息。
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LAMOST DR10 低分辨率观测计划表 第1.0版列出了2011年10月24日至2022年6月30日期间LAMOST低分辨率激变变星基本信息。
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LAMOST DR10 V1.0 低分辨率观测计划表 列出了2011年10月24日至2022年6月30日期间LAMOST低分辨率巡天观测天区基本信息。
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但线性定标的一个明显的缺点是在强磁场区域存在磁饱和效应，而采取人工智能（机器学习）的方法进行非线性定标将非常有可能解决这一问题。这个工作不但为我国ASO-S/FMG和未来其它新一代太阳观测设备的磁场数据处理提供了非线性定标的技术方案，也是人工智能方法在天文数据处理中的一个典型应用。国家天文科学数据中心为天文观测设备和研究计划提供数据与技术服务。
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LAMOST DR10 低分辨率观测计划表 第〇版 列出了2021年9月至2022年6月低分辨率巡天观测天区信息。
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LAMOST DR7 低分辨率观测计划表 第〇版列出了2018年10月至2019年6月LAMOST低分辨率巡天观测天区信息。
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LAMOST DR6第一版低分辨率观测计划表包含2011年10月24日至2018年5月18日期间观测的4577个天区信息。
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LAMOST DR7 中分辨率观测计划表 第〇版列出了2018年10月至2019年6月期间LAMOST中分辨率巡天观测天区信息。
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LAMOST DR7 中分辨率观测计划表 第〇版 第一季度列出了LAMOST于2018年10月初至12月底期间观测天区信息。
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LAMOST DR1 观测计划表包含1202个已发布天区的基础信息。观测时间自2011年10月24日开始，到2013年6月15日结束。
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图1：厦门大学 会议研讨主题包括但不限于以下几个方面： 云计算大数据技术的学科应用 科学平台和全生命周期服务 机器学习和人工智能技术 数据挖掘、知识发现与信息提取 程控望远镜与自主观测 ...图3：刘晓为教授 会议时间：2020年11月25日—2020年11月29日 会议地点：福建 厦门 杏林湾大酒店 会议网址：http://www.china-vo.org/events .../cvo2020/index.html 注册开放日期：2020年10月9日 注册截止日期：2020年11月15日或者注册人数超过200人 会议合作伙伴： 【注】如果因疫情变化，会议无法按计划进行 ...
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LAMOST DR7 中分辨率观测计划表 第1.2版列出了2017年10月至2019年6月期间LAMOST中分辨率巡天观测天区基本信息。