大会进行期间举办了“物理科普教学方法展演”活动，来自凌源市第二高级中学的梁雷老师基于万维望远镜制作的科普漫游《血月与日食》和《微课——宇宙航行》分获一等奖和优秀奖。
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《互动式天文教学指导丛书》小学卷封面
作为正在编写过程中的《互动式天文教学指导丛书》中学卷作者之一，梁老师简述了自己的相关工作，并展示了丛书已出版的小学卷课程部分内容及其配套漫游，引起教师们的极大兴趣 ...
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这是“Fast generation of mock galaxy catalogue with COLA”一文中所用到的数据集，包括BOSS CMASS NGC星系的模拟星表和暗物质粒子模拟直接输出的暗物质晕表。
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此星表的共生双星候选体是用机器学习的方法得到的。
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还有哪些等待突破的瓶颈？ 如果你仍然对万维望远镜功能不熟悉、创作思路不清晰、头绪太多不知从何做起……再给我8分钟，一个视频带你通关漫游创作全过程，最后助你一臂之力！
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为了给大家提供更好的资源与服务，我们诚挚地邀请您花几分钟时间填写问卷，您需要虚拟天文台提供哪些服务，您对教育平台有哪些期待……只有清晰地了解用户需求，才能更好地服务教育事业。
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这里公布的是太原理工大学智能光学实验室研究的CMOS暗电流建模和坏像素识别方法所对应的样例代码，代码已经应用于一个商用卫星的数据处理任务中，并且展示了比较好的结果。
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这里公布的是太原理工大学智能光学实验室研究的CMOS暗电流建模和坏像素识别方法所对应的样例代码，代码已经应用于一个商用卫星的数据处理任务中，并且展示了比较好的结果。
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我们应用迁移学习方法和XGBoost算法对Pan-STARRS1 (PS1) 和AllWISE测光星表进行银道面背景类星体选源，并使用Gaia自行判据排除恒星污染源，最终得到位于 |b|≤20∘内、包含 ...
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天文软件大师新年系列讲座海报之一 过去两年，曾有哪些精彩瞬间？ 在过去的两年里，我们邀请过8位知名天文软件的开发者与大家来分享。
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论文链接：点击这里。 活动星系核寄宿于活动星系的中心，其辐射光度可高达太阳光度的万亿倍，是被公认的20世纪60年代的“四大发现”之一。比如活动星系核中心黑洞质量的测量精度是多少，其对大样本活动星系核的统计性质有哪些影响；单黑洞(和双黑洞)活动星系核环境是如何演变，环境演变能否回答观测上发现的极端(反常)物理事件，如宽线存在奇异双峰结构 ...反响映射是一种测量活动星系核中心黑洞质量和研究其辐射区性质的重要方法。
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还有哪些好用的可视化利器呢？本期精彩继续！此外，我在子图中使用scatter方法绘制了散点图，将赤经和赤纬转换为弧度作为坐标，设置了点的大小和透明度。这样一张专业性拉满的天文数据可视化图表就生成了！全局配置项可通过`set_global_opts`方法设置。动态图像操作方法视频 掌握基础操作后，还可以尝试更多…… 经过上面的操作，我已经基本掌握了数据可视化的基本方法，对创作和数据处理也有了更多的思路和想法。数据可视化的世界还有更多有趣的内容等着我们去探索，希望大家有好的资源和方法也能跟我一起分享，期待咱们都能在宇宙漫游作品征集活动中收获精彩。
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近日，国家天文台王守成博士、马骏研究员，云南大学陈丙秋副教授，云南天文台龙潜研究员等人基于LAMOST数据构建了搜寻仙女星系（M31）星团的新方法，并从仙女星系全景考古巡天（PAndAS）测光数据中证认出 ...而在没有哈勃数据的区域，研究团队基于LAMOST，PAndAS等地面望远镜的观测数据优势，利用新方法在搜寻M31盘中年轻星团方面取得了新的突破。论文链接：点击这里。 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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恰恰就是这个原因导致很多普通民众认为必须要懂很多高深的天文知识，掌握很多数学物理方法才可以做到。
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第四届万维望远镜宇宙漫游大赛正在进行中 第四届万维望远镜宇宙漫游大赛正在火热进行中，你在备战的过程中有哪些有趣的故事？收获了哪些感悟与心得？欢迎与我们分享哦！ 直达大赛官网请点这里 ...
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万维天象厅有哪些特点？ ...
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年会上三场嘉宾论坛分别围绕三个主题来进行，即“云计算和大数据给我们带来哪些变化”、“天文学研究和科普教育对云计算、大数据有哪些需求”、“如何实现产学研的合作互赢”。
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近期，国家天文台章博博士、刘超研究员和邓李才研究员等利用基于支持向量回归方法构建了恒星参数机器（Stellar Label Machine, SLAM），并利用SLAM精确计算了LAMOST DR5 ...因此章博等人提出利用支持向量回归（一种非参数化回归模型）来改进这种数据驱动的恒星参数计算方法，构建了SLAM方法。经测试，SLAM方法在宽参数范围内展示出优越的性能，使得光谱巡天的相互定标不再受到参数范围的限制。这体现了SLAM方法相较于The Cannon算法的巨大优势。SLAM方法为开展银河系的科学研究提供了非常有力的工具。文章链接：https://iopscience.iop.org/article/10.3847/1538-4365/ab55ef 图1：蓝色和灰色分别表示了SLAM和The Cannon的各个参数的计算精度随信噪比变化的关系 ...
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国际上已有相关研究团队利用卷积神经网络方法搜索强引力透镜系统。该项研究工作已被国际天文学主流期刊《英国皇家天文学月刊》接受发表，论文第一作者是云南大学中国西南天文研究所硕士生何紫朝，指导老师为尔欣中教授和范祖辉教授（预印本链接：https://arxiv.org/ ...
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该研究基于中国科学院云南天文台丽江天文观测站2.4米望远镜光谱观测的定标需求，提出了一种改正光谱大气吸收的新方法，改正精度达1%。论文链接：点击这里。传统的大气吸收改正方法需要在科学目标观测前后，在附近天区观测大气吸收标准星。基于小视场的时域观测研究中，该方法将占用大量宝贵的望远镜观测时间。另外，该方法无法在完全同时的观测条件下观测科学目标和标准星，天气和望远镜指向状态等的变化，导致光谱大气吸收的改正精度并不高。结合恒星物理研究建立的恒星模板光谱库，或者LAMOST和SDSS光谱巡天建立的恒星光谱数据库，该研究采用观测比较星光谱匹配恒星模板光谱的方法，获得比较星的大气吸收谱。通过计算大气吸收改正前和改正后氧发射线的流量弥散，对新提出的光谱大气吸收改正方法进行评估，发现该方法对光谱大气吸收的改正精度为1%。对于具备长缝光谱仪的地基望远镜观测，该方法具有普适性。
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赵永恒研究员和北京大学吴学兵教授基于中国郭守敬望远镜（LAMOST）和美国斯隆数字巡天(SDSS)的光谱数据，结合欧洲航天局的X射线牛顿天文望远镜（XMM-Newton）数据、广域红外巡天探测器（WISE）数据及SDSS可见光测光数据，通过交叉证认方法获取了具有不同波段信息的多个已知样本 ...基于此，研究人员通过机器学习方法构建了适合不同波段样本的最优分类器，为X射线牛顿天文望远镜第九次发布数据（DR9）提供了分类预测和概率。交叉证认在多波段天文学研究中起着至关重要的作用,是多波段天文数据融合的关键技术和方法。通过对某一天体的多波段证认,可以获得该天体的不同波段信息,进而可以揭露更多的物理本质。接着，利用机器学习方法针对不同波段的已知样本分别构建了不同的分类器，从中挑选出最优分类器对X射线牛顿天文望远镜DR9数据中的未知源给出了分类预测和概率。该成果充分体现了机器学习方法在多个大型多波段巡天项目融合数据中的应用价值，其分类结果为进一步细致分析和研究X射线源具有非常重要的科学应用前景。