• 为了进一步提升用户体验,NADC基于原有页端全民科学项目平台开发了小程序版本,整合了当下最热门四个全民科学项目。用户现在可以更方便地通过手机等移动设备,随时随地参与到天文学研究中。
    丰富项目选择: 平台小程序集成了NADC目前最热门四个项目:引力透镜搜寻、火流星上报、星系迷宫、星系马戏团。后续,小程序还将不定期优化升级,开发并整合更多优质项目,总有一款适合你。
    专为移动端设计操作界面:小程序延续了页版项目规则,对的界面设计考虑到了移动端用户操作习惯,提供了更简洁、直观用户体验。
    图3 星系马戏团页版与小程序版对比 数据互通与成绩累积:目前,小程序与页版成绩和数据实现了互联互通,同一账号下用户在不同平台参与成绩都能得到正确记录和累积,保证了参与连续性和成就感。
    通过小程序,我们将你手中的智能设备连接起来,构建起一个由公众组成分布式计算络,与科学家一道加速新发现诞生!
  • 本文提供了一个用于太阳磁图超分辨率多分支深度神经络。数据集包含了MDI和HMI磁图配对。这些数据被用来训练深度神经络。
  • 本文提供了一个用于太阳磁图超分辨率多分支深度神经络。数据集包含了MDI和HMI磁图配对。这些数据被用来训练深度神经络。
  • 说出你家乡星星名字!2016年度《中国国家天文》“家乡星星”络征集活动开启!
    我们早已熟悉了西方88星座、中国三垣四象二十八星宿,但我们并不知道究竟有多少“民间星座”还隐藏在中国乡间。
    为了保护、挖掘中国民间星空文化,2016年度《中国国家天文》“家乡星星”络征集活动于今日正式开启。
    本年度络征集活动由中国科学院国家天文台《中国国家天文》杂志(CNA)主办,中国虚拟天文台(China-VO)协办,面向大众有奖征集中国民间的星座名称。
    友可以通过中国虚拟天文台站进行在线注册提交(网址:http://mystar.china-vo.org)。提交信息有效性将由专家委员会进行评审。   (徐刚绘图) ...
  • 这个是论文“An Image Quality Evaluation and Masking Algorithm Based On Pre-trained Deep Neural Networks”源代码 ...
    ,代码采用预训练神经络对图像质量进行快速判断,可以用于各类巡天图像快速处理任务。
  • 这个是论文“An Image Quality Evaluation and Masking Algorithm Based On Pre-trained Deep Neural Networks”源代码 ...
    ,代码采用预训练神经络对图像质量进行快速判断,可以用于各类巡天图像快速处理任务。
  • 南山25米射电望远镜为修正型卡塞格伦天线,1993年建成并投入使用,经过升级改造后口径扩大到26米,新26米南山射电望远镜承担着重要的国际合作及国内重大课题的天文观测任务,是欧洲甚长基线干涉、国际动力测地 ...
    、俄罗斯低频VLBI、东亚VLBI4个国际合作组织正式成员。
    NSRT数据集包括脉冲星、分子谱线和日变源观测数据,NSRT从2010年1月开始使用18厘米制冷接收机和DFB对近300颗脉冲星进行测时观测,DFB数据产生于2010年,每年原始数据20TB左右。
  • 虽然疫情还没有结束迹象,但是人们已经开始习惯新冠环伺生活。疫情对社会带来的长期影响也在慢慢显现。
    2021年全世界天文学家提交到论文预印本arXiv上天文学论文数量只有13243篇,比2020年少了1577 篇(下降10.6%,甚至少于2018年提交数)。
    这是自1994年arXiv开设天文学学科分类以来年度提交论文总数第一次下降。我们在疫情影响下被迫放慢了探索宇宙脚步,但并未停止前进,毕竟连推迟了14年韦布空间望远镜都发射成功了。
    history,SFH,246篇) 双黑洞(binary black hole,BBH,211篇) 卷积神经络(convolutional neural network,CNN,200篇) 双中子星 ...
    这些文章发布时间如图所示: 图3:EDR3相关文章2021年发布情况 现代科研论文写作格式和风格是程式化,有固定表达方式和风格。
  • 文章包含三个数据链接,一个是有5105条M型恒星光谱标签库;一个是从5105中挑选出高信噪比的格实测库,该库已应用在目前LASPM中;另一个是DR11M型恒星参数星表。
  • 文章包含三个数据链接,一个是有5105条M型恒星光谱标签库;一个是从5105中挑选出高信噪比的格实测库,该库已应用在目前LASPM中;另一个是DR11M型恒星参数星表。
  • 图2:对科学数据栏目功能进行了细分 考虑到天文专业用户日常工作需要,中心对原有站功能进行了整合。
    站底部致谢模板和使用指南,可以帮助用户更好地使用站数据资源与服务。 图3:特色服务成为专业人士的必备工具 社会公众及天文爱好者 中心重视科学数据在科普教育中的应用。
    新版站增加了最新研发日食计算器,为公众规划日食观测提供方便信息查询。
    图4:站列出了最新公众科普活动 新版站还增加了全站统一检索功能。
    站功能还在不断优化,如您在使用过程中有任何意见或建议,欢迎及时向我们反馈!
  • SPP滤波馈电络和超导滤波馈电络电性能测试,包括滤波器传输插入损耗S11参数和回波损耗S21参数等,数据指标:滤波馈电络端口互耦≦-20 dB、陷波深度-40dB、带内插损≦0.15dB、带内驻波 ...
  • 使用卷积神经络和测光图像对5024万个没有对应光谱SDSS恒星进行处理结果。
  • LAMOST DR7 中分辨率输入星表第2.0版,提供了2017年9月至2019年6月期间LAMOST中分辨率光谱巡天输入星表信息,包含了观测对象27个参数。
    http://dr7.lamost.org/v2.0/catalogue站提供了.txt格式LAMOST中分辨输入星表。
  • 使用卷积神经络和光度图像处理5024万颗没有相应光谱SDSS恒星结果。
  • LAMOST DR7 中分辨率输入星表第1.3版,提供了2017年9月至2019年6月期间LAMOST中分辨率光谱巡天输入星表信息,包含了1,651,711个观测对象27个参数。
    http://dr7.lamost.org/v1.3/catalogue站提供了.txt格式LAMOST中分辨输入星表。
  • LAMOST DR8 低分辨率观测天区星表 第2.0版列出了2011年10月24日至2020年5月27日期间LAMOST低分辨率巡天观测5,027个天区七个基本信息。
    http://dr8.lamost.org/v2.0/catalogue站提供了.csv格式LAMOST低分辨观测天区星表。
  • LAMOST DR7 低分辨率观测天区星表 第2.0版列出了2011年10月24日至2019年6月8日期间LAMOST低分辨率巡天观测4,922个天区七个基本信息。
    http://dr7.lamost.org/v2.0/catalogue站提供了.csv格式LAMOST低分辨观测天区星表。
  • LAMOST DR7 低分辨率观测天区星表 第1.3版列出了2011年10月24日至2019年6月8日期间LAMOST低分辨率巡天观测4,922个天区七个基本信息。
    http://dr7.lamost.org/v1.3/catalogue站提供了.csv格式LAMOST低分辨观测天区星表。
  • LAMOST DR7 低分辨率输入星表第2.0版 列出了2011年10月24日至2019年6月8日期间LAMOST低分辨率巡天巡天观测观测目标的参数信息。
    http://dr7.lamost.org/v2.0/catalogue站提供了.txt格式“LAMOST低分辨输入星表”。
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