• 为了申请云南天文台新真空太阳望远镜(NVST)的观测时间,中科院“百人计划”入选者、太阳物理学家、紫金山天文台季海生研究员在中国虚拟天文台(China-VO)平台上开设了自己的账户,幸运地成为了中国虚拟天文台第20000名注册用户 ...
    20000名注册用户中近九成是非科研用户,包括学生、教师及其他社会公众。
    2. 用户访问量受到活动影响产生显著变化 随着大量用户的涌入,访问人数趋于平稳,四年来月平均访问达到557人次,呈逐年上升趋势。
    究其原因,公众超新星搜寻项目对平台用户注册数量及访问人次的增加起到了显著作用。
    10岁小学生廖家铭通过本平台发现超新星的事件被媒体持续报道,引起社会各界广泛关注,平台注册用户数在短短8天内增加近九千,并创造了单日注册用户增加4993人的历史记录。
  • 经过会务组细致的审核、筛选,现公布名单如下,请点击链接查看:     http://wwt.china-vo.org/training2019/apply/checkedapplication.aspx ...
    往届培训精彩瞬间   为了更好地完成本次培训,会务组温馨提示您: 1、学员需自带笔记本电脑,建议2GB以上内存,Windows 7/8/10操作系统,并提前预装万维望远镜个人版V2.0,下载地址 ...
    :http://wwt.china-vo.org/ 2、本次培训将就数据驱动的天文科普教育、STEAM课程创新等前沿热点话题展开研讨,欢迎在讨论环节踊跃发言,积极交流; 3、全程参与培训并考核合格的学员将获得国家天文台颁发的培训证书及国际天文学联合会颁发的 ...
    浙江省杭州高级中学(钱江校区)校园风光 联系方式:   李珊珊女士(国家天文台,手机15811072189)   文勤女士(重庆渝中火凤凰教育学校,手机13808300119)   赵莉女士 ...
  • 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。
  • 广州大学国家天文科学数据中心大湾区分中心(邓清文、王锋、邓辉、梅、黎静)、南非罗德斯大学SKA团队(Oleg Smirnov)、中国科学院上海天文台团队(郭绍光)基于基线依赖平均(Baseline Dependent ...
    2: 不同参数设置中的压缩比和成像误差(对数)分析结果 这项工作得到了中国国家SKA计划(2020SKA0110300)、国家自然科学基金委员会和中国科学院合作的天文学联合研究基金(U1831204 ...
  • 截止日前,本平台注册用户数已经突破200个。
  • training2019/     培训内容   1、万维望远镜平台及天文数据可视化培训(包括基础入门、漫游制作技巧、数据可视化、三维模型使用、望远镜连接等) 2、 ...
    联系方式:   李珊珊女士(国家天文台,手机15811072189)   文勤女士(重庆渝中火凤凰教育学校,手机13808300119)   赵莉女士( ...
    北京美意通科技有限公司 支持单位:IAU100 Open Astronomy Schools计划   补充说明 1.学员需要自带笔记本电脑,要求2GB ...
    2.住宿推荐酒店:杭州旺田大酒店 ...
  • 就在今夜,本平台的注册用户数突破万人!!! 随着9月12日,合肥10岁男孩廖家铭通过本平台超新星搜寻系统发现疑似超新星的事件被媒体曝光后,平台注册用户数骤增。
    更是在9月14日创造了单日平台注册用户4993个的历史记录。
  • 近期,广州大学国家天文科学数据中心大湾区分中心和中国科学院国家天文台团队的谈磊、王锋、梅、邓辉、柳志存和刘超等人,开展了基于深度迁移学习方法的白矮星的搜寻研究。
    论文链接:点击这里。 白矮星是 97% 以上恒星演化的最终阶段,在银河系结构和演化研究中发挥着至关重要的作用。近年来,利用深度学习方法识别大规模数据中的特殊天体取得了良好的进展。
  • 近期,广州大学国家天文科学数据中心大湾区分中心和中国科学院国家天文台团队许婷婷、刘超、王锋、黄伟荣、邓辉、梅和曹忠等人,开展了LAMOST恒星变源候选体的识别与分析研究。
    变源星表交叉比较结果如下: 图2:变源星表交叉比较结果 这项工作得到了中国国家SKA计划(2020SKA0110300)、国家自然科学基金委员会和中国科学院合作的天文学联合研究基金(U1831204 ...
  • 近期,广州大学国家天文科学数据中心大湾区分中心、南非罗德斯大学SKA团队、中国科学院云南天文台团队和昆明理工大学的孙浩民、邓辉、王锋、梅、许婷婷、Oleg Smirnov、邓林华和卫守林等人,开展了基于深度学习方法的射频干扰识别研究 ...
    数据上经过训练得到的模型对真实数据中的RFI的识别结果与当前主流的RFI识别软件AOflagger以及tircolour (MeerKAT望远镜的RFI数据处理管线) 相比效果相当,并在对数据边缘通道的RFI识别上有一些定提升 (图2) ...
    2.
  • 近期,广州大学国家天文科学数据中心大湾区分中心、中国科学院国家天文台团队和西华师范大学团队、中国科学院云南天文台的谈磊、梅、王锋、邓辉、柳志存、罗杨平、刘超和邓林华等人,开展了基于深度学习方法的热亚矮星的搜寻研究 ...
    论文链接:点击这里。 热亚矮星是位于赫罗图(HRD)上主序以下的核心烧氦星,由于其演化阶段,被称为极端水平分支(EHB)星,搜索和识别热亚矮星以及构建热亚矮星目录是热亚矮星研究的一个热点方向。
    本研究利用LAMOS DR7-V1的光谱数据作为数据集构建了一个混合模型(网络结构见图1),包括一个8类分类模型和一个2分类模型,该模型在测试集上达到了96.17%的准确率。
  • 会议向所有感兴趣的科研人员开放,欢迎注册参会。
    注册参会及会议日程请访问会议网站:https://bawg2022.casconf.cn/ 更多天文会议信息请访问NADC会议信息系统:https://nadc.china-vo.org/meetings ...
  • 在万维望远镜中展示“四星连珠”     我们只能感叹: 日月仄,斗转星移, 不是我们能够控制的!
  • 近期,广州大学国家天文科学数据中心大湾区分中心和中国科学院云南天文台团队李霞、邓辉、王锋、邓林华和梅等人,开展了不同角宽度日冕物质抛射的准周期性研究。
    论文链接:点击这里。 日冕物质抛射(CMEs)是太阳上大尺度的等离子体和磁场的爆发,是灾害性空间天气的主要源头,引起了许多中度到强烈的地磁暴。
    这些周期里普遍存在大约4.3-7.2月的Rieger型周期和2年左右的准双年振荡( QBOs)。
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    &rsv_sug4=11362&rsv_sug=1">媒体对此进行了报道</a>,导致更多的人了解了PSP计划并参与进来,之后PSP系统经历了注册浪潮的考验,一天注册用户2000多人,至今已经注册用户上万 ...
  • 为大家理其中的重要成果和进展是完全超出自己能力和精力的事情,有兴趣的朋友可以访问大会网站浏览口头报告和张贴海报的摘要。   ...
    DAEPO工作组成员、国际天文馆协会主席Mark SubbaRao在他的报告“全球科学中心和天文馆的高效联动”中强调“DATA2DOME”是未来天文馆发展的一个重要方向。
    从上届夏威夷大会开始,IAU在大会期间专门设置了学部科学日(Division Days),安排在第1周的周五和第2周的周一。
  • 近期,广州大学国家天文科学数据中心大湾区分中心和中国科学院云南天文台团队林家琪、王锋、邓林华、邓辉、梅和谢扬帆等人,开展了日冕物质抛射在高低纬度上时空行为的研究。
    论文链接:点击这里。 日冕物质抛射(CMEs)是太阳上大尺度的等离子体和磁场的爆发,是灾害性空间天气的主要源头,引起了许多中度到强烈的地磁暴。
  • 万维望远镜这艘友谊之舟从大洋彼岸的西雅图驶向中国大陆的旅程却是个例外,几乎可以用机缘巧合、一帆风来形容。
  • </p> <p> 截止到8月1日17点,已经有305人成功注册本系统,其中PSP系统发布当天(7月29日)就有近100人成功注册
    </p> <p> 7月31日晚,天气晴好,在晚间0、1、2、7、8、9、10点各放出了最新拍摄的超新星搜索图片。
    通过练习,我们发现同好们的学习能力超强,已经发现了3、4颗非常可疑的目标并进行了补拍才能排除,目前还有几个可疑目标等待补拍确认,在31日晚24点的放图期间,共有近30位用户在线搜素,图片在2分钟内被&ldquo ...
  • 近期,广州大学国家天文科学数据中心大湾区分中心、昆明理工大学和中国科学院云南天文台团队邓正、王锋、邓辉、梅、谈磊、邓林华和冯松等人,开展了太阳耀斑预报与人工智能学习的学科交叉研究。
    论文链接:点击这里。 太阳表面大气存在着各种尺度的活动现象,这些活动现象主要是由磁场支配的。磁场结构越复杂,越容易储存更多的能量。
    图1:生成对抗网络与混合卷积神经网络的训练过程其一 图2:生成对抗网络与混合卷积神经网络的训练过程其二 一系列的测试结果证明: 1、在无耀斑、C级、M级和X级耀斑预报中,M的真实技能统计(TSS ...
    2、与模型M相比,Mrp对无耀斑、C级、M级、X级耀斑预测的TSS得分平均值分别提高了5.9%、9.4%、17.9%和13.1%,Mdp则提高了1.5 %、2.6 %、11.5 %和12.2 %。
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