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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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 ...160946个源的银道面背景类星体候选体星表。使用XGBoost回归算法计算的候选体测光红移范围为(0, 5]。本星表中包含了候选体的PS1和AllWISE星等、测光红移、分类概率，以及Gaia自行信息。
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这是一个新发现的共生星候选体星表。我们提供了相应的赤经赤纬和相关的星等信息。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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使用离散傅立叶转换法拟合漩涡星系的悬臂，得到悬臂的性质。参见文章: The Carnegie-Irvine Galaxy Survey. VI.
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7月4日,中国科学院在北京怀柔科学城召开“空间科学（二期）”战略性先导科技专项启动会暨爱因斯坦探针（Einstein Probe， EP）和先进天基太阳天文台（ASO-S）卫星工程启动会，宣布“空间科学 ...EP项目采用先进的微孔龙虾眼X射线聚焦成像技术，瞄准时域天文学的重大科学产出，将首次实现软X射线天空的深度大视场巡天监视。其功能包含发现宇宙中的突变天体、监测天体的活动性，快速指向、定位和持续监测以及快速发布暂现源警报，引导国际上各种观测设备开展多波段的后随观测等，有望在宇宙X射线暂现源和变化天体的系统性巡天监测、发现和探索宇宙中沉寂黑洞的耀发 ...以EP项目在“多波段、多信使海量数据的高效融合”方面的科学需求为牵引，从理论、方法、技术等多层面开展研究，并将研究成果转化为科技服务。China-VO团队将从分布式数据存储和高性能索引方法、可信赖的多波段与多信使交叉证认方法、多波段与多信使数据融合结果可视化展示方法、云计算环境下高效数据融合系统的实现等方面开展深入研究。
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两地的讲解内容基本一样，侧重点略有不同。贵州的参会者还将有幸参观FAST，南京也会安排精彩的一日游。全都不想错过的您也可以两地都报名参加。培训主讲人Eric Feigelson是美国宾西法尼亚州立大学杰出的统计学和天文学教授，最早的天文统计学发起者，30多年来孜孜不倦地全身心投入到天文统计学的发展中。他与统计学教授G.Jogesh Babu在宾西法尼亚州立大学成立了天文统计系。分别于1991、1996、2001、2006、2011年组织了五次题为“现代天文学中的统计挑战” 的学术会议，自2005年起每年举办天文统计学暑期班，并著有《面向天文学的现代统计方法与R应用》。他目前主要研究基于参数自回归建模的系外行星检测统计方法。
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二十一世纪的第二个十年，机器学习逐渐成为大数据分析和数据挖掘的主导力量，它从复杂的数据经验中汲取有用信息，并对非经验数据进行有效预测。近期，利用机器学习算法，国家天文台白宇副研究员、刘继峰研究员等利用LAMOST光谱数据，给出了Gaia DR2数据中1.3亿颗恒星的星际消光，研究成果已经被《天文学杂志》（AJ）接收并即将发表。在当代天体物理学，科学技术的进步带来的天文大数据，极大拓展了人类对于银河系的认知，然而，其中最大阻碍之一是，充斥着银河系的星际气体和尘埃。欧洲航天局Gaia太空望远镜释放的二期数据，包含近17亿个天体的基本信息。科研人员有效利用机器学习方法，把光谱数据的信息与Gaia天体测量信息结合在一起，产出大样本恒星消光星表。该成果将可广泛应用于银河系天体物理学研究领域，对深入理解我们的银河系有着重要意义。
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该项目包括从LAMOST DR8中约821万个低分辨率光谱估计出的目录、代码、训练好的模型和实验数据，分别用于天文科学探索和数据处理算法研究。
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This is code and data for the paper "Target Detection Framework for Lobster Eye X-Ray Telescopes with Machine Learning Algorithms". There is another docker version of this code, which could be obtained from the correpsonding author Peng (robinmartin20@gmail.com).
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This is code and data for the paper "Target Detection Framework for Lobster Eye X-Ray Telescopes with Machine Learning Algorithms". There is another docker version of this code, which could be obtained from the correpsonding author Peng (robinmartin20@gmail.com).
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在引力的约束下，恒星汇聚成星团和星系，星系汇聚成星系团，星系团之间相互连接形成大尺度结构。这些天体虽然空间尺度差异巨大，但它们都具有相似的等级化结构。 层次聚类算法是一种无监督算法。如今这个算法在天文学的各个分支都有广泛应用。 星系团 星系团既是大尺度结构的结点枢纽，也是星系形成和演化的重要场所。如何搜寻星系团，证认星系团内部的团成员一直是星系团研究的重要内容。传统的成员识别方法通常假定星团成员有相同的运动学信息和相同的演化趋势。 层次聚类方法不需要事先假设，这对于探索星团的边界有很大优势。只利用恒星的运动学信息，以投影束缚能为度量进行聚类，可以将疏散双星团的结构区分开来。 图3 左图为英仙双星团的树状图.右图为算法给出的两个子团成员的空间分布.随着新一代天文设备的陆续建成，待分析的数据量大幅增长，层次聚类算法也将会在天文学研究中发挥更大的作用。
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为了进一步提高东亚天文学家和学生，尤其是中国天文学者的天文统计水平和R语言编程技巧，加强与国际同行在天文统计学、大数据等领域的合作与交流，在东亚核心天文台办公室、中国科学院国家天文台的共同努力下，东亚天文统计学培训 ...两地的讲解内容基本一样，侧重点略有不同。贵州的参会者还将有幸参观FAST，南京也会安排精彩的一日游。全都不想错过的您也可以两地都报名参加。目前报名成功的参会者名单可在此查看：http://eawa2018.csp.escience.cn/dct/page/65581 组委会温馨提示您： 请您根据报名的培训地点，尽快将注册费交至相应的账号 ...我们的联系方式： Tel: +86 10 6480 7973 Fax: +86 10 6488 8708 E-mail: eawa2018@nao.cas.cn ...
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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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这是大气湍流相位屏数字孪生模型的示例代码，该代码权重及相位屏尺度被锁死，最大可生成128*128像素500副相位屏，可以为各类算法测试提供参考。深度定制的相位屏模拟代码（包括可变r0 L0和boiling effect），以及其他介质内的光波相位扰动可以联系论文作者贾鹏（邮箱robinmartin@126.com或robinmartin20@gmail.com ...
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这是大气湍流相位屏数字孪生模型的示例代码，该代码权重及相位屏尺度被锁死，最大可生成128*128像素500副相位屏，可以为各类算法测试提供参考。深度定制的相位屏模拟代码（包括可变r0 L0和boiling effect），以及其他介质内的光波相位扰动可以联系论文作者贾鹏（邮箱robinmartin@126.com或robinmartin20@gmail.com ...
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近期，由于部分地区疫情尚不稳定，部分选手的创作进度因此受到了一定的影响，组委会陆续收到了一些延迟提交作品的申请。为了让更多人有机会参与比赛，经商议决定，将作品征集截止日期调整为5月10日。在过去的六个多月里，许多对天文感兴趣的朋友陆续加入到备赛大军中，跟随慕课努力学习创作技巧，云上相聚突破创作难点。我们了解到，北京市东城区青少年科技馆还专门组织了一场青少年宇宙漫游创作培训，吸引了来自史家小学、汇文中学、北京二中、潞河中学附属学校、北京教科院丰台学校、人大附中亦庄新城学校等在内的东城区、丰台区、通州区 ...、大兴区的100余名学生和老师参加。仅用两天时间，同学们就掌握了万维望远镜的基本使用、进阶技巧，并能够在老师的指导下完成简单的漫游作品。他们也将挑战本届漫游大赛，并已经陆续提交作品，非常期待同学们的佳作哦！
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2019年3月8日上午，在公众超新星搜寻项目9点放出的一批图中，赵经远、涂天宇、徐建林、贺柏翔、徐章瑞在小狮座的NGC 3074星系中发现一可疑目标，亮度18.2等。， 也经历了惊心动魄的时刻…… 完成上报后二十一分钟，夏威夷大学的专业巡天项目ATLAS（小行星地面撞击预警系统）也对这一目标进行了上报，我们差点就与这颗超新星的认证失之交臂！ ...，可见是早期的超新星候选体，具有很好的研究价值。2019年3月12日晚，云南天文台张居甲、张西亮及清华大学王晓锋老师使用云南天文台丽江观测站2.4米望远镜拍摄了该超新星候选体的光谱，并于3月13日发表ATel #12571公报，确认了该候选体为早期的 ...这次由星明天文台发现的Ia型超新星SN 2019bqe是在NGC 3074中发现的第三颗超新星。至今发现过超新星的成千上万个星系中，超新星数量超过3个的（包括3个）只有100多个。
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该数据是我们在论文《用COLA快速生成模拟星系表》中提到的SDSS DR12星系的模拟星表，产生快速模拟星表的技术是基于以下几个：Code for Anisotropies in the Microwave ...
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这是我们论文“用COLA快速生成模拟星系目录”的支持数据，包括模拟目录和merger-tree输出的晕文件。