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，新的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网、国际动力测地网 ...
、俄罗斯低频VLBI网、东亚VLBI网4个国际合作组织的正式成员。
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LAMOST DR7 中分辨率恒星参数星表第2.0版列出了2017年9月至2019年6月期间LAMOST中分辨率巡天观测获得恒星大气参数信息，该表中发布了蓝端合并光谱的大气参数，以及红端合并光谱的大气参数 ...http://dr7.lamost.org/v2.0/catalogue网站提供了两种格式的“LAMOST中分辨率参数星表”， 一种是.fits格式，另一种是.csv格式。
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LAMOST DR7 中分辨率恒星参数星表第1.3版列出了2017年9月至2019年6月期间LAMOST中分辨率巡天观测获得恒星大气参数信息，该表中发布了717,475条蓝端合并光谱的大气参数，以及33,349 ...条红端合并光谱的大气参数。http://dr7.lamost.org/v1.3/catalogue网站提供了两种格式的“LAMOST中分辨率参数星表”，一种是.fits格式，另一种是.csv格式。
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作为天文学科技领域云2015年面向公众的一项重要活动，第二届WWT宇宙漫游制作大赛网站正式上线。在线作品提交系统将于2月16日面向公众开放。大赛由中国天文学会普及工作委员会、国家天文台联合主办，中国虚拟天文台（China-VO）、《天文爱好者》杂志社、华师京城高新技术（集团）有限公司、吸易（北京）网络技术有限公司承办，微软研究院、华中师范大学 ...、上海天文台、北京师范大学天文学系、《中国国家天文》编辑部、中国天文科普网、重庆梧台科技发展有限公司、国家地球系统科学数据共享平台天文科学中心协办。大赛的口号是“魅力宇宙 轻松漫游”。参赛作品将围绕经典天文学知识、现代天文学最新进展、中国传统星空及文化、地球环境等主题展开。关于大赛的更多信息请访问大赛网站（http://wwt.china-vo.org/tours2015） 或关注大赛官方微信（搜索：WWTinChina或扫描下图二维码）。
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这里发布了约4000平方度天区的数据，其中大部分区域是斯隆数字巡天已覆盖天区。数据产品包括定标后的的单次曝光图像、多次曝光叠加图像、测光星表和一个Peng等人给出的恒星自行星表。大约有800万目标有绝对自行测量结果。所有的数据和相关的文档都可以通过SCUSS数据发布网站http://batc.bao.ac.cn/Uband/data.html和国家天文数据中心网站https://nadc.china-vo.org/ ...
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从四百多年前伽利略制成的第一架天文望远镜到“互联网+天文大数据”的结合都在渴望把整个璀璨宇宙以数字化的形式带到普通人的身边。天文学这门基于观测的最古老的自然学科，在科技进步的促进下早在十多年前就进入了大数据时代。 如何以互联网为平台，在公众中传播天文知识，让天文科普以生动有趣、神秘梦幻的形式深入人心？ ...天文学家和信息技术专家正致力于实现全球天文大数据的融合和开放共享，打造一个网络化的科学研究和科普教育平台，这就是虚拟天文台。为探讨基于数据的天文科普教育理念及方法，在大数据时代利用互联网平台实现数字宇宙与大众共享的目标，2016年WWT全国教师培训暨天文教育技术交流研讨会于8月4-6日在黑龙江大庆市大庆实验中学二部（原大庆石油高级中学 ...经过3天的培训、实践和交流，老师们基于虚拟天文台海量的数据资源和万维望远镜强大而易用的功能创作出令自己都非常兴奋的宇宙漫游作品，亲身体会到了“互联网+天文大数据”的威力，被这个身边的数字宇宙深深吸引。
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LAMOST DR8 低分辨率恒星参数星表第2.0版列出了2011年10月24日至2020年5月27日期间LAMOST低分辨率巡天观测获得恒星大气参数信息。http://dr8.lamost.org/v2.0/catalogue网站提供了两种格式的“LAMOST低分辨率参数星表”， 一种是.fits格式，另一种是.csv格式。
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本文提供了一个用于太阳磁图超分辨率的多分支深度神经网络。数据集包含了MDI和HMI磁图的配对。这些数据被用来训练深度神经网络。
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本文提供了一个用于太阳磁图超分辨率的多分支深度神经网络。数据集包含了MDI和HMI磁图的配对。这些数据被用来训练深度神经网络。
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LAMOST DR7 低分辨率M型恒星参数星表 第1.3版列出了2011年10月24日至2019年6月8日期间获得的711,936条M型恒星光谱的参数信息，其中669,549条光谱的表面重力大于等于3.5 ...http://dr7.lamost.org/v1.3/catalogue网站提供了两种格式的LAMOST低分辨M型星星表，一种是.fits格式，一种是.csv格式。
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，针对不同用户群体开发特色服务，满足专业人士及大众对天文数据使用的各种需求。网站底部的致谢模板和使用指南，可以帮助用户更好地使用网站数据资源与服务。 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。新版网站增加了最新研发的日食计算器，为公众规划日食观测提供方便的信息查询。图4：网站列出了最新的公众科普活动 新版网站还增加了全站统一检索功能。用户输入关键字后可以快速获取站内所有的相关信息，也可以根据需要对新闻、元数据、会议信息进行分类检索，大大提升了获取信息的效率和灵活度。
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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。
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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。
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南山1米大视场光学望远镜于2013年建成，2014-2015年完成了探测器的升级改造和试观测等工作，2016年开放运行并进行科学观测，其具有消旋改正的主焦点、地平式的主要特征。
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低分辨率总星表第1.3版包括了LAMOST于2011年10月24日至2019年6月8日期间低分辨率巡天观测获得的光谱信息，表中包括所有星系、类星体和M型恒星的参数信息；对于其它类型的天体，只有r波段信噪比大于 ...2或者g波段信噪比大于5或者i波段信噪比大于5的天体信息被包含在此表中。此外，该表中g波段信噪比大于10的光谱有6,808,754条，i波段信噪比大于10的光谱有9,097,648条，以及g波段和i波段信噪比都大于10的光谱共有6,728,257条。http://dr7.lamost.org/v1.3/catalogue网站提供了两种格式的LAMOST低分辨总星表，一种是.fits格式，一种是.csv格式。
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低分辨率总星表第2.0版包括了LAMOST于2011年10月24日至2019年6月8日期间低分辨率巡天观测获得的光谱信息，表中包括所有星系、类星体和M型恒星的参数信息；对于其它类型的天体，只有r波段信噪比大于 ...2或者g波段信噪比大于5或者i波段信噪比大于5的天体信息被包含在此表中。此外， g波段或i波段信噪比都大于10的恒星光谱共有8,912,384条。http://dr7.lamost.org/v2.0/catalogue网站提供了两种格式的LAMOST低分辨总星表，一种是.fits格式，一种是.csv格式。
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3C 273的光谱数据由美国亚利桑那大学的Steward天文台Paul S.Smith教授及其合作者在2008年11月至2018年7月利用Kitt Peak的2.3米Bok望远镜和亚利桑那的Bigelow峰上的1.54米Kuiper望远镜观测获得，可以在网站http://james.as.arizona.edu ...
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Please see the following two papers for the details of the theory. 1. R. Xu, D. Liang, and L. Shao, Bumblebee black holes in light of Event Horizon Telescope, arXiv: 2302.05671 2. R. Xu, D. Liang, and L. Shao, Static spherical vacuum solutions in the bumblebee gravity model, Phys. Rev. D ...
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Please see the following two papers for the details of the theory. 1. R. Xu, D. Liang, and L. Shao, Bumblebee black holes in light of Event Horizon Telescope, arXiv: 2302.05671 2. R. Xu, D. Liang, and L. Shao, Static spherical vacuum solutions in the bumblebee gravity model, Phys. Rev. D ...
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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、梅盈、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 ...结果表明：本研究中提出的深度神经网络对RFI的识别效果总体上与AOFlagger相当，并在一定情况下比现有算法有所改进。然而来自通信技术以及其他人类活动所产生的射频干扰（RFI）严重影响了射电天文观测数据质量的同时也大大降低了望远镜的灵敏度。因此在射电数据处理中，对观测数据中的RFI进行识别标记是一项重要的工作。本研究提出了一种鲁棒的基于卷积神经网络(CNN)的RFI识别方法。网络结构 该网络用在真实的LOFAR、MeerKAT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 ...