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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PSP系统会在每个整点发放一批图片，并在整点前1分钟弹窗并响音乐提醒（可选）。搜索页面如上图。不用担心是否是真实目标，不用了解各个星星的名字和位置，不用知道如何测量，不用操心如何写英文报告……</p> <p style="text-indent: 2em"> 当然， ...他高一成为天文小组组长，大学创办天文社， 工作后又自购设备建立了属于自己的星明天文台，对天文的爱好和科普的热情越来越高涨。尽管唯一的发现最终被确认为是太空垃圾，但还是有其他七八位中国的参与者发现了一些快速移动天体（FMO，近地小行星的一种），高兴也因此备受鼓舞。“因此，我们一直在寻找适合公众参与的内容。
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项目背景 根据爱因斯坦的广义相对论，光线在经过大质量天体时会发生弯曲现象。图片来源：ESA/Hubble 公众如何参与？ 这是一项所有人都可以参与的天文研究工作。它的操作十分简单，项目科学家在此为您准备了一个快速入门教程，一起来学习一下吧！快速入门教程：https://mp.weixin.qq.com/s/Kf46HIRqYdGRaxKDNNNIWw 进入项目官网，主页列出了引力透镜和全民科学的相关背景知识，供参与者学习了解。与科学家当同事、做朋友； 看图累计经验值，后续会根据成绩推出更多玩法； 根据参与时长和成绩每年颁发纪念证书； 优先参与国家天文科学数据中心举办的各种科普类活动； 收到项目组不定期推送科普文章，了解天文、涨知识 ...
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小编说 河北师大物理学院是宇宙漫游创作大赛的老朋友了，在历届大赛中都能看到他们的身影。在刚刚过去的第四届大赛中，他们再次斩获多个奖项。作为专业教师，我们深知天文数据不仅是研究的基础，更能够在教育与科普领域大有可为；同时，学院历来重视本科人才创新精神和实践能力的培养，于是我们在培训结束后第一时间将万维望远镜带回了学院，并在专业课&rdquo ...在我们学院，有很大一部分毕业生都将走上中小学一线教学岗位，如何深入浅出地传授科学知识、进行科普教育是他们职业生涯终身都要面对的重要课题。在竞技中提升综合素养 在经过了日常的积累和学习后，学生们的创作热情空前高涨，宇宙漫游创作大赛的举办为我们的学生提供了更大的试炼场和舞台，也让我们有机会与全国各地的优秀创作者有更多机会交流切磋。第四届大赛开赛后，学院特别邀请了国家天文科学数据中心的老师来校举办讲座，帮助学生快速掌握万维望远镜基础操作和漫游创作技巧；为取得名次的学生进行一定的奖金鼓励、资助获奖学生参加颁奖典礼等一系列政策&hellip ...
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赣榆精细结构望远镜口径为26cm, 在656.3纳米观测太阳色球，能够对太阳活动区快速成像。主要用来研究太阳耀斑的触发和释能、暗条爆发以及色球冲浪喷射等精细过程。
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近些年来，尤其去年以来，随着ChatGPT等人工智能技术的发展，人工智能第一语言Python也水涨船高，在各个领域获得了长足发展。在天文领域，Python及衍生的一系列数据处理分析软件包已经获得广泛使用，在天文数据处理和分析、数据管理、天文数据绘图、高性能计算、机器学习和深度学习、望远镜管理等诸多领域，都有广泛的使用和不俗的性能。关于本次培训的更多详情，可至官网查看：https://nadc.china-vo.org/events/PIA2023a/ 本次培训的课件和视频将在培训结束后在相关网站发布。本次主要介绍中国空间站望远镜（CSST）成像数据处理，以及Python在天文观测和数据处理中的应用。司天的采样频率比全球其它巡天项目高近两个量级，将突破目前探测时标的限制，在新的空域和时域下发现大批新天体、新现象，在宇宙极端高能爆发源、引力波电磁对应体、系外行星和太阳系天体等理论和观测研究中形成新的突破 ...
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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。
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在国家天文科学数据中心（NADC）获科技部批准列入首批国家科技资源共享服务平台一周年之际，中心网站（nadc.china-vo.org）以崭新形象亮相。图1：新版网站首页截图 新版特色与亮点 根据用户群体及其实际需求，进行结构调整和布局设计； 优化资源配置，方便用户使用天文数据、软件工具、云服务及其他服务； 在保持原天文领域云平台功能及服务的基础上 ...新版网站的设计与建设秉承了这一理念，在保留望远镜时间申请、数据检索、云资源服务等原有的重要栏目外，开发并上线了“数据目录”、“数据详情”、“天文会议系统 ...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。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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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 ...此数据在公开数据的基础上经过简单筛选和合并，包括了270条高质量光谱，做了[OIII]波长定标和银河系消光改正。
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这颗新星现在被编号为M31N 1923-12c，意为1923年12月在M31中发现的第3颗新星。当日凌晨4时许，张宓在半米望远镜-公众超新星搜寻项目拍摄的M31核心附近区域的原始图像中，发现一颗候选体，亮度17.5星等（无滤镜）。11时公众超新星搜寻项目网站放出了这批图，但半个小时过去始终无人提交。于是，该候选体由张宓上报至天文电报中央局暂现天体证认页（CBATTOCP）和暂现源命名服务网站（TNS），获得编号PNVJ00423807+4108423、AT2021rno，内部编号PSP21B。他们指出该候选体的光谱与2012年爆发期间相似，均为He/N型新星，暗示M31N 1923-12c的再发周期短至9年，属于再发周期10年之内的快速再发新星。
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望远镜的性能监测系统一旦发现望远镜性能不佳，能将望远镜性能不佳的原因快速反馈给维护人员，从而提高望远镜的维护效率和获得优良的观测数据质量。图2 导星相机获得的各种星像形状统计（第一行为正常观测星像，占星像的绝大部分） 机器学习相关算法已经在很多领域中表现出很好的形状识别和分类能力，可以用于区分望远镜的获得的像斑形状。相关研究成果发表在《英国皇家天文学会月刊》（MNRAS）。论文链接：点击这里。图4 在LAMOST望远镜上进行性能检测，实现了焦面离焦、导星系统、拼接镜面子镜偏移、主动光学性能的实时监测，准确率为96.7%。
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图1：已集成了LAMOST光谱数据的ESASky中文版 ESASky是一个可以对全天进行全面探索的数据可视化网站。基于互联网应用，用户可以随意放大他们感兴趣的任何天体。这些数据对应着天上30多亿个源，包括太阳系中的行星、卫星、小行星、彗星、恒星，弥漫在银河系中的星际介质以及遥远的河外星系。” 传统上天文学家的研究主要集中在个别波段，例如，专门研究射电天文学或X射线天文学。他们学习如何使用该领域的特定仪器收集数据，以及如何将原始观测数据处理成可使用的科学数据。“天文学家并不关心数据是来自欧洲空间局（ESA）的空间观测任务还是地基观测装置，他们只希望能够轻松、快速地获得数据。由于ESDC总部在西班牙，团队中以西班牙语为母语的人快速将系统翻译成西班牙语。现在推出的中文版本，其翻译工作起因来源于团队每年两次参加国际虚拟天文台联盟（IVOA）的会议。
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因此，我们只能不断地搜寻天空，在群星中发现并分辨出它。虽然这个工作计算机也能做，但是天空实在是太复杂了。数以百万计的小行星、相机噪点、鬼影、宇宙射线等等都会被误以为是可疑目标。</p> <p>在PSP中，您需要做的只是看图搜索，倘若发现可疑目标就上报，就这么简单。不用担心是否是真实目标，不用了解各个星星的名字和位置，不用知道如何测量，不用操心如何写英文报告……不要畏惧，勇敢地去参与尝试。</p> <p>看图会很难吗？ ...
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如何搜寻证认更多强透镜样本是当前工作中的主要问题。通过下一代大规模测光巡天项目的开展，人们期待发现数以万计的强透镜系统。但如何在海量的天体图像中快速地找到强透镜候选体？ ...近年来，人工智能的快速发展给我们提供了一种新的可能。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。此外，通过测试卷积神经网络在不同观测条件上的表现以及用不同大小的训练集训练网络，该小组还对卷积神经网络的稳定性作了测试。
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那么作为普通公众，如何能快速直接地表达自己对天文的理解，展示自己关于宇宙的独特幻想和创意呢？答案很简单，来参加万维望远镜宇宙漫游制作大赛，亲自体验真实数据形成的星空吧！比如在第二届大赛中的《天文与文明》、《宇宙漫游》、《小王子的星际之旅》等作品，从不同角度表达了视频作者对于天文和宇宙的理解与想法，并通过漫游的形式展现出来。在大赛正式启动的同时，官方网站同步上线。公众可通过中国虚拟天文台和中国数字科技馆的大赛专题页面了解比赛详细信息并报名参赛、提交作品。参赛作品在线提交截止日期为2017年3月12日。了解更多详细情况可访问大赛官方网站或关注中国虚拟天文台微信公众号。
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南银冠u波段巡天(SCUSS)是使用2.3米Bok望远镜在南银冠区域进行的深度u波段测光巡天。巡天观测于2013年底完成，覆盖天区约5000平方度。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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人工智能（AI）和机器学习（ML）快速渗透到数据生产、处理、分析、挖掘和知识发现的各个环节。数据中心和数据提供者在利用AI/ML提升数据管理水平、数据质量控制、数据互操作服务。但一切都才刚刚开始。科学家们在应用AI/ML时往往感觉数据和服务不够给力，数据中心却尚不清楚该如何提供AI-friendly数据和服务给用户。天文信息学与虚拟天文台2021年学术年会将于2022年7月18-22日在云南丽江召开。本次年会由国家天文科学数据中心、中国天文学会信息化工作委员会联合主办，云南天文台承办。本届学术年会的主题为“面向AI使能科学发现的数据与服务（Making Your Data and Services Ready for AI-enabled Science Discovery）”，探讨如何提升数据与服务的形式与内涵 ...
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万维望远镜被称为虚拟天文台的大众版，是海量真实天文数据快速直接进入课堂、科技馆、个人终端的快速途径。许多人都听说过万维望远镜，但如何使用它进行天文教学、科普演示；如何编辑制作漫游，找到合适的天文资源；如何灵活地使用它丰富强大的各种功能，在教室、学校、科技馆、天象厅等多种不同场景实际应用并不是一件容易的事 ...在培训的最后，崔辰州博士将国际先进的天文科普教学理念与国内实际情况结合，为我们带来报告《天文学为什么重要》，讲述天文学是如何从方方面面改变我们的生活，为老师们带来启发。教师们参观青岛观象台望远镜，了解如何通过望远镜观察并手绘太阳黑子。 参加培训的老师们与乔翠兰博士在“互动式天文教学方式研讨”环节进行现场深度对话交流。崔辰州博士在向老师们展示球幕在天文科普教学中所发挥的作用。 如何让真实天文学数据更好地服务于公众科普和学校教育，一直是中国虚拟天文台的工作重点之一。
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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。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。