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。
-
-
此日食计算器能够查询公元前3000至后3000年范围内的日食信息，生成每次日食的覆盖区、中心区范围数据，展示日食带的地图；并可根据用户在地图上点击的坐标在线计算该地日食各阶段时间、食分等观测信息。
-
近期，由德州学院王丽丽副教授、上海天文台沈世银研究员、国家天文台罗阿理研究员等人组成的研究团队分析了LAMOST巡天中约43000个星系，并成功测量了这些星系的平均年龄和金属丰度，首次发布了LAMOST ...图1 仙女座星系（图源：Sam Pitts） 研究团队将清华大学李成教授团队用于分析尘埃消光的基于光谱小尺度特征星族合成方法进行了拓展，并应用到LAMOST巡天中的星系光谱数据，从而定量计算了星系的平均年龄和金属丰度等基本星族参数 ...
-
北京大学 张春风 北京大学 王铂钧 北京大学 于全瑛琦 国家空间科学中心 张荣玉 国家空间科学中心 余婷 上海天文台 尚自乾 山东大学 于永林 山东大学 国文清 紫金山天文台 卢磊 紫金山天文台 王洪丰 德州学院 ...
-
尽管盖亚视差数据的精度很高，但这些恒星中的大多数都很遥远或微弱，因此它们的视差不确定性很大，不能简单地用视差的倒数来计算距离。此数据集中，采用一种概率方法来估计恒星两种类型的距离，即，仅使用EDR3视差的几何距离以及使用EDR3视差、G星等和BP-RP颜色的测光几何距离。
-
BIPM原子钟频率漂移计算周期为一个月，每月初公布上月相关儒略日对应频率漂移的计算结果，单位为ns/day/30days。
-
国际权度局BIPM原子钟速率计算周期为一个月，每月初公布上月相关儒略日对应的速率计算结果，单位为ns/天。
-
BIPM原子钟权重计算周期为一个月，每月初公布上月相关儒略日对应权重的计算结果。NTSC通过数据字典匹配提取NTSC原子钟权重数据。
-
由于计算机和网络的普及，这些复杂的工作完全不需要我们去深入了解，因为计算机最能干的事情就是完成有规律且重复性很强的工作。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。很多时候，计算机的判断能力远远不如人。这就需要一双眼睛来给计算机帮忙，人机结合，效率更高。
-
北京师范大学与国家天文台的联合培养博士生哈斯铁尔·哈尔肯等人利用LAMOST光谱数据，同时结合Gaia、2MASS和WISE测光数据对M型年轻恒星进行了系统研究，发现早型M型恒星（质量大于0.35倍太阳质量）拥有行星的概率更大 ...，而质量小于0.35倍太阳质量的M型恒星虽然拥有行星的概率较小，但也可以拥有类木星行星。含有丰富气体和尘埃的原初星周盘）具有如下两种演化模式（图2）: 对于质量小于0.35倍太阳质量的有星周盘的M型恒星，当其年龄小于100万年时，80%的恒星没有完整盘，说明它们的星周盘一开始就缺少气体和尘埃，因此形成行星的概率比较小 ...
-
来自世界各地300多位天文中最懂计算机的人和计算机中最喜欢天文的人聚集在荷兰北部的格罗宁根（Groningen）。ADASS每年选择一个不同的地点举行，为从事天文数据获取、处理、分析、开放共享进行算法研究和软件系统设计开发的天文学家、计算机科学家、软件工程师、项目管理人员、学生等提供了交流切磋的平台。 ...
-
本数据列出了近20年文献中给出的18组大质量黑洞-宿主星系关系，并将每一组关系代入模型计算得出宇宙随机引力波背景的特征应变幅度、特征应变幅度频谱在低频段的转折频率及转折谱指数等参数信息。
-
全国科学计算与信息化会议面向全国科学研究人员以及计算机专家与工程技术人员，搭建一个沟通交流平台，探讨科学研究需求、实际工作经验以及新技术发展与应用，以更好的提升计算机与信息技术在现代科学研究的应用水平。第二十届全国科学计算与信息化会议由中国核学会核电子学与核探测技术分会主办，中国科学院高能物理研究所承办，定于2021年9月13日至17日在青海省西宁市召开。会议将邀请多名知名学者做特邀报告，汇集高能物理与核物理、空间天文、生物医药等领域的科研人员和计算机专家，共同分享科学计算与信息化的最新动态及研究成果。 | ...
-
以云计算、机器学习为代表的新技术在大数据领域得到了广泛的应用,促进了一大批科研成果的产出。为了应对天文大数据的挑战，国家天文科学数据中心开始了基于云计算与机器学习技术的科学平台建设，初步建立了包括高性能计算与混合云技术架构的云资源平台。图1：崔辰州研究员做主题报告 李长华老师对云计算技术及国家天文科学数据中心云资源平台进行了详细的介绍与使用培训，对云资源平台使用中经常遇到的问题进行了解答。图2：李长华老师介绍云资源平台与使用 图3：韩军老师讲授DOCKER使用方法 来自北京超级云计算有限公司的甄亚楠老师详细介绍了基于云服务模式的超级计算环境构建及在科研应用方面的典型案例。来自阿里云计算有限公司资深技术专家、机器学习PAI的平台架构师与负责人谭锋老师讲解了基于PAI开展机器学习任务原则及步骤。
-
天文大数据在数据存储、计算等方面对传统的科学研究提出了挑战。以云计算、机器学习为代表的新技术在大数据领域得到了广泛的应用,促进了一大批科研成果的产出。为使科研人员能够深入了解云计算及机器学习的原理及技术，国家天文科学数据中心根据《国家天文台2021年度职工培训计划》安排，将于2021年9月27-28日在国家天文台A601会议室举办云计算与机器学习的技术培训 ...2009年从中国科学院计算技术研究所获得计算机应用工学博士，2009年至2013年先后在香港城市大学、香港中文大学和新加坡南洋理工大学留学，2014年入选中国科学院“百人计划”引进海外高层次人才类 ...李长华，国家天文科学数据中心项目高级工程师，拥有多年云计算、高性能计算平台建设经验，主要研究方向为天文信息技术与大数据处理、机器学习。主要讲授内容为云计算技术以及基于国家天文科学数据中心云资源平台科研应用。
-
GoFA 是一个纯Go实现的基础天文计算库，基于国际天文联合会官方的基础天文标准库【Standards Of Fundamental Astronomy (SOFA), http://iausofa.org ...
-
在国家重点研发计划《宇宙学高性能异构模拟系统》（2017YFB0203301）支持下，完成并使用异构模拟系统软件PhotoNs，针对暗能量巡天项目，在国家超级计算昆山中心的国产平台上，使用1024核心和加速设备 ...
-
很多时候，计算机的精确计算判断远远不如人类特有的感 性和模糊思维更高效。</p> <p style="text-indent: 2em"> 据悉，截至8月1日17点，已经有305人成功注册该系统。无奈，高兴自觉计算机、软件并不是自己的强项，这个想法始终没能实现。</p> <p style="text-indent: 2em"> 尽管如此，高兴利用星明天文台开展了不少公众项目。”</p> <p style="text-indent: 2em"> 今年年初，崔辰州和高兴在一次交流活动中几乎是一拍即合，由星明天文台提供内容，中国虚拟天文台提供计算机技术和平台。
-
基于此，研究人员通过机器学习方法构建了适合不同波段样本的最优分类器，为X射线牛顿天文望远镜第九次发布数据（DR9）提供了分类预测和概率。接着，利用机器学习方法针对不同波段的已知样本分别构建了不同的分类器，从中挑选出最优分类器对X射线牛顿天文望远镜DR9数据中的未知源给出了分类预测和概率。
-
论文链接：点击这里 图1：各种各样的系外行星系统与太阳系的对比图（图片来源：NASA） 借助LAMOST和Gaia的观测数据，研究团队测定了恒星的三维速度，基于此计算出恒星的运动学年龄。在确定了恒星的年龄，并排除了其他恒星参数影响后，研究团队发现，随着恒星年龄增加，恒星周围出现行星系统的概率不变，一直保持在50%左右（如图3左）。