左上角子图中的黑色弧线表示本地旋臂的中心位置。
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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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我们使用机器学习技术有效的识别了新的共生星。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。
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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。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。引力波、中微子等非电磁波段探测数据的加入让本已极具挑战性的天文大数据再度升级。高度智能化巡天和随动观测成为技术发展新焦点。机器学习（ML）和人工智能（AI）能否在多信使天文学时代大显身手？ 中国虚拟天文台与天文信息学2018年学术年会将于2018年11月21-25日在江西景德镇召开。本届学术年会的主题为 “天文学中的机器学习和人工智能（ML and AI in Astronomy）”，将聚焦于机器学习和人工智能技术在天文学中的最新和潜在应用。 ...
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此数据集包含经过加工处理的583851条LAMOST DR3光谱。数据集包括训练集和测试集，均包含索引文件（index.csv）和光谱文件（.txt）两部分：索引文件的第一行是字段名，之后每一行代表一条天体光谱。训练集和测试集第一个字段均为光谱文件id号，训练集还包括一个分类标签字段。train_data.zip和test_data.zip中是以txt格式存储的经过插值采样光谱，所有光谱波长区间和采样点相同，波长范围是3800-9000Å采样点个数都是2600个。此数据集曾用于天体光谱智能分类天池大赛。
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本代码可作为启发，应用于不同类别的星载相机数据处理任务中。
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本代码可作为启发，应用于不同类别的星载相机数据处理任务中。
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由于这种图像显示方式对画面生成及显示有极高的要求，现在，360度×180度的全景画幅只应用在了极少数的科技娱乐场馆当中。
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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。 ...多波段天文学 ※ 数据开放共享 ※ 数据科学的挑战（工具从数理统计到机器学习的演变 ...
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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。
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在 MJD 58501（2019 年 1 月 18 日）至 MJD 59427（2021 年 8 月 1 日）期间，天马射电望远镜利用 2.25/8.60 GHz 双频接收机和数字后端系统（digital ...双频接收机是一个低温冷却的双极化接收机，频率覆盖范围分别为2.20-2.30和8.20-9.00 GHz。
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图1：类星体示意图（源自网络） 近期，国家天文台科研人员李长华、张彦霞、崔辰州等人基于北京-亚利桑那巡天（BASS）大型测光数据、LAMOST和SDSS的光谱巡天数据，通过多种机器学习方法，设计了二分及多分两种不同的分类策略 ...李长华等人基于机器学习方法，研究了一步模型（对样本整体预测）和两步模型（对样本先分类，再预测）来测算样本的测光红移。
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也许，你就有机会和专业天文队伍合作找到那颗属于你的超新星。</p> <p style="text-indent: 2em"> 因此，该搜寻平台本质上就是一个网上看图平台。中科院国家天文台研究员、中国虚拟天文台负责人崔辰州告诉《中国科学报》记者，辨图之所以需要借助人类的双眼，是因为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。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。此外，平台也争取向天文爱好者提供更多知识、教程，并让他们获得与专业人员互动、交流的机会。</p> <p> 《中国科学报》 (2015-08-07 第8版 新知)</p> ...
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申请用户遍布国内及澳门和台湾的天文研究机构及高校，主要有国家天文台、云南天文台、紫金山天文台、上海天文台、北京大学、清华大学、中国科学技术大学、北京师范大学、澳门科技大学、台湾中央大学等机构；此外还有国外用户 ...
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可以这么说，PSP系统其实就是一个网上看图平台。 举个例子吧： PSP的搜索图有两种，分别是静态强化处理图（以下简称静态图）和手动动态切换图（以下简称动态图）。我们强烈建议您对可疑目标做指示（如果无法完成上述标记功能，大多是因为浏览器的问题，您可以换一个浏览器尝试，尤其是手机用户，请不要使用UC浏览器）。好了，已经迫不及待了，您可以尝试做一下在线测试，过关了就会成为PSP大家庭的一员，开始您充满期待的搜索之旅啦~~~~ 如果您打算使用手机看图，可以试试这个网址https://nadc.china-vo.org ...
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团队通过对比脉冲星辐射和其X射线辐射轮廓相位，发现其所发出快速射电暴爆发与脉冲星脉冲具有不同的相位分布，快速射电暴发生的相位更为随机。该工作揭示了快速射电暴爆发现象与射电脉冲星辐射可能存在物理机制上的不同。 论文链接：点击这里。 快速射电暴一般是来自宇宙深处其他星系的毫秒级极亮射电爆发。但是，FRB产生的具体机制和起源天体仍然是目前天体物理最热门的研究方向之一。 SGRJ1935+2154是一颗位于银河系内的磁星。这些来自磁星的极亮射电爆发为我们研究FRB的产生机制提供了重要的信息。 FAST优先重大团队在2020年10月针对SGR J1935+2154进行了一个月的监测，并成功探测到该源的脉冲星单脉冲辐射。这个发现揭示了快速射电暴的产生机制很可能与脉冲星辐射不同，它们发生的时候可能伴随着可以破坏磁层稳定结构的爆发性过程，因此它们可以出现在各种不同的旋转相位（如图2所示）。
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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4：甄亚楠老师介绍超算云在科研中的应用 大数据的分析与挖掘离不开自动化的手段，人工智能与机器学习在天文科研领域发挥了重要的作用。在第二天的课程中，来自国家天文台太阳预报团组的首席科学家、博士生导师徐龙研究员详细讲解了人工智能与机器学习的前沿、基础及在天文科研中的应用。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。
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值得注意的是，本次年会是第一次同时有来自台湾、香港、澳门和大陆，即两岸四地天文科研及科普工作者参加的会议。本届学术年会由国家天文台主办，景德镇学院承办。 ...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，让本已极具挑战性的天文大数据再度升级。本届学术年会的主题为 “天文学中的机器学习和人工智能（ML and AI in Astronomy）”，聚焦于机器学习和人工智能技术在天文学中的最新和潜在应用。 ...国家天文台FAST首席科学家李菂研究员做大会主题报告 《机器学习与FAST》 本次会议研讨主题包括但不限于以下几个方面： ※ 机器学习和人工智能技术 ※ 数据挖掘、知识发现与信息提取 ...天文信息学这个交叉学科的魅力和勃勃生机在会议期间体现得淋漓尽致。 ...
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我们利用哈勃太空望远镜HST上的WFC3相机观测了7个紫外连续谱极蓝的高红移星系，具体参考Jiang et al. 2020, ApJ, 889, 90。
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培训采用网上在线报名方式，您可登录培训网站提交报名信息并缴纳培训费。会务组将及时确认并预定房间。培训学员的食宿由会务组统一安排，费用自理。培训网址：https://nadc.china-vo.org/events/training2023/ 培训详情：2023年互动式天文教育全国教师培训，等你来参加！（点击查看） 报名截止日期：2023年7月7日24时 联系方式： 李珊珊女士（国家天文台，手机15811072189） 任安炳老师（西华师范大学，手机18881790759） ...