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 ...
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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静态图是将新图和历史图（以前拍摄的同一目标位置的图）进行减法的操作，将重复部分减去只留下新出现星点的部分，然后再做强化处理，因此在静态图中找新目标被叫做寻找亮斑。超新星SN2013gb ，由绍兴爱好者王彬发现 超新星SN2013fw ，由宁波爱好者金彰伟发现 动态图就是将未做减法处理的新图和历史图来回切换，由于人眼对两图中的不同部分非常敏感 ...我想您肯定希望自己查看的是最新的未被别人查看过的图啦：）~为避免一张图片被长时间占用，系统规定每张图的最长判断时间是3分钟，您可以在搜索的同时通过了解图片的名称和拍摄时间来得知自己看图的大概进度，不用担心自己的判断是否准确，如果觉得可疑，尽可大胆点击 ...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）。
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乔老师建议，在接下来的比赛中，不同专业的同学可以在构思漫游题材时找到适合自己的创新点，在万维望远镜的世界大胆玩耍和摸索。 ...
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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。
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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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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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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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经管理员张宓查验后，认为该候选体较暗，且拖线情况与图像中其他恒星相比较不明显，不排除其为噪点的可能性，稳妥起见决定当晚进行补拍确认。 ...
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图2：学生们在居家期间坚持完善作品 未来 组织参加比赛只是激发学生探索兴趣、鼓励他们大胆创作的一次实践机会，如何更好地将万维望远镜融入教学活动，培养学生自主创新的能力才是杨老师的终极目标所在 ...利用万维望远镜开展教学对大部分一线教师来说充满挑战，不仅需要熟练掌握使用方法，还需要充分将资源与课程结合、对课堂有预设等等。但杨老师认为，所谓教育，就像是陪一个人经历一场与困难挑战的旅程。
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值得一提的是，王海峰等人还大胆假设如果这些垂向运动是由于银河系外盘的翘曲(warp)所致，我们会探测到什么样的物理现象呢？ ...
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层次聚类算法是一种无监督算法。它按照某种预设的度量来量化数据之间的距离，并将距离用树状图呈现。层次聚类不只提供最终的聚类结果，也能呈现数据点之间的层次关系。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。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. 分子云 与离散分布的星系、恒星不同，分子云在空间中连续分布。层次聚类算法在分子云中的应用更为多样。但随着数据集越来越大，选取合适的特征量进行算法分类是一大趋势。 层次聚类方法可以实现小行星族的分类并识别其动力学演化，也可以用于X射线天体光谱分类和系外行星分类。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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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。
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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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23时，公众超新星搜寻项目放出第一批该区域图像，因拖线造成图像质量较差、目标难以识别，未能有参与者提交上述目标。于是，张宓与高兴决定继续等待12日0时另一批该区域图像的提交情况。
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近日，国家天文台王守成博士、马骏研究员，云南大学陈丙秋副教授，云南天文台龙潜研究员等人基于LAMOST数据构建了搜寻仙女星系（M31）星团的新方法，并从仙女星系全景考古巡天（PAndAS）测光数据中证认出 ...而在没有哈勃数据的区域，研究团队基于LAMOST，PAndAS等地面望远镜的观测数据优势，利用新方法在搜寻M31盘中年轻星团方面取得了新的突破。
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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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2022年，法国斯特拉斯堡天文数据中心（The Strasbourg astronomical Data Center，简称 CDS）迎来了它的50岁生日。法国高等教育研究与创新部（French Ministry for Higher Education Research and Innovation, MESRI）、法国国家科学研究中心国家地球科学和天文研究所 ...national de la recherche scientifique - Institut national des sciences de l'Univers，CNRS-INSU）、斯特拉斯堡大学、法国国家科学中心开放研究数据部门 ...CDS 当前的资源和服务 CDS属于法国斯特拉斯堡天文台，是天文数据库领域的先驱。CDS在1972年开始采用计算机对天文数据和文档进行电子化管理。绿荫掩映中的法国斯特拉斯堡天文台（崔辰州 摄） 其数据资源的核心是天文学家多年来向提交的2万余个大大小小的星表，主要包括国际大科学项目以及科学家的论文数据，其中UCAC、GAIA等大科学项目产生的超大规模数据最为知名 ...