宽线区动力学建模软件，用于分析活动星系核的宽线区反向映射数据，测量中心超大质量黑洞的质量以及宽线区的结构和动力学。软件由C语言编写，支持MPI并行库，可在超算集群上运行。
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近年来，随着国内外诸多大型天文观测设备的建设运行，天文研究进入到大数据时代。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。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。培训期间，学员们针对工作中遇到的实际问题与专家们进行了深入探讨，大家普遍反馈培训内容对工作很有帮助，让他们收获颇丰、受益非浅。
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采用一种称为21厘米强度映射的技术，天文学家可以快速观测到大片天区，并用来进行宇宙学和天体物理研究。目前全世界有一大批的相关实验正在或者准备使用这一技术进行宇宙学观测。中国科学院国家天文台在新疆哈密地区巴里坤县大红柳峡乡开展的“天籁”实验项目是其中之一。图一：“天籁”计划实验阵列数据处理流程示意图 为了满足“天籁”计划实验阵列复杂和困难的数据分析和处理任务，该软件采用了一个由任务管理器、任务、数据容器三者组成并相互作用的程序执行框架 ...简要来说，任务一般是一个相对独立的数据处理步骤，数据容器包含观测数据及相应的辅助描述信息，任务管理器控制和管理一系列数据处理任务的执行，它会在任务执行前将所需的数据容器传递给该任务，并在任务执行完成后接收其输出的数据容器 ...2012AA121701, 政府间国际科技创新合作重点专项2016YFE0100300, 2018YFE0120800, 国家自然科学基金委重点项目11633004，天文联合基金U1631118, 广东联合基金（超算 ...
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，由中国科学院国家天文台主导建设，具有我国自主知识产权，是世界最大单口径、最灵敏的射电望远镜，被誉为“中国天眼”。、星际分子探测以及地外文明搜寻等方面取得重大的科学突破。在数据中心建设、大数据存储方案设计、网络传输方案设计、大数据检索与可视化平台设计、资源调度系统设计、数据处理软件开发以及数据计算服务等方面，为FAST科学观测和运行管理提供系统研发、数据管理、分析挖掘等多种支撑服务 ...2016年1月，国家天文台与贵州师范大学合作建成FAST早期科学数据中心贵师大节点。2016年6月，在FAST现场建成早期科学数据中心大窝凼节点。除了FAST观测站本地的存储和计算设施外，中心还参与了FAST配套数据中心和超算平台的建设，与FAST科学部积极攻克海量数据处理关键技术，整理中性氢巡天数据处理的Pipeline并对Gridding进行性能优化 ...
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图1 年会合影 会议背景及主题 本次年会的主题是“天文大模型需求和期待”，旨在以天文大科学工程及其所产生的数据为基础，深入研讨国内外天文大模型及相关下游任务的最新研究进展 ...他表示，随着技术的发展，大型深度学习模型，借助海量数据和强大的计算资源，正在逐渐成为天文学研究的重要工具。共同构建天文大模型和相关应用，将推动天文研究新时代的开启。主题报告内容涵盖了大模型在科研领域的应用、人工智能时代的天文数据处理和分析新技术与新方法，以及机器学习和人工智能技术在天文研究中的科学应用案例，还包括大数据时代天文科普教育的新发展与面临的新挑战等前沿领域 ...图3 会议报告精彩瞬间 与会代表们普遍认为，人工智能技术对于高效解决天文学中海量数据处理等问题具有重要意义，同时，在算力服务的支持下，天文领域大模型的发展将引领科学研究的新范式。他们认为，未来理想化的天文大模型需要依托数据、算力、技术等多方面的支持，在功能上可以深入理解数据、挖掘规律，以发现新的信息，真正成为科研成果产出的利器。
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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。
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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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原子钟权重的大小是国际原子时归算时的参数和衡量原子钟长期性能水平的标志。根据原子钟的性能确定其权重，可以充分发挥性能优秀的原子钟优势。
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近期，厦门大学的研究生汪琳、张小霞助理教授、王俊峰教授等人与北京天文馆合作，基于LAMOST DR5数据的白矮星样本，系统搜寻了具有红外超出现象的白矮星成员。这为研究白矮星的红外超现象具有重要的科学意义。该成果已被国际知名天文期刊《天体物理学报》接收。论文链接：点击这里。 所谓红外超（出）是指天体的红外辐射大于相同光谱型天体的正常红外辐射的现象。从观测角度而言，具有红外超现象的白矮星，被探测到的红外辐射均超出了白矮星自身的光球辐射。LAMOST已发布的白矮星数据为进一步扩大红外超样本提供了可能。未来，对这些新发现的具有红外超现象的白矮星进行后随观测（如高分辨的红外成像、红外光谱），将进一步确认这些红外超的起源，并有望扩大当前十分有限的白矮星-褐矮星双星与尘埃盘样本。
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图1：工作人员正在进行底片扫描工作 本次数据释放包含了6615张质量较高的天文数字底片，观测目标主要为太阳系外天体，解算后天体测量精度达0.2″。本次数据上线得到国家天文科学数据中心的大力支持。
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11月18日，国家天文科学数据中心（简称NADC）与北京北龙超级云计算有限责任公司（简称北龙超云）战略合作协议签订仪式在国家天文台举行。，国家天文台用户代表高亮、刘超、周桂萍、罗阿理、赵景昆，北龙超云HPC专家和NADC团队代表出席了签约仪式。图1：签约现场 在参会领导和专家的共同见证下，国家天文科学数据中心主任赵公博研究员、北京北龙超级云计算有限责任公司总经理吴迪女士分别代表国家天文科学数据中心和北龙超云在战略合作协议上签字。图2：签约仪式 根据双方的约定，北龙超云将为天文领域用户提供百万核时的试用计算服务。特别是以本战略合作名义采购北龙超云高性能计算服务，将享受特别的价格优惠。图3：与会嘉宾合影留念 欢迎有高性能计算需求的用户与国家天文科学数据中心或者北龙超云的客服代表联系。
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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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近期，中国科学院云南天文台太阳物理研究团组洪俊超副研究员及其合作者季凯帆研究员、刘辉研究员等人，开展了太阳观测分析与人工智能学习的学科交叉研究。图1：流程图展示了机器学习模型通过输入多波段极紫外观测数据预测软X射线日冕成像。本研究采用一种机器（深度）学习方法——人工智能卷积神经网络，统计分析了对应的AIA与XRT数据，建立了由AIA 6波段观测至XRT软X射线观测的映射模型。未来，由机器学习虚拟的多波段观测可能为某些具体的太阳物理分析（如日冕结构热分布）提供数据辅助。该工作获得了国家自然科学基金重点项目、面上项目、中国科学院太阳活动重点实验室以及科技部重大项目的支持。国家天文科学数据中心为天文观测设备和研究计划提供数据与技术服务。
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先说一下发现超新星的原理： 超新星是银河系之外的星系中某个大质量恒星死亡时发生的大规模爆发，在我们看来就是某个星系中突然多了一个星点。既然这个工作人人都可参与，为何不让大家像游戏一样都玩玩呢，天文如果玩起来一定会很开心的，如此，PSP平台应运而生。可以这么说，PSP系统其实就是一个网上看图平台。，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“这是可疑目标！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）。在页面中的“我的记录”中是关于您搜索情况的统计，我们希望这个统计的最后一项的百分比越大越好，但是希望倒数第二项百分比越小越好。
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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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因为保密等原因，不能提供更多获得数据的仪器等方面的描述，数据更新时间为不定时更新，此数据为DUT1=UT1-UTC 值的公告，以+/-0.1s 精度的时间信号传输。
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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。