• 星明天文台在理想情况下正常运转的时候,一个夜晚要追踪700~1000个这样的星系,因此对每个目标都进行“不同”的工作量是非常大的,这个工作简单而繁重,然而科学发现往往来自于这样平常而不断累积的工作 ...
    可以这么说,PSP系统其实就是一个上看图平台。 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)。
    超新星SN2013gb ,由绍兴爱好者王彬发现 超新星SN2013fw ,由宁波爱好者彰伟发现 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 ...
    对于提交的报告,国际天文学联合会(IAU)会在得到光谱认证后授予超新星永久编号,并在其站发布电子公报公布你的发现(根据IAU规则,或早或晚)。
    请允许我们在页宣传中使用您的真实姓名。
  • 由于计算机和络的普及,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。
    简单的说就是在图像间亮点,不同。
  • 右下角是@珊珊设计的IVOA LOGO全家福 02_03:墙上是China-VO贡献的背景海报 02_04:China-VO贡献的展桌装饰   巧克力甜心 开普勒巧克力的展台特别有意思 ...
    EIE集团   08_18:Officina Stellare 08_19:东道主奥地利天文和天体物理学会 08_20:澳大利亚天文光学 08_21:美国科学基会 ...
  • 近日,国家自然科学基委员会公布了2017年度基申请项目评审结果。
    由国家天文台、天津大学、阿里云计算有限公司联合申请的“面向时域天文学的虚拟天文台核心能力建设与科学应用”项目获得天文联合基重点项目的资助。 “数据融合”是虚拟天文台的核心能力。
    项目负责人崔辰州博士表示:“在国基的支持下,借助阿里云全球化强大的资源优势,经过团队3-4年的努力,有信心让中国虚拟天文台的数据融合能力提升到国际先进水平,为我国的天文学研究和科普教育提供更好地服务。
  • 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络。
  • 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络。
  • 中国虚拟天文台是中国天文界在中国天文数据中心资源平台基础上共同打造的一个络化科学研究和科普教育资源平台。
  • 图2:对科学数据栏目的功能进行了细分 考虑到天文专业用户日常工作需要,中心对原有站功能进行了整合。
    站底部的致谢模板和使用指南,可以帮助用户更好地使用站数据资源与服务。 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。
    新版站增加了最新研发的日食计算器,为公众规划日食观测提供方便的信息查询。
    图4:站列出了最新的公众科普活动 新版站还增加了全站统一检索功能。
    站功能还在不断优化,如您在使用的过程中有任何意见或建议,欢迎及时向我们反馈!
  • 3月11日,国家自然科学基委员会“以络为基础的科学活动环境研究”重大研究计划结束评估会举行,由中国科学院国家天文台承担的“中国虚拟天文台试验系统研究与开发”项目作为5项代表性成果之一向评估专家进行了汇报 ...
    “以络为基础的科学活动环境研究”重大研究计划2004年启动,是国内最早启动的科研信息化(e-Science)大型科学研究计划之一,由自然基委信息科学部牵头,会同数理科学部、化学科学部、生命科学部、地球科学部 ...
    这个平台以国内核心天文观测设备的时间申请、审批,数据汇交、共享、使用,课题设计、开展为线索,融合天文观测和科研活动所需的科学数据、络存储、高性能计算、软件和实用工具等资源,形成一个物理上分散、逻辑上统一的络化科学研究平台 ...
    ,实现了10年前该重大研究计划打造“以络为基础的科学活动环境”的目标。
    委10年前启动的这个重大研究计划所孕育的研究成果和培养起来的人才队伍正在为今天和明天的天文学研究和科技创新做出更多的贡献。
  • 图2:OBJ格式(左)与3DS格式(右)对比 如果你不知道去哪里3D模型,这里为大家提供了一些址可供参考: NASA 3D资源:https://nasa3d.arc.nasa.gov/models ...
    3D学苑:https://www.3dxy.com yeggi 3D资源:https://www.yeggi.com 3D模型如何导入? ...
    假设我们要模拟ISS的运行情况,首先在络上搜索它的TLE(参考址:https://celestrak.com/)。
  • 南山25米射电望远镜为修正型卡塞格伦天线,1993年建成并投入使用,经过升级改造后口径扩大到26米,新的26米南山射电望远镜承担着重要的国际合作及国内重大课题的天文观测任务,是欧洲甚长基线干涉、国际动力测地 ...
    、俄罗斯低频VLBI、东亚VLBI4个国际合作组织的正式成员。
  • 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。
    大赛由中国天文学会普及工作委员会、国家天文台联合主办,中国虚拟天文台(China-VO)、《天文爱好者》杂志社、华师京城高新技术(集团)有限公司、吸易(北京)络技术有限公司承办,微软研究院、华中师范大学 ...
    、上海天文台、北京师范大学天文学系、《中国国家天文》编辑部、中国天文科普、重庆梧台科技发展有限公司、国家地球系统科学数据共享平台天文科学中心协办。
    关于大赛的更多信息请访问大赛站(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)。
  • 其实,由于计算机和络的普及,普通天文爱好者也可以参与这些复杂的工作。” 张家硕说,现在星空中容易观测到的天体基本上都被发现了,普通天文爱好者凭借自己的设备是很难发现新天体的。
    他一有时间,就用手机上,通过新图和历史图片的精细对比,查找新天体,经常一看就是半个多小时。功夫不负有心人,去年12月25日,在一次参加完同学聚会回家的路上,他第一次发现了新天体。
    “这个查找过程,其实就是‘不同’。有经验的天文爱好者几分钟就能找到,‘大佬’甚至只需几十秒。但也要靠运气。
    图4 张家硕在站经过图片对比发现的新天体 今年寒假期间,张家硕将更多精力投入到寻找新天体中,1月28日和2月4日,他连续发现两个新天体。
    这3个新天体上报至国际天文学联合会天文电报中央局暂现天体证认页(CBAT TOCP)和暂现源名称服务(TNS)后,最近全部获得了认证。
  • 虽然这两颗候选体比较暗弱且接近星系核心,有一定的识别难度,但仍有毕春朋、黄帅两位项目参与者凭借自己的“火眼金睛”提交了上述候选体,张宓随即对他们的提交作出了判定,并上报至暂现源名称服务( ...
    这项工作得到了保加利亚共和国教育与科学部、国家RI路线图项目D01-383/18.12.2020和保加利亚自然科学基会拨款DN18/10-11.12.2017的部分支持。
    这项工作也是保加利亚自然科学基会拨款DN18/10-11.12.2017的一部分。
  • s-psp/discovery/getimage--.jpg" style="width: 333px; height: 273px;" /></div> <div>     后由彰伟验证为一颗 ...
  • 2016年度《中国国家天文》“家乡的星星”络征集活动开启! 我们早已熟悉了西方的88星座、中国的三垣四象二十八星宿,但我们并不知道究竟有多少“民间星座”还隐藏在中国的乡间。
    为了保护、挖掘中国的民间星空文化,2016年度《中国国家天文》“家乡的星星”络征集活动于今日正式开启。
    本年度络征集活动由中国科学院国家天文台《中国国家天文》杂志(CNA)主办,中国虚拟天文台(China-VO)协办,面向大众有奖征集中国民间的星座名称。
    友可以通过中国虚拟天文台站进行在线注册提交(址:http://mystar.china-vo.org)。提交信息的有效性将由专家委员会进行评审。   (徐刚绘图) ...
  • 这个看似简单的“不同”游戏,让公众有机会深入参与天文发现,一部分参与者甚至还为科学发现提供了有力的支持。
    该平台由中国科学院国家天文台副研究员李广伟组织协调,太原理工大学智能光学成像实验室贾鹏团队开发,国家天文科学数据中心提供数据和络支持。
  • 结果表明:本研究中提出的深度神经络对RFI的识别效果总体上与AOFlagger相当,并在一定情况下比现有算法有所改进。
    本研究提出了一种鲁棒的基于卷积神经络(CNN)的RFI识别方法。
    络结构 该络用在真实的LOFAR、MeerKAT数据上经过训练得到的模型对真实数据中的RFI的识别结果与当前主流的RFI识别软件AOflagger以及tircolour (MeerKAT望远镜的RFI ...
    CNN模型与AOFlagger以及tircolour的RFI标记效果对比 这项工作得到了中国国家SKA计划(2020SKA0110300)、国家自然科学基委员会和中国科学院合作的天文学联合研究基( ...
    U1831204,U1931141)、国家自然科学基委员会国际合作与交流基(11961141001)、国家科学基(11903009)、广州大学全日制研究生基础创新项目(2020GDJC-D20)、 ...
  • 本研究提出了一种鲁棒的基于卷积神经络(CNN)的热亚矮星搜寻方法。
    本研究利用LAMOS DR7-V1的光谱数据作为数据集构建了一个混合模型(络结构见图1),包括一个8类分类模型和一个2分类模型,该模型在测试集上达到了96.17%的准确率。
    图1 络结构 总的来说,本研究提出的模型可以有效地识别特定的光谱,结果鲁棒,精度高,可以进一步应用于大规模光谱的分类和特定目标的搜索。
    这项工作得到了中国国家SKA计划(2020SKA0110300)、国家基青年科学基(11903009)、国家自然科学基委员会和中国科学院合作的天文学联合研究基(U1831204,U1931141 ...
    )、国家自然科学基委员会国际合作与交流基(11961141001)、国家科学基(12173028)、广州市基础与应用基础研究项目(202102020677)、广州大学全日制研究生基础创新项目(2021GDJC-M15 ...
  •  
我们使用cookies为您提供更好的体验。继续使用本网站,即表示您同意按照我们的Cookie 政策使用cookie。
接受