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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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 ...160946个源的银道面背景类星体候选体星表。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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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。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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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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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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在引力的约束下，恒星汇聚成星团和星系，星系汇聚成星系团，星系团之间相互连接形成大尺度结构。这些天体虽然空间尺度差异巨大，但它们都具有相似的等级化结构。 层次聚类算法是一种无监督算法。如今这个算法在天文学的各个分支都有广泛应用。 星系团 星系团既是大尺度结构的结点枢纽，也是星系形成和演化的重要场所。如何搜寻星系团，证认星系团内部的团成员一直是星系团研究的重要内容。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。只利用恒星的运动学信息，以投影束缚能为度量进行聚类，可以将疏散双星团的结构区分开来。 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.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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学术会议的主题是“天文学的‘大数据’（Big Data in Astronomy）”。本届年会采用了学术报告与嘉宾论坛相结合的形式。年会上三场嘉宾论坛分别围绕三个主题来进行，即“云计算和大数据给我们带来哪些变化”、“天文学研究和科普教育对云计算、大数据有哪些需求”、“如何实现产学研的合作互赢”。国家天文台赵永恒研究员和胡义博士分别向参加讲座的近300名学生和家长做了《宇宙的创生》和《一个天文工作者的南极历程》的科普讲座，将天文知识和科学探索精神带给青少年。中国虚拟天文台与天文信息学2014年学术年会的举行对天文信息化建设、天文科技资源的开放共享、云计算和大数据技术在天文领域的应用、产学研合作、天文信息学及天文普及事业的发展起到了积极的推动作用。
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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。深度定制的相位屏模拟代码（包括可变r0 L0和boiling effect），以及其他介质内的光波相位扰动可以联系论文作者贾鹏（邮箱robinmartin@126.com或robinmartin20@gmail.com ...
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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。深度定制的相位屏模拟代码（包括可变r0 L0和boiling effect），以及其他介质内的光波相位扰动可以联系论文作者贾鹏（邮箱robinmartin@126.com或robinmartin20@gmail.com ...
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该数据是我们在论文《用COLA快速生成模拟星系表》中提到的SDSS DR12星系的模拟星表，产生快速模拟星表的技术是基于以下几个：Code for Anisotropies in the Microwave ...
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这是我们论文“用COLA快速生成模拟星系目录”的支持数据，包括模拟目录和merger-tree输出的晕文件。
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LAMOST第五次数据发布，覆盖了赤纬从-10到80度的∼17,000平方度天区，包含900万个天体的低分辨率合并光谱，每个光谱从2011年10月至2017年6月重复曝光2到数十次。对于每条光谱，计算了11个元素的60条谱线的宽度。对于早于F型的恒星，一旦同时探测到吸收和发射成份，巴尔默线将同时拟合两种成分。单次曝光光谱的视向速度由光谱和最佳拟合模版的最小chi^2法测量得到。谱线宽度和单个光谱的视向速度的信息可在线获得。对于在同一天观测的信噪比高于20的恒星，视向速度不确定性低于5km/s，而在不同夜晚观测的恒星，视向速度不确定性增加到10km/s。
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2015年，Ness等人提出了数据驱动的The Cannon算法来计算恒星参数，这种方法的优势是可以容易地在不同光谱巡天之间相互定标恒星参数。章博等人发现该方法存在一定的局限性：只能对很窄的参数范围内的恒星进行建模（例如有效温度从5500K-3800K），而无法扩展到更宽范围。因此章博等人提出利用支持向量回归（一种非参数化回归模型）来改进这种数据驱动的恒星参数计算方法，构建了SLAM方法。经测试，SLAM方法在宽参数范围内展示出优越的性能，使得光谱巡天的相互定标不再受到参数范围的限制。这体现了SLAM方法相较于The Cannon算法的巨大优势。SLAM方法为开展银河系的科学研究提供了非常有力的工具。
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恒星距离是天体物理学的基础支柱，这是一个包含14.7亿颗恒星的几何距离星表，其中92%的是测光几何距离。来自盖亚14.7亿恒星视差数据的发布对距离测量非常有帮助。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。这两种类型的估算都涉及方向相关的先验论，该先验论是根据盖亚所看到的银河系恒星的3D分布、颜色和星等的复杂模型构建的，即同时考虑星际消光和盖亚选择函数。对模拟数据的测试，以及对独立估计和疏散星团的验证，表明我们的估算距离在几个kpc内是可靠的。
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DESI暗能量光谱巡天的测光巡天部分(http://legacysurvey.org/)由暗能量相机经典巡天、北京-亚利桑那巡天和Mayall z-波段经典巡天三个项目联合完成，分别使用CTIO Blanco ...， Steward Bok 90”和KPNO Mayall三台望远镜对北半球可见的14000平方度天区做了g/r/z三波段测光观测，测光深度达到了g=24.0,r=23.4和z=22.5 AB mag ...此外，数据还包括了来自WISE卫星中红外波段（3.4， 4.6， 12， 和22微米）的测光数据。本释放数据是基于Tractor方法（Lang et al. 2016）和交叉匹配得到的星表数据。
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本次数据释放基于SDSS-IV前两年（2014-2016年7月）的观测数据，与之前所有的SDSS数据释放版本一致，DR14是SDSS之前所有观测数据的累积，包括SDSS自2000年第一期巡天以来获取的所有数据的最新处理和定标结果 ...DR14的新数据包括扩展重子振荡光谱巡天（eBOSS）的首次数据发布；来自阿帕奇点天文台(APO)银河演化实验巡天（APOGEE-2）第二阶段的第一批数据，包括了来自于一种新的数据驱动机器学习算法的恒星参数测量结果 ...；来自MaNGA观测的邻近星系的数据。