这里是处理后的多频道数据文件。数据发表在 Shao et al. 2017, ApJ, 845, 138; Wang et al. 2019, ApJ, 887, 40 ...
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中国虚拟天文台是由隶属于中国科学院的国家天文台、紫金山天文台、上海天文台、云南天文台、新疆天文台与众多合作单位共同打造的一个数据密集型的网络化科学研究和科普教育平台。2016年10月13日，国家天文台台长严俊与阿里云计算有限公司总裁胡晓明在“2016杭州·云栖大会”上共同发布了双方缔结战略合作的消息，将充分利用各自在天文学、云计算大数据领域的优势，开展跨领域的研究和应用合作 ...此次迁移到阿里云上的中国虚拟天文台主节点功能主要包括平台门户、望远镜时间申请审批、公众超新星搜寻计划、公众频道等。此前郭守敬望远镜（LAMOST）的光谱巡天数据已先期实现上云。
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中国虚拟天文台在“公众频道”已上线推出了“恒星检索展示平台”。该平台基于DSS数据可视化展示，可在线进行恒星数据检索。这是一扇足不出户、不分昼夜的观星窗口，任何人只要能够通过浏览器上网登录中国虚拟天文台网站公众频道(http://public.china-vo.org/)，就可以看到全天的恒星，甚至是星团、星云和星系。
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季海生研究员在得知这一消息后很兴奋，他说：“在共享经济日渐成为共同声音的时代，China-VO 在中国早就实现了天文数据和观测资源的共享。用户频繁地访问科学数据及望远镜申请观测两大模块 经过对平台4年总体访问次数的统计分析，在四个子模块中，科学数据累计8.812万次，云资源累计8.507万次，望远镜时间申请累计4.137万次，而公众频道仅累计 ...4年内各子模块月访问量统计图 从各子模块月访问量上看，较为集中的线下活动带动了线上公众频道的访问量，但与此同时科学数据模块的访问量也出现了浮动，并在注册用户激增时达到峰值。
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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。签约仪式后，以“高性能计算助力天文探索”为主题，与会专家分享了三个精彩的报告。北龙超云方案部郝国振分别做了题为“国家天文科学数据中心资源与服务”、“‘中科先导1号’及计算天文应用”、“超级云计算助力科研高效发展 ...
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国家天文科学数据中心与上海科技馆签署战略合作协议，共同建立科学研究与科学普及之间的纽带与桥梁，探索天文科普建设新发展。合作双方主要领导、嘉宾及代表共同出席本次活动。图4 领导贺词 根据协议，双方将本着优势互补、资源共享、共同发展的原则，在天文数据领域开启为期三年的战略合作。，推动相关人才整体水平跃升；依托国内天文科技计划项目产出的科学数据共同开发公众科学项目，积极推动公众参与科学活动，服务经济社会发展。关于上海天文馆（上海科技馆分馆） 上海科技馆是由上海科技馆、上海自然博物馆、上海天文馆三座实体场馆共同组成的现代化综合性科学技术博物馆集群。新闻链接： 视频 | 国际天文馆日：激发公众参与热情 人人参与天文研究（上海卫视新闻综合频道） 开启发现“强引力透镜”之旅！
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星明天文台公众超新星搜寻项目网址： http://psp.china-vo.org 相关媒体报道： 国家天文台：国内首个天文全民科学计划上线，邀您共同发现超新星 http://www.nao.cas.cn ...
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图1：会议现场 会上，国家科技基础条件平台中心副主任王瑞丹、中科院网信办执行副主任褚大伟、中心理事长常进为共同建设国家天文科学数据中心教育研发应用中心的三个共建单位——华中师范大学 ...建议中心加强与一线科研人员与项目之间的交流与合作，尽早介入并深度参与科研项目；提前布局数据分析挖掘等软件工具的自主创新研发工作，解决天文软件“卡脖子”问题；以天文数据为媒介加强国际间合作；融合多方资源与力量，共同助力中心发展 ...今后，中心将继续深耕天文信息技术领域，助力研究的开展与成果的产出；始终面向用户、面向国家、面向未来，不断努力创新，积极推动天文科学数据的开放共享与应用，为我国天文事业的发展提供更有力的保障与支撑。
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您可以在国家天文科学数据中心主页顶部导航栏的“公众频道”下拉菜单中选择“全民科学”访问。或直接点击下方链接进入。该项目基于真实天文科学数据 DESI Legacy Surveys 项目中的亮星系巡天数据策划并实施，项目研发由来自国家天文台李楠研究员团队、太原理工大学的贾鹏教授团队、以及国家天文科学数据中心中国虚拟天文台团队共同完成 ...该项目基于真实天文科学数据策划并实施，项目研发由来自国家天文台李楠研究员团队及国家天文科学数据中心中国虚拟天文台团队共同完成。
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国家天文台与鲁能集团基于双方良好的信任，以及基于创新引领、优势互补、合作共赢的一致理念，共同携手，拟就鲁能集团目前正在运营及开发的旅游和商业地产项目上开展全面合作。双方将在鲁能文昌、九寨、长白山等文化旅游项目以及住宅、商业地产重点项目中从天文观测站点建设、天文主题宿营地、天文主题公园和科技场馆、学术交流中心等方面开展合作，共同推进天文科普事业的发展。
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为传播航天知识，弘扬航天精神，光峰科技联合航天设计规划集团有限公司航天文创中心（CASCI），启动“光芒计划——科技助力乡村振兴，与光同行筑梦航天”系列活动 ...图2 村民们在观看宇宙漫游影片 此次开展“光芒计划”——科技助力乡村振兴公益活动，旨在通过光峰科技数字大屏服务乡村文化的推广、乡村传统技艺的培训等方式， ...实现科技助力推进乡村公共文化服务数字化工作。后续，国家天文科学数据中心亦将继续积极参与此类公益活动，发挥天文科学数据的资源优势，用科学的力量积极助力乡村振兴，让更多人感受天文的魅力，用知识点亮更多孩子的梦想与未来。
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今日，美国天文学会正式致函IVOA和IAU天文与发展办公室，愿意共同主办首届国际万维望远镜宇宙漫游创作大赛，通过大赛助力“增进并分享人类对宇宙的科学认识”的使命。
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活动现场 该比赛图像赛道的题目为“运用AI图像技术助力超新星搜索”，所使用的数据由中国科学院国家天文台提供。如果能够善用这些数据产品，联合天文学家和AI高手们共同分析，不仅能够激发公众的科学兴趣、促进人才培养，还将推动AI行业的进步，更可以助力天文界产出更多、更好的科研成果。
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2023年1月，美国白宫科学技术政策办公室（OSTP）宣布了旨在促进开放和公平研究的新行动，将2023年定义为开放科学年，以助力更多人获取由国家基金资助的科研数据和研究结果，加快科学发现和创新。美国政府的多个部门已积极响应，包括国家科学技术委员会（NSTC）、白宫管理与预算办公室（OMB）和国家航空航天局等，共同推进开放研究和开放政府的实现。TOPS旨在迅速地将机构、组织和学术共同体向包容的开放科学文化转变，这是NASA一个为期五年的、加速开放科学实践的宏伟计划。
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南京大学谢基伟教授、周济林教授和北京大学东苏勃研究员是成果的共同通讯作者，南京大学陈迪昌博士是该成果的第一作者。
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近期，国家天文台博士生牛泽茜、刘继峰研究员与北京师范大学苑海波副教授合作，利用LAMOST DR7以及DR5的恒星参数对Gaia EDR3以及DR2的测光颜色分别进行了精确修正，实现了毫星等的测光精度。相关两篇成果发表在国际著名天文期刊《天体物理快报》（2021,ApJL,908,L14）和《天体物理学报》(2021,ApJ,909,48)发表。 恒星的星等和颜色作为最直接的观测量，与恒星的温度、丰度、质量等性质密切相关，是恒星内禀性质的重要表征。欧空局Gaia卫星提供了目前史上全天数量最多和精度最高的星等和颜色测量数据，是开展恒星物理及银河系结构与演化等研究的利器。
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2024年3月28日，在LAMOST运行和发展中心及相关单位的共同努力下，中国科学院国家天文台通过国家天文科学数据中心对国内天文学家和国际合作者正式发布了LAMOST DR11（v1.0版本）数据集。LAMOST发布的光谱数据库助力天文学家对银河系结构和形成演化开展了迄今最为系统化的研究，同时在搜寻致密天体、恒星物理及系外行星等方面也取得了一系列突破性的原创成果。
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2020年2月，为积极响应党中央、国务院关于新型冠状病毒感染肺炎疫情防控的部署要求，配合开展科技辅导员培训工作，国家天文科学数据中心再次联手中国青少年科技辅导员协会（简称“青辅协”）推出了《万维望远镜宇宙漫游制作（升级版）》公益课程。 近日，青辅协为国家天文科学数据中心颁发荣誉证书，以表彰中心在疫情期间为全国科技辅导员在线培训所提供的课程支持。 图1 青辅协颁发的荣誉证书 万维望远镜平台资源丰富、可操作性强，自问世以来已经吸引了国内外大批教育工作者、天文爱好者以及公众的关注，逐渐成为开展数据驱动的天文科普教育的重要工具。为了让更多人感受 ...
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2016年国家天文台与阿里云结成战略合作伙伴，共同成立了天文大数据联合研究中心。在双方的共同努力下，中国虚拟天文台借助阿里云强大的技术和资源优势打造具有全球服务能力的网络化科学研究和科普教育平台，借助云计算、大数据和AI技术能力，助力新时代天文学研究和科普教育推广工作。
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如今，中心已助力郭守敬望远镜LAMOST建成全球最大的天体光谱库，发布光谱1000多万条，发表SCI论文400多篇；中心于2018年正式通过CoreTrustSeal国际认证，成为亚洲首个获得该认证的数据中心 ...今后，中心将继续提升数据服务能力和质量，借助云计算等新一代IT技术与基础设施，积极推动以科学数据为核心的科技资源开放共享，助力天文学研究和科技创新，迎接大数据时代的机遇与挑战。中科院高能所副所长陈刚表示，信息化建设要走多元化道路，调动领域间合作积极性，通过不同学科数据中心在人才、资源、技术方面的互相借鉴，共同推动政策的改进，更好地管理和使用科学数据。