• 30 优秀的宇宙漫游是怎样炼成的 16:30-16:50 案例制作实践2 16:50-17:30 参观辽宁师范大学 主题:AI ...
  • 5月26日凌晨,管理员徐建林在HMT AI select页面中发现一颗候选体,亮度为18.58星等(无滤镜)。
    为了防止公众超新星搜寻项目(PSP)人工看图遗漏目标,星明天文台设计了HMT AI select页面,供管理员查缺补漏。
    该页面是PSP公众平台的补充,并为公众平台提供兜底操作,借助AI搜寻可能的暂现天体,以期为星明天文台项目的AI识别提供经人工标注的数据集,助力后续AI训练。
    PSP管理员可通过该页面将AI判断的目标与公众平台上公众判断的目标进行比对、做出评价,并及时反馈给星明天文台负责人。
    SN 2025lzw是PSP借助HMT AI select页面发现的首颗超新星,展现了AI在暂现源搜寻中的优势,此外麦梓阳同好也显示出了卓越的洞察力。祝贺各位发现者再次收获一颗超新星!
  • 他指出,中心2024年度在持续深度服务 LAMOST、FAST、天关卫星等重大科技任务的同时,积极响应国家 “数据要素 ×” 行动计划,聚焦人工智能领域,推进 AI ...
    for Science创新实践,打造了国家天文台 AI 大模型平台并加工整理 AI - Ready 数据集。
    展望2025年,中心将继续为面向国家和学科需求的科技项目与计划提供更完善的数据和技术支持,同时持续发力对AI for Science的探索,推进人工智能在天文学研究领域更广泛的应用。
    他们认为,需加快制订天文数据质量评价标准,强化数据开放共享与下载量评估体系;同时建议深化AI技术应用,推动天文数据与科研、教育的融合创新,探索AI赋能公众科学新模式。
  • 而虚拟天文台的服务对象不仅限于个人用户,还包括桌面应用程序、API、Python程序、AI智能体以及大模型等多种形式。这些都构成了虚拟天文台的用户群体。
    图7 NADC科学平台界面 3.天文AI大模型发布平台 在过去的一年甚至更长的时间里,国家天文台的同事们联合其他单位的合作伙伴在大模型开发方面做了很多工作,已经有了一批训练成果,到了可以对外发布并推广使用的阶段 ...
    为了支撑天文大模型的发布,中心迅速展开行动,由许允飞博士牵头,联合多位同事和同学组成一支突击队,利用三周的时间,从无到有,成功打造了一个国家天文台AI大模型集中发布和部署的平台。
    图8 天文AI大模型发布平台 4.天文AI生态:全民科学 天文的数据不单提供给科学家使用,还需要让全社会参与进来,充分实现其在社会发展、科学教育等领域的价值。
    图9 基于数据与AI技术驱动开发的全民科学项目 四、时域光变大模型:FALCO 接下来是时域光变大模型的发布环节。
  • 针对这一挑战,数据质量标准和AI-Readiness指标等概念逐步被提出,美国国家科学基金会(NSF)近日发布了《National AI Research Resource (NAIRR) Pilot ...
    seeks datasets to facilitate AI education and researcher skill development》(以下简称nsf2025),征集各领域高质量的AI-Ready ...
    数据集,以直接支持AI相关的教学、研究和模型训练。
    由于AI-Ready程度(AI-Readiness)指标仍然在发展和完善,因此本文将首先回顾过去相关研究报告,探讨数据的AI-Readiness指标以及实现AI-Ready数据集的途径,最后介绍nsf2025 ...
    数据集的AI-Readiness有哪些指标? AI-Ready的数据是指针对AI应用进行优化的高质量、可以即拿即用的数据。
  • 会议研讨主题包括但不限于以下几个方面: 天地一体化数据汇聚 智能协同天地一体化观测 全生命周期数据一体化治理 云边端协同一体化计算 天地多源异构数据融合 高维海量天文数据可视化 AI大模型学科领域应用 ...
    参与人工智能与科学之间的关系主题讨论的嘉宾们表示,AI不仅对推动科学进步产生了深远的影响,更加速了跨学科融合的进程,为科学研究提供了新的方法和工具。
  • 年信息委换届以来所取得的一系列成果,不仅成功举办了三次工作会议,还举办多场重要活动,如天文信息学与虚拟天文台年会、宇宙漫游创作大赛、教师培训项目、辽宁师范大学的数驱科教进校园活动、天文数据与计算学术研讨会以及天文学年会中的AI ...
    此外,信息委还组织完成了《天文技术与仪器(英文)》期刊的“AI天文学”专刊征稿活动。
  • 16:30-16:45 QUARCS开源远程天文拍摄系统(邱虹云,光速视觉) 16:45-17:00 AI ...
    11月28日(周四) 地点:酒店宴会中心四楼龙吟厅 上午第一节 AI4 ...
    09:20-09:35 大数据天文学时代的人机协同(李楠,国家天文台) 09:35-09:50 From A to B:AI ...
    10:20-10:50 休息 上午第二节 AI4 ...
    下午第一节 数驱科教 主席:李冀(河北师范大学) 14:00-14:15 An AI-based ...
  • 天地一体化数据汇聚 ⚫智能协同天地一体化观测 ⚫全生命周期数据一体化治理 ⚫云边端协同一体化计算 ⚫天地多源异构数据融合 ⚫高维海量天文数据可视化 ⚫AI ...
  • 为进一步巩固天文、地理、物理、科学、通用技术等相关学科教师,科技馆、科技活动中心、培训机构等从业人员的天文基础知识和观测技能,提升其使用天文软件和AI平台开展教育和科普活动,进行真实科学数据驱动的科普教育 ...
    AI 互动中小学课程与教学变革:包括AI 互动式天文教学丛书使用指导、课程建设、教学示范、教学经验交流和研讨、数据驱动的科普教育活动策划等内容。
  • 在广袤宇宙中,仍隐藏着许多令人着迷的天文现象,是人工智能无法察觉的,这就是我们异常天体查找项目的使命,通过将人工智能与公众的智慧相结合,挖掘那些AI难以识别的宇宙宝藏。
  • 此外,通过AI技术的应用,SpecZoo大大降低了光谱分析的难度,使得普通学生和天文爱好者也能轻松解读天体背后复杂的“DNA”信息,探寻深邃宇宙的奥秘。
  • 培训课程由华中师大、西华师大、辽宁师大与河北师大四所师范院校共同设计,分为天文科学教育概览、望远镜与天文观测、万维望远镜与天文数据可视化应用、数驱科教理论与实践,以及AI x 天文教育几部分。
    在本次培训的最后一个板块——AI x 天文教育的课堂上,学员们跟随着虚拟的天文教师,在轻松的氛围中体验了一堂基于人工智能研发的天文示范课。
  • 中国科学院科学传播局网络安全与信息化处副处长杨旭表示,基础科技条件和重大仪器专项是落实总书记关于基础研究要求的重要抓手之一,同时AI for Science正成为推动科学研究从“小农作坊&rdquo ...
  • 科学与技术飞速发展,20年后的今天,天文学已进入数据密集型的大科学时代,chatGPT等AI技术正掀起一轮新的数智革命。 CVO2022来啦!
    会议研讨主题包括但不限于以下几个方面: AI for Astro & Astro for AI 科学平台和全生命周期服务 云计算大数据技术的学科应用 数据挖掘、知识发现与信息提取 ...
  • 图1 参会代表合影留念 会议背景及主题 本届学术年会的主题为“面向AI使能科学发现的数据与服务(Making Your Data and Services Ready for Al-enabled ...
    Science Discovery) ”,探讨如何提升数据与服务的形式与内涵,更好地应用AI/ML,激发新的科学发现。
    会议研讨主题包括但不限于以下几个方面: AI/ML需要怎样的数据和服务 云计算大数据技术的学科应用 程控望远镜与自主观测 多波段多信使数据的融合 数据驱动的科普教育和全民科学 科学平台和全生命周期服务 ...
    在内容上主要围绕基于人工智能的天文数据处理、AI使能科学发现所需的数据与服务、基于科学数据的天文研究进展、数据驱动的天文科普教育与青少年素养提升,以及天文数据计算和处理的新技术、新方法等几个方向进行。
    同时,代表们也提出了现阶段人工智能在科学研究实际应用中面临的诸多问题,对AI时代的数据和技术服务进行展望,为天文信息学后续的发展方向提出了诸多设想,帮助天文数据在科研及科普教育领域焕发出新的生机。
  • 人工智能(AI)和机器学习(ML)快速渗透到数据生产、 处理、分析、挖掘和知识发现的各个环节。数据中心和数据提供者在利用AI/ML提升数据管理水平、数据质量控制、数据互操作服务。但一切都才刚刚开始。
    科学家们在应用AI/ML时往往感觉数据和服务不够给力,数据中心却尚不清楚该如何提供AI-friendly数据和服务给用户。
    本次会议我们聚集在一起,讨论AI/ML在天文领域从研究到广泛应用的关键问题。 天文信息学与虚拟天文台2021年学术年会将于2021年12月4-8日在云南丽江召开。
    本届学术年会的主题为“AI时代的数据和服务(Making Your Data and Services Ready for Al-enabled Science Discovery) &rdquo ...
    ;,探讨如何提升数据与服务的形式与内涵,更好地应用AI/ML,激发新的科学发现。
  • 本届学术年会的主题为 “天文学中的机器学习和人工智能(ML and AI in Astronomy)”,聚焦于机器学习和人工智能技术在天文学中的最新和潜在应用。   ...
    学术报告和嘉宾论坛围绕如何促进机器学习在天文数据分析中的应用;中国天文学会信息化工作委员会的组建和工作开展;程控望远镜与自主观测以及AI在该领域的应用;如何开展数据驱动的天文科普教育以及STEM课程四个主题来进行 ...
  • 7 LAMOST数据文档智能检索问答助手 中国科学院国家天文台 天文信息技术研究团组&LAMOST运行和发展中心 8 Galaxy Circus:融合AI ...
  • Incorporating AI most advanced technologies into data management.
    and exchange of international scientific data and discoveries Principle of Artificial Intelligence (AI ...
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