Full content and detailed description can be found in Ai et al. (2016), Dong et al. (2018) and Yao et ...
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你是否思考过， PSP项目数据与AI相遇能擦出怎样的火花？ 快加入“2019未来杯高校AI挑战赛”， 让你的模型发现下一颗超新星！ ...Futurelab、中国青少年发展基金会、网易科技联合主办，中国科学院国家天文台和北京希尔贝壳科技有限公司协办，清华、北大、上交、西交、哈工大等近60家C9、985、211类高校（院系）联合发起的“2019未来杯高校AI ...基于这一趋势，“如何运用AI图像技术助力超新星搜索”成为了本次大赛的重要议题。选手们可以在图像赛道，利用海量真实天文数据展开一场充满挑战的探索之旅。 ...1.报名及了解相关信息请参照大赛官网： https://ai.futurelab.tv（点击“阅读原文”亦可直达） 2.比赛时间：2019年3月8日到6月中旬 3.关于大赛评委会 ...如欲了解更多关于超新星及PSP项目的知识，可以访问网站：http://psp.china-vo.org/ 期待与您一起探索AI x 宇宙观测的新方法，你的模型或许就能发现下一颗超新星哦！
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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。
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We identified about 42,500 quasars with the spectra from LAMOST five-year regular survey (Ai et al. 2016 ...
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活动主页 2019年 10 月 20 日的 Kaggle Days活动中，UCloud、Kaggle 和诸多技术爱好者一起，以“我们的征途是浩瀚星海：超新星识别”为题，尝试利用 AI ...本次活动中，中科院国家天文台和国家天文科学数据中心提供了海量天文图片素材，参与者需通过图片的 AI 训练——利用算法模型对数据进行抽丝剥茧的查验、训练，以期达到最终的拟合效果模型 ...图3：此次Kaggle Days 赛题 本次活动共有34支队伍参与了这场巡星之旅，他们通过AI技术为超新星搜寻提供了新的可能，尝试用机器学习和人工智能技术解决天文研究中的实际问题。此次合作是天文与计算机跨界合作的又一成功案例，不仅点燃了更多人参与天文研究的热情，助力天文领域产出更多、更好的结果，同时也促进了AI行业发展与复合型人才的培养。
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近日，由睡前Futurelab主办，中国青少年发展基金会、网易科技联合主办；国家天文台、北京希尔贝壳科技有限公司协办，华为手机全程战略合作的“未来杯高校AI挑战赛”落下帷幕。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。他们通过搭建模型为超新星AI搜寻提供了更快速、便捷的方式。经过激烈角逐，来自中国科学院大学、哈尔滨工程大学等高校的五支队伍取得优异成绩。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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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 AI-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 ...
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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。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 ...
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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 ...
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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。
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周文杰、张宓等几位管理员进一步确认，并将其上报至天文电报中央局（CBAT）和暂现源名称服务网（TNS），该候选体获得编号PNV J00412572+4044233和AT 2022zzj，内部编号PSP22ai ...编号：AT 2022zzj（=PNV J00412572+4044233=PSP22ai） 发现者：徐建林、张宓、唐磊明、周文杰、赵经远、阮建高、孙国佑、高兴 发现亮度：18.1星等（无滤镜） 发现时间 ...参考资料： AT 2022zzj，Transient Name Server，https://www.wis-tns.org/object/2022zzj PSP22ai，星明天文台官网，http ...://xjltp.china-vo.org/psp22ai.html PNV J00412572+4044233,Central Bureau for Astronomical Telegrams, ...
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其中第一次数据释放详细信息见Ai et al. (2016)，第二次数据释放详细信息见Dong et al. (2018)，第三次数据释放详细信息见Yao et al. (2019).
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机器学习（ML）和人工智能（AI）能否在多信使天文学时代大显身手？ 中国虚拟天文台与天文信息学2018年学术年会将于2018年11月21-25日在江西景德镇召开。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）”，将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。 ...
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机器学习（ML）和人工智能（AI）能否在多信使时代大显身手？ 中子星并合艺术想象图，天文学迎来多信使时代。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）”，将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。
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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平台和AI开展教育活动，进行真实科学数据驱动的教育，以及基于万维望远镜进行相关课程设计和开发的能力 ...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、数据驱动的科学教育活动策划等内容。 万维望远镜知识及漫游创作技巧。
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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 ...当前，新的科研范式变革持续深入，希望本次会议顺应“AI for Science”发展趋势，充分交流、凝聚共识，以人工智能、大数据等新型智能化手段赋能天文等领域科学数据高质量发展。
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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平台和AI开展教育活动，进行真实科学数据驱动的教育，以及基于万维望远镜进行相关课程设计和开发的能力 ...数驱科教背景下天文社团的发展模式 16:00-16:20 万维天象厅教育应用实践案例 16:20-17:30 参观西华师范大学教学天文台 主题：AI ...x 天文教育 7月21日， 学术报告厅 8:30-9:30 人工智能与天文课程开发 9:30-10:30 AI天文双师示范课 ...
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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、数据驱动的科学教育活动策划等内容。
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我们使用LAMOST望远镜5年常规巡天获取的光谱数据，一共证认了约42500个类星体（Ai et al. 2016; Dong et al. 2018; Yao et al. 2019）。
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希望本次大赛能发掘出更多跨学科人才，不仅能够推动AI行业的进步，更可以助力天文学产出更多、更好的科研成果。