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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</p> <p>如今，星明天文台借助中国虚拟天文台强大的技术开发与资源实力对原有系统进行改造，推出全新的PSP平台，以期望让科学普及真正落实，让人人都关注科学，关心天文，用最简单的方式参与科学研究 ...不用担心是否是真实目标，不用了解各个星星的名字和位置，不用知道如何测量，不用操心如何写英文报告……不要畏惧，勇敢地去参与尝试。</p> <p>看图会很难吗？ ...
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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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不用担心是否是真实目标，不用了解各个星星的名字和位置，不用知道如何测量，不用操心如何写英文报告……</p> <p style="text-indent: 2em"> 当然， ...尽管唯一的发现最终被确认为是太空垃圾，但还是有其他七八位中国的参与者发现了一些快速移动天体（FMO，近地小行星的一种），高兴也因此备受鼓舞。</p> <p style="text-indent: 2em"> 崔辰州一直关注国外的天文全民科学项目，让他印象深刻的是2007年由两位牛津大学的年轻的天体物理研究者凯文·施温斯基（Kevin ...
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然而，一直以来，如何将拍摄结果与更多的广大天文爱好者分享，如何让自己的发现更快地得到专业天文学家的认可，一直是一个难题。公众参与超新星搜索，既可以提高超新星发现的概率，还能增加普通人对天文的兴趣。中国虚拟天文台正是提供了这样一个参与科学发现，了解天文学的渠道。平台一端是天文爱好者，由他们参与数据的最初筛选和挖掘工作，不但快速直接，而且提高了公民对天文学的兴趣，降低了天文爱好者的门槛；另一端，则是能使用大型望远镜，准确判断目标类型的天文学家和天文研究团队。自从7月底上线以来，公众超新星搜寻项目就得到了社会的高度关注和媒体广泛报道。9月初，廖家铭首次发现超新星侯选体的事件更是为大众津津乐道。欢迎访问中国虚拟天文台网站，并关注微信公众号：虚拟天文台，了解更多情况。 ...
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可前往http://wwt.china-vo.org/ 点击页面右侧的软件下载链接下载软件 作为数据驱动的天文科普教育的典范之作，万维望远镜平台在国内外的用户持续增加，影响力不断扩大。尤其在2018年2月，中国虚拟天文台正式发布万维望远镜个人版之后，得益于团队在语言汉化、界面优化、互动性增强、数据丰富等方面做出的努力，该平台在国内天文科普教育领域得到了更多的关注，也广受好评。除此之外，新版万维望远镜平台还接入很多明星数据集，包括盖亚天文卫星第二次数据发布的巡天数据、曾引起全世界媒体关注的新视野号拍摄的冥王星及其卫星表面图景、我国主导的北京-亚利桑那巡天（BASS）数据集等等 ...在本次发布的新版本里，中国虚拟天文台团队通过采用国际先进的天文数据标准HiPS，实现了对万维望远镜数据的大批量、一次性更新，并为将来进一步丰富平台资源，快速引入最新天文数据集打下了坚实基础。新版万维望远镜启动界面 对接国际标准，实现数据直通 能够一次性接入如此多的数据集，增加海量新数据，最关键的一点在于中国虚拟天文台团队实现了万维望远镜平台对虚拟天文台HiPS标准这一国际通用的天文数据标准的支持 ...
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他们指出该候选体的光谱与2012年爆发期间相似，均为He/N型新星，暗示M31N 1923-12c的再发周期短至9年，属于再发周期10年之内的快速再发新星。世界时2021年7月4.16日，利物浦望远镜暂现源快速采集光谱仪获取的光谱显示出强烈的巴尔末发射线，半峰全宽为5900±300km/s。 该光谱也显示出He I发射线的初步证据。比银河系再发新星天蝎座U的爆发更为频繁，增加了M31中大量“快速再发新星”（Darnley & Henze，2020，https://ui.adsabs.harvard.edu ...
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随着天文数据量的日益增加，利用智能计算开展天文研究是大势所趋。该平台能够深度挖掘FAST观测数据，规模化探测快速射电暴等天体辐射现象。据介绍，智能计算天文开放平台包括快速射电暴、分子谱线、天体化学领域数据库，以及相关领域的数据分析及可视化平台。其中，快速射电暴数据库（Blinkverse，意为闪烁的宇宙。）收录了5500余例脉冲数据，拥有35维的高数据维度以及多观测设备的动态谱图，是全球覆盖范围最广的快速射电暴数据库。目前，Blinkverse已面向领域内研究人员开放使用，快速射电暴数据分析及可视化平台也已建设成型，将快速射电暴搜寻效率较传统计算方法提升数十倍。
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望远镜的性能监测系统一旦发现望远镜性能不佳，能将望远镜性能不佳的原因快速反馈给维护人员，从而提高望远镜的维护效率和获得优良的观测数据质量。
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为了让更多人可以参与到新天体发现中来，也为了真实目标不至于淹没在繁浩的数据之中，高兴老师将每人每小时可提交的可疑图像数量增加至10张。不可避免地，参与者提交的可疑图像数量也随之增加，管理员查验渐渐显得力不从心，后台可疑图像出现积压的情况。图4：月度统计数量 发现多多，收获颇丰 由于专业巡天项目的快速发展，2021年上半年，PSP没有任何新发现，所幸大家始终如一，再加上6月7日HMT的加入，巡天能力大幅提升，这才有了下半年的辉煌。（1）其中新人奖、达人奖、成就奖的有效发现限定为以下类型：超新星（SN）、新星（Nova）、超亮超新星（SLSN）、潮汐瓦解事件（TDE）、高光度蓝变星（LBV）、高光度红新星（LRN）、蓝色快速光学暂现源 ...让人人都关注科学，关心天文，用最简单的方式参与科学研究——公众超新星搜寻项目等待你的加入！
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那么这些系外行星系统是如何形成的？又是如何演化到目前构型的？ ...在确定了恒星的年龄，并排除了其他恒星参数影响后，研究团队发现，随着恒星年龄增加，恒星周围出现行星系统的概率不变，一直保持在50%左右（如图3左）。同时，行星系统内的平均行星个数，则随着年龄的增加而减少。研究团队还发现，行星系统轨道倾角的弥散度随着恒星年龄增加而上升。在恒星较为年轻时，其轨道倾角弥散度的中值大约为1.2度，在恒星较为年老时，轨道倾角弥散度的中值增加到3.5度左右。
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南非西开普大学的Jarita Holbrook作为主题演讲的发言人，介绍了如何利用文化天文学来创造更具包容性的天文学（Using Cultural Astronomy to Create a More ...过去110年日本天文学会女性会员数量变化情况 同时报告人还关注了LGBTQ群体的需求。Yuko Motizuki认为提高女性领导人的比例及其参与决策的程度可以有效改善这些问题。
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那么作为普通公众，如何能快速直接地表达自己对天文的理解，展示自己关于宇宙的独特幻想和创意呢？答案很简单，来参加万维望远镜宇宙漫游制作大赛，亲自体验真实数据形成的星空吧！了解更多详细情况可访问大赛官方网站或关注中国虚拟天文台微信公众号。
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如何搜寻证认更多强透镜样本是当前工作中的主要问题。通过下一代大规模测光巡天项目的开展，人们期待发现数以万计的强透镜系统。但如何在海量的天体图像中快速地找到强透镜候选体？ ...近年来，人工智能的快速发展给我们提供了一种新的可能。国际上已有相关研究团队利用卷积神经网络方法搜索强引力透镜系统。
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赣榆精细结构望远镜口径为26cm, 在656.3纳米观测太阳色球，能够对太阳活动区快速成像。主要用来研究太阳耀斑的触发和释能、暗条爆发以及色球冲浪喷射等精细过程。
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国家天文科学数据中心为中国天眼FAST发现首例持续活跃快速射电暴提供了数据与技术服务。 快速射电暴（FRB）是宇宙中最明亮的射电爆发现象，在1毫秒的时间内释放出太阳大约一整年才能辐射出的能量。此前并未发现存在持续活跃的重复快速射电暴。本研究发现的初步结果公布后，引起了国际天文界的广泛关注，这一重要发现已经催生数篇创新模型文章，例如散射时标模型、超新星爆炸解释等。综合FAST的近期观测数据，FRB20121102A和FRB 20190520B很可能处在快速射电暴初生阶段。随着快速射电暴样本的持续增长，预计未来几年内，我们能够拨开快速射电暴神秘的面纱。
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如果我们考察相关论文数的和去年的差值，可以得到变化最大的关键字排名： black hole, 增加 100篇 Bayes factor, 增加 74篇 stellar mass, 增加 72篇 ...core mass, 增加 46篇 binary system, 增加 45篇 star formation, 减少 74篇 magnetic field, 减少 49 篇 kinetic ...值得一提的是，2023年6月，多个国际研究团队发表了一系列论文，宣布利用脉冲星计时阵（PTA）找到了纳赫兹引力波存在的证据，引起了广泛关注。
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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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1、国内天文期刊如何错位发展； 2、如何提升我国天体物理英文期刊（RAA）的国际影响力； 3、如何发展国内天文技术期刊； 4、天文数据情报如何为研究所发展决策提供帮助； 5、图书情报与期刊出版人员的职业发展问题 ...
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图1 IVOA各工作组最新任命名单 知识发现兴趣组（Knowledge Discovery Interest Group）旨在把VO与KDD（ML、AI）领域联系起来，关注的方面包括可视化、远程数据探索 ...、机器学习技术、统计方法、工作流程编排和多态数据访问等，具体工作包括：定义机器学习相关的新的数据保存和交换模式；为VO服务增加或完善机器学习能力；协调和统一对数据可视化功能的访问；参与有关科学发现工作流程的讨论等 ...