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国家天文台百人研究员戴昱为本系统的推广志愿者。目前会议系统已上线，运行初期，希望大家多多点击，提交反馈。
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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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Yonghua Xu Observations of interstellar scintillation using FAST 9 PT2020_0034 Jie ...conversioned spectral line in neutron star magnetosphere by FAST 40 PT2020_0169 Tong-Jie ...
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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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近期，太原科技大学屈彩霞、杨海峰、蔡江辉等人利用LAMOST光谱数据开展了双峰轮廓识别与质量评估方法的研究，提出了一套针对LAMOST光谱数据特征的稀有特征提取、特征表征、特征识别及质量评估的技术框架。这些复杂多样的特征极大地增加了从海量数据中搜寻双峰发射线轮廓光谱的难度，因此目前主要的方法仍然依赖于繁重的人眼检查。该技术框架在保证完备性的前提下，可以实现50%以上的双峰轮廓自动化识别，大幅减少了人眼检查工作；随着光谱数据量的增长，该技术框架具有比传统模板匹配方法更快的自动搜寻速度，同时可以为物理分析提供统计学依据 ...
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Yonghua Xu Observations of interstellar scintillation using FAST 13 PT2020_0034 Jie ...0166 Chao-Wei Tsai FAST ToO Program of Comet Observation 60 PT2020_0169 Tong-Jie ...
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近日，国家天文台白宇副研究员、刘继峰研究员基于LAMOST和SDSS数据库，利用机器学习的方法，开发天体分类器和恒星温度回归器，并把天体分类器应用到最新发布的Gaia DR2星表，揭示了Gaia DR2 ...近几年，科学技术进步推动的天文数据呈现指数增长,天文大数据时代已经到来。科学家们曾经使用的光谱分类方法，难以应对十亿计的测光巡天数据。曾经使用的多色分类方法，也随着颜色的增多而变得非常复杂，无法给出函数表达式，分类准确率低，污染严重。然而，二十世纪中叶发展起来的机器学习方法，能够有效的探测多维参数空间中隐藏的规律，帮助天文学家进行决策和预测。它的核心思想是教会计算机通过“经验”，而不是判据，对未知数据进行判断。首先，科研人员合并LAMOST和SDSS的光谱分类结果；其次，结合可见光和红外巡天数据，获取这些天体的多色数据库；再次，测试不同的机器学习方法，找出效率最高的算法并开发天体分类器，通过不同巡天数据对分类器进行盲测 ...
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随着现代科技发展，天文观测能力和科学数据量高速增长，现代天文学研究必须要有成体系的天文信息技术与平台支撑，为此天文学界和信息科学界共同提出了“虚拟天文台”计划。提出观测设备时间申请分配标准化流程与可扩展框架，解决了观测设备之间的数据安全隔离问题；以基于图论的优化方法解决了大型观测设备切换观测目标的调度问题；提出基于天区划分索引的原位检索方法，解决了海量天文图像时序数据子集的高效获取问题 ...3）创新多波段天文数据融合技术方法。提出支持大规模分布式并行的天文交叉证认计算与数据布局优化方法；提出快速邻域编码计算算法解决证认计算边界漏源问题；提出基于贝叶斯假设推断方法，使用直线非对称模型对非点源星表进行交叉证认。
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但21世纪以来天文观测数据量呈爆发式增长，对以千万计的星系样本进行形态分类是一个具有巨大挑战性的任务。随着天文观测技术的发展，我们能够观测到的星系数目也在飞速增长。这在为天文学家们提供了进一步研究星系的机会的同时，也对数据处理的效率提出了挑战。通过全民科学的方法，该项目以斯隆数字化巡天（SDSS）提供的约一百万个星系图像为基础，仅在开始运行的一年内就收到来自超过15万名志愿者的超五千万条星系分类结果，为大量基于星系进行的天文学研究提供了坚实可靠的数据基础 ...点击主页导航栏“教程”按钮，可了解该项目的背景与基本操作方法，在“已知范例”栏目中列出了每个星系类别的多个正反面图例，参与者可对照图例进行判断。图5 个人中心 参与项目你将在科学图像中领略宇宙的神奇与美丽，加深对星系这一概念的理解与认识，学习科学研究的方法与思路，亲身参与对前沿奥秘的探索，赢得全民科学项目专属精美纪念品。
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随着国内近年来科学观测设备的发展，国产天文数据的增长速度越来越快。对科研人员来说，高效的科研数据管理也越来越复杂。学员们认为通过这次技术讲解与实践相结合的培训，熟悉了天文数据的归档流程，天文数据库使用方法，很有助于今后工作中天文数据使用效率的提高。
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hours per night * please sent the ToO request to Lulin observing staff (Chi-Sheng, Hsiang-Yao and Wei-Jie ...
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hours per night * please sent the ToO request to Lulin observing staff (Chi-Sheng, Hsiang-Yao and Wei-Jie ...
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随着国内外大型天文观测计划的不断涌现，天文数据量的快速增长，在天文研究中越来越广泛地应用并行处理程序。崔辰州研究员主持开班仪式 天津大学计算机学院副院长于策副教授为学员讲授了高性能并行计算基础知识，并行计算优化方法等基础知识，并列举了天文数据处理中的许多实际问题。
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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。层次聚类方法可以实现小行星族的分类并识别其动力学演化，也可以用于X射线天体光谱分类和系外行星分类。对星系的空间形态的分类结果和人工标注结果大致吻合。层次聚类方法和相关矩阵联合使用，可以揭示多元变量间的相关关系。 图5 模拟星系属性之间的相关矩阵聚类热图.红色为正相关, 蓝色为负相关.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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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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Pulsars without Dispersion Measure Values in Pulsar Catalog 70 PT2022_0119 Tong-Jie ...Jinlin Han The Galactic Plane Pulsar Snapshot (GPPS) survey 下载 104 ZD2022_4 Wang Jie ...
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Nissim Kanekar The atomic gas properties of Green Pea galaxies 8 PT2021_0012 Jie ...Kou Polarization Properties of Pulsar Single Pulses with FAST 60 PT2021_0091 Jie ...
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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 ...
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对于拥有过小质量的黑洞，低于非活动星系关系的活动星系，它们的演化路径支持近期数值模拟中提出的一种情景：黑洞的增长最初落后于它的宿主星系，但是当恒星质量增大至气体稳定后情况发生反转。对于拥有过大质量的黑洞，高于非活动星系关系的活动星系，它们仍能继续增长恒星质量。这一结果与在早型活动星系中探测到活跃的恒星形成活动和丰富气体含量一致。）活动星系核反馈很难有效的影响低于黑洞质量—恒星质量关系的星系，同时动能模式（kinetic-mode）活动星系核反馈似乎不能抑制高于黑洞质量—恒星质量关系的星系长期的恒星质量增长 ...