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天文学家基于LAMOST数据回归Gaia DR2中恒星的消光
二十一世纪的第二个十年,机器学习逐渐成为大数据分析和数据挖掘的主导力量,它从复杂的数据经验中汲取
有用
信息,并对非经验数据进行有效预测。
这暗示与测光数据相比,光谱数据包含更多的
有用
信息,能够更有效描述恒星物理环境,并最终得到更可靠的结果。
上海天文台在SKA首个科学数据竞赛中获佳绩
团队首先对所有竞赛数据开展统计分析,了解数据结构,天体
群组
特征,确定用于数据处理的输入参数范围,进而基于针对SKA不同先导项目而开发的天体搜索算法对图像进行了先期测试,经过对结果的准确度与计算效率的评估 ...
祝贺法国斯特拉斯堡天文数据中心成立50周年
初期阶段利用电子表单搜集“
有用
的”天文数据,并且加以整理、归档。数据中心早期仅限内部及国际合作伙伴使用。
层次聚类算法的天文学应用
超星系团 超星系团由多个星系团或星系
群组
成的大质量天体,是宇宙中已知的最大尺度的结构之一。
LAMOST发现一颗从未被观测到的新型激变变星
事实证明,伴星所拥有的这种经验性规律对于验证和校准双星质量转移模型非常
有用
。 但这看似相当
有用
的伴星属性与轨道周期之间的规律被LAMOST新发现的这颗特殊激变变星打破了。
2022年天文学研究热门术语:利用arxiv论文的术语提取结果追踪天文学研究趋势
如何设计算法自动识别术语至今仍是尚未解决的问题,也许机器学习在此也
有用
武之地。
天文学家利用LAMOST数据获取30万颗M型矮星的基本参数
论文审稿人认为这是一项非常出色的研究成果,并给出高度评价:“获取大样本M矮星的参数信息很有意义,该星表随着时间的推移会越来越
有用
。
俄亥俄州立大学天文学系主任David Weinberg教授当选美国国家科学院院士
利用HOD框架解释星系成团性的开创性工作始于SDSS数据,该框架自然地解释了星系的成团性趋势,并推断出星系与暗晕关系的极其
有用
信息。
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