• 5、大赛组委会对恶意票保留处理权力。   即日起登陆中国数字科技馆大赛官方投票页面即可投票。 https://www.cdstm.cn/subjects/observatory ...
  • 该数据是在第二版的基础,新增部分地标、修正错误标记,并对部分标识进行进一步精确标识后的最新版本。用户可登录中心网站浏览中文月面地图(第三版)元数据详情并下载使用。
    为保证印后的清晰度,将着陆点文字的颜色改为紫色白边,并在地图右下角加上了颜色说明。 月面地图可以用来做什么? 1.
    指导月面观测 在进行月面观测前,可以先在月面地图找到值得观测的地标,然后用天文望远镜进行观测。 3. 指导月面摄影 可以通过月面地图找到具有拍摄价值的目标,再进行拍摄。
    如果大家有兴趣,也欢迎帮忙校对地图,校对方法可见“校对说明”文档。校对后如果发现问题,可与我们联系。
  • 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。
  • BASS DR2的天图导览,多幅观测图像拼接合成的M101风车星系 图片来源:China-VO 中国科学院国家天文台与美国亚利桑那大学之间的国际合作项目——“北京-亚利桑那巡天(BASS)”目前已生成了第二版本(DR2)数据产品,包括单曝光图像、单曝光星表、星空导览、合并图像及星表等。 项目负责人、国家天文台研究员周旭说,合并星表包括3.5亿颗恒星和星系的测光信息,“这是迄今国内发布的天区面积最大的星表产品”。 BASS巡天作为开创性的公开巡天项目,在数据所有权和科学研究方面秉承开放的态度,通过中国虚拟天文台及时向全世界公开释放。在数据的处理中,中国虚拟天文 ...
  • 此星表的共生双星候选体是用机器学习的方法得到的。
  • 3月23日上午,由阿里云万网负责解析的中国虚拟天文台(China-VO)域名的几条A记录进行了修改,指向到阿里云华北数据中心的主机
    绝大部分的用户不会感觉到有任何变化,但他访问的已经不再是位于北京奥林匹克公园旁中国科学院国家天文台的服务器,而是阿里云的云主机。这标志着中国虚拟天文台主节点成功登陆阿里云。
    2016年10月13日,国家天文台台长严俊与阿里云计算有限公司总裁胡晓明在“2016杭州·云栖大会”共同发布了双方缔结战略合作的消息,将充分利用各自在天文学、云计算大数据领域的优势,开展跨领域的研究和应用合作 ...
    双方宣布以中国虚拟天文台为抓手,逐步实现国家天文台科技资源的云。
    此次迁移到阿里云的中国虚拟天文台主节点功能主要包括平台门户、望远镜时间申请审批、公众超新星搜寻计划、公众频道等。此前郭守敬望远镜(LAMOST)的光谱巡天数据已先期实现云。
  • /p> <p style="text-indent: 2em"> 尽管,仰望星空是人类亘古不变的追求,但寻找宇宙新发现对普通大众而言始终是一件高深莫测的事,需要具备足够的天文知识,掌握很多物理、数学方法才可以做到 ...
    </p> <p style="text-indent: 2em"> 因此,该搜寻平台本质就是一个网上看图平台。
    ”</p> <p style="text-indent: 2em"> 事实,建立一个公共的搜寻平台,也是高兴在“玩”的过程中得到的启发。
    "text-indent: 2em"> <strong>公众与职业学者“珠联璧合”</strong></p> <p style="text-indent: 2em"> 事实, ...
    因此,他们决定把需要分类的星系照片放到网,然后发动对天文感兴趣的人们通过互联网来对星系进行分类。几天之内,“星系动物园”就迅速吸引了大批天文爱好者。
  • 天文学家们通常只能下载一小部分哈勃数据,然后在自己的计算机对数据进行分析。
    AWS公开数据集主页   早在两年以前,中国天文界就已实现了与云计算产业界的首次跨界合作——国家天文台与阿里云携手成立“天文大数据联合研究中心”,以中国虚拟天文台(China-VO)主节点成功云为标志 ...
  • Smith教授及其合作者在2008年11月至2018年7月利用Kitt Peak的2.3米Bok望远镜和亚利桑那的Bigelow峰的1.54米Kuiper望远镜观测获得,可以在网站http://james.as.arizona.edu ...
    此数据在公开数据的基础经过简单筛选和合并,包括了270条高质量光谱,做了[OIII]波长定标和银河系消光改正。
  • 面对天文领域日益增长的大数据集和大数据流,迫切需要相应的先进分析和可视化方法。 光谱分类识别一直是天文学家研究的基础问题,也是LAMOST巡天计划的一项重要任务。
    尽管自动方法的性能越来越好,由于光谱数据的复杂性,人类专家视觉检查对于保证分类准确性仍然至关重要。 专家在视觉检查时需要面对整体过程和单条光谱检查两个方面的挑战。
    另一方面,如果要检查光谱由两种自动方法确定的类型相同,那么该条光谱被正确分类的可能性较大。反之,它的分类可能存在错误,需要仔细检查。红移和重要谱线的选择主要通过右侧视图完成。
    专家一方面可以在光谱中选几个显著的特征,系统会自动识别其中的谱线和对应的红移。另一方面,系统展示不同红移下所有谱线的整体重要性。整体重要性较高的红移可能对应真实红移。
  • 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。
  • 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。
  • 数据清洗技术种类很多,因为我平时对Python编程语言和pandas库很熟悉,于是决定选择使用这种方法操作。
    csv_writer.writerows(row_csv_data) 最终得到的结果如下图所示,大家可以对比一下校正前后的数据表格: 校正之前的数据表格 校正之后的数据表格 接下来,我继续从宏观查看 ...
    data_delete_none =data.dropna() print(data_delete_none.info()) 事实,数据清洗是一项复杂而关键的任务,涉及到检测和纠正数据集中的错误、 ...
    缺失、异常值等问题: 例如,我们想检查数据中是否有重复,可以用下面的方法打印重复结果。
    显示的是基于恒星表面温度和光谱特征分类的光谱类型。
  • 软件由C语言编写,支持MPI并行库,可在超算集群运行。
  • 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 ...
  • 本课题利用6.5米麦哲伦望远镜的M2FS多光纤光谱仪观测了包括SXDS等深场。观测的波长覆盖范围为760至960 nm,分别本领约2000。
  • 本课题利用6.5米麦哲伦望远镜的M2FS多光纤光谱仪观测了包括SXDS等深场。观测的波长覆盖范围为760至960 nm,分别本领约2000。
  • 竞赛分天文科技创新与科普创新两大类,分初赛(网评审)和决赛(现场答辩)。
    2020年第四届CAIC比赛初赛(网征集作品并进行专家评审和网络投票)预计于4月~5月开展,决赛将于7月下旬或8月中旬于河北师范大学(暂定)进行。
  • 近日,国家天文台王守成博士、马骏研究员,云南大学陈丙秋副教授,云南天文台龙潜研究员等人基于LAMOST数据构建了搜寻仙女星系(M31)星团的新方法,并从仙女星系全景考古巡天(PAndAS)测光数据中证认出 ...
    而在没有哈勃数据的区域,研究团队基于LAMOST,PAndAS等地面望远镜的观测数据优势,利用新方法在搜寻M31盘中年轻星团方面取得了新的突破。
  • 恰恰就是这个原因导致很多普通民众认为必须要懂很多高深的天文知识,掌握很多数学物理方法才可以做到。
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