该系统可为会议设置订阅提醒功能，点击订阅后，该会议相关信息可添加到本地日历。系统还支持中英文自由切换，更方便学术交流与合作的开展。
图2：该系统支持订阅提醒服务
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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这里是处理后的多频道数据文件。数据发表在 Shao et al. 2017, ApJ, 845, 138; Wang et al. 2019, ApJ, 887, 40 ...
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5、大赛组委会对恶意刷票保留处理权力。 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 ...
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中国虚拟天文台在“公众频道”已上线推出了“恒星检索展示平台”。该平台基于DSS数据可视化展示，可在线进行恒星数据检索。这是一扇足不出户、不分昼夜的观星窗口，任何人只要能够通过浏览器上网登录中国虚拟天文台网站公众频道(http://public.china-vo.org/)，就可以看到全天的恒星，甚至是星团、星云和星系。
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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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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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希望 China-VO 在共享天文原始数据的平台之上，进一步实现科学家个人之间共享半成品数据和分析方法，祝 China-VO 的用户越来越多！” ...用户频繁地访问科学数据及望远镜申请观测两大模块 经过对平台4年总体访问次数的统计分析，在四个子模块中，科学数据累计8.812万次，云资源累计8.507万次，望远镜时间申请累计4.137万次，而公众频道仅累计 ...4年内各子模块月访问量统计图 从各子模块月访问量上看，较为集中的线下活动带动了线上公众频道的访问量，但与此同时科学数据模块的访问量也出现了浮动，并在注册用户激增时达到峰值。
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为保证印刷后的清晰度，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.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。
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参加纪念大会代表是来自全国天文科研一线、包括天文研究、天文观测技术与方法、天文数据处理与模拟等方面的学者和专家200人左右。《逐梦苍穹》视频分上、中、下三集共45分钟，由央视发现之旅频道《纪录东方》拍摄、制作、播放。 现就中国天文学会成立百年纪念大会进行赞助征集。
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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刷选几个显著的特征，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。
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此次迁移到阿里云上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上云。
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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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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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他表示，科普教育是建立科学创新队伍的重要基础，希望此次合作能够大力探索天文科普教育的新领域、新模式、新方法，更好地激发青少年科学探索兴趣，培养他们的科学创新精神。新闻链接： 视频 | 国际天文馆日：激发公众参与热情 人人参与天文研究（上海卫视新闻综合频道） 开启发现“强引力透镜”之旅！
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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。
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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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2015年，Ness等人提出了数据驱动的The Cannon算法来计算恒星参数，这种方法的优势是可以容易地在不同光谱巡天之间相互定标恒星参数。章博等人发现该方法存在一定的局限性：只能对很窄的参数范围内的恒星进行建模（例如有效温度从5500K-3800K），而无法扩展到更宽范围。因此章博等人提出利用支持向量回归（一种非参数化回归模型）来改进这种数据驱动的恒星参数计算方法，构建了SLAM方法。经测试，SLAM方法在宽参数范围内展示出优越的性能，使得光谱巡天的相互定标不再受到参数范围的限制。这体现了SLAM方法相较于The Cannon算法的巨大优势。SLAM方法为开展银河系的科学研究提供了非常有力的工具。
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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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