5、大赛组委会对恶意刷票保留处理权力。
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https://www.cdstm.cn/subjects/observatory ...
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依托我国自主研制的国家重大科技基础设施郭守敬望远镜（LAMOST），研究团队发现了一颗迄今为止质量最大的恒星级黑洞，并提供了一种利用LAMOST巡天优势寻找黑洞的新方法。找到新的方法，发现数量巨大、没有X射线辐射的黑洞，成了天文学界近年来研究的热点和难点。图 2 LB-1和引力波并合事件、X射线方法发现的黑洞的质量分布 目前恒星演化理论预言在太阳金属丰度下只能形成最大为25倍太阳质量的黑洞。美国激光干涉引力波天文台（LIGO）从2015年起，通过探测引力波的方法发现了数十倍太阳质量的黑洞；2017年，雷纳·韦斯、基普·索恩和巴里·巴里什因在LIGO ...LIGO台长大卫·雷茨评论，“在银河系内发现70倍太阳质量的黑洞，将迫使天文学家改写恒星级黑洞的形成模型。
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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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Manchester教授在RAA News and Views专栏发表了评论：“到目前为止，GPPS仅覆盖了FAST可观测天区一小部分，已经发现了201颗以前未知的脉冲星。祝贺作者迅速而全面地将巡天方法和结果发表在评审期刊上。让人懊恼的是这样的论文竟然在该领域相当少见。” Cordes教授评论说：“该巡天可能主导未来脉冲星发现，最终完成完整的银河系脉冲星普查……可能迟早会发现脉冲星-黑洞双星…&hellip ...
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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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方法一：直接访问服务网站：https://nadc.china-vo.org/res/paperdata/user_paperdata_list 方法二：通过国家天文科学数据中心官方网页 https: ...申请原因：申请DOI的原因（可从下拉列表选择，也可以自定义填写）。 论文接收证明：接收通知等文章被接收的证据，请上传不大于1M的pdf/jpg/png文件。
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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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审稿人评论:”这是一项意义非凡的工作。” 首次创建这样的双星星表得益于LAMOST超强的光谱获取能力和大样本数据的优势。 图1：双星的掩食过程展示。
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除了用星系为宇宙绘图，大卫还是另一确定宇宙物质分布新方法的先驱：莱曼-阿尔法森林。这种方法使用明亮的类星体作为宇宙中的手电筒，照亮沿着从这些类星体到我们望远镜的路径。他撰写的评论文章“宇宙加速膨胀的探测”，长达169 页，被引用近 900 次，已成为指导我们通过观测揭示宇宙加速膨胀本质的标准参考。
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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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更多详情请登录 http://astrocloud.china-vo.org/ 参考内容 MAST Labs 网站评论文章： Making HST Public ...
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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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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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“这些发现很难用传统理论去进行解释”，论文共同通讯作者，国家天文台施建荣研究员评论道，“由于内部物理环境不同，原有的理论并不适用于红团簇星，我们需要尽快寻找到这一观测现象的真实原因 ...
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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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该研究基于中国科学院云南天文台丽江天文观测站2.4米望远镜光谱观测的定标需求，提出了一种改正光谱大气吸收的新方法，改正精度达1%。论文链接：点击这里。传统的大气吸收改正方法需要在科学目标观测前后，在附近天区观测大气吸收标准星。基于小视场的时域观测研究中，该方法将占用大量宝贵的望远镜观测时间。另外，该方法无法在完全同时的观测条件下观测科学目标和标准星，天气和望远镜指向状态等的变化，导致光谱大气吸收的改正精度并不高。结合恒星物理研究建立的恒星模板光谱库，或者LAMOST和SDSS光谱巡天建立的恒星光谱数据库，该研究采用观测比较星光谱匹配恒星模板光谱的方法，获得比较星的大气吸收谱。通过计算大气吸收改正前和改正后氧发射线的流量弥散，对新提出的光谱大气吸收改正方法进行评估，发现该方法对光谱大气吸收的改正精度为1%。对于具备长缝光谱仪的地基望远镜观测，该方法具有普适性。