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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<p>如今，星明天文台借助中国虚拟天文台强大的技术开发与资源实力对原有系统进行改造，推出全新的PSP平台，以期望让科学普及真正落实，让人人都关注科学，关心天文，用最简单的方式参与科学研究 ...
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图1 IVOA各工作组最新任命名单 知识发现兴趣组（Knowledge Discovery Interest Group）旨在把VO与KDD（ML、AI）领域联系起来，关注的方面包括可视化、远程数据探索 ...、机器学习技术、统计方法、工作流程编排和多态数据访问等，具体工作包括：定义机器学习相关的新的数据保存和交换模式；为VO服务增加或完善机器学习能力；协调和统一对数据可视化功能的访问；参与有关科学发现工作流程的讨论等 ...研究方向是交互式信息检索，现为国家天文台天文信息技术（中国虚拟天文台）研究团组成员，主要研究兴趣是机器学习在天文数据挖掘和知识发现中的应用，承担了国家自然科学青年基金《基于深度学习等机器学习算法的星系光谱自动分类方法研究 ...
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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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工作组（Working Groups） 应用程序工作组（Applications Working Group） 关注于访问VO数据和服务的软件工具。语义工作组（Semantics Working Group） 通过语义学的方法和手段提升VO系统的互操作性。语义工作组关注天文学背景下的词语、句子或其他语言形式的意义或解释。知识发现兴趣组（Knowledge Discovery Interest Group） 把VO与KDD（ML、AI）领域联系起来，关注的方面包括可视化、远程数据探索、机器学习技术、统计方法、工作流程编排和多态数据访问等 ...参与定义机器学习相关的新的数据保存和交换模式；给VO服务增加或完善机器学习能力；协调和统一对数据可视化功能的访问；参与有关科学发现工作流程的讨论等。运行兴趣组（Operations Interest Group） 关注于全球VO资源与服务系统的稳定和高质量运行。
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过去110年日本天文学会女性会员数量变化情况 同时报告人还关注了LGBTQ群体的需求。Yuko Motizuki认为提高女性领导人的比例及其参与决策的程度可以有效改善这些问题。
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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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如果我们考察相关论文数的和去年的差值，可以得到变化最大的关键字排名： black hole, 增加 100篇 Bayes factor, 增加 74篇 stellar mass, 增加 72篇 ...core mass, 增加 46篇 binary system, 增加 45篇 star formation, 减少 74篇 magnetic field, 减少 49 篇 kinetic ...值得一提的是，2023年6月，多个国际研究团队发表了一系列论文，宣布利用脉冲星计时阵（PTA）找到了纳赫兹引力波存在的证据，引起了广泛关注。
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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！” ...究其原因，公众超新星搜寻项目对平台用户注册数量及访问人次的增加起到了显著作用。10岁小学生廖家铭通过本平台发现超新星的事件被媒体持续报道，引起社会各界广泛关注，平台注册用户数在短短8天内增加近九千，并创造了单日注册用户增加4993人的历史记录。
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可前往http://wwt.china-vo.org/ 点击页面右侧的软件下载链接下载软件 作为数据驱动的天文科普教育的典范之作，万维望远镜平台在国内外的用户持续增加，影响力不断扩大。尤其在2018年2月，中国虚拟天文台正式发布万维望远镜个人版之后，得益于团队在语言汉化、界面优化、互动性增强、数据丰富等方面做出的努力，该平台在国内天文科普教育领域得到了更多的关注，也广受好评。除此之外，新版万维望远镜平台还接入很多明星数据集，包括盖亚天文卫星第二次数据发布的巡天数据、曾引起全世界媒体关注的新视野号拍摄的冥王星及其卫星表面图景、我国主导的北京-亚利桑那巡天（BASS）数据集等等 ...新版万维望远镜启动界面 对接国际标准，实现数据直通 能够一次性接入如此多的数据集，增加海量新数据，最关键的一点在于中国虚拟天文台团队实现了万维望远镜平台对虚拟天文台HiPS标准这一国际通用的天文数据标准的支持 ...
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与DR1相比，此星表增加了更多的谱指数信息。星表以FITS表格和csv表格两种格式提供。
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与DR1相比，此星表增加了更多的谱指数信息。星表以FITS表格和csv表格两种格式提供。
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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。专家可能会连续遇到不同类别的光谱，因此不得不频繁地切换认知焦点，导致完成分类所需的时间和认知资源大大增加。另一方面，在检查单条光谱时，专家需要根据光谱的整体形状识别相关谱线。推广界面（图4）由选择界面更新得到，它们的区别主要在于界面的关注点由要检查的光谱切换为之前已检查光谱的相似光谱。因此，位于选择界面右侧、用于选择红移和谱线的视图被替换为相似光谱视图。近年来，跨学科研究引起越来越多的关注。教育部积极推进“新工科”建设，2022年也被北京大学列为数字与人文年，鼓励开展工科、理科、文科之间的合作。
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与DR1相比，此星表增加了更多的谱指数信息。星表以FITS表格和csv表格两种格式提供。
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图片来源于星明天文台） 与项目网页上C14图像的切割模式不同（C14模式只切割出原始图像中的星系附近的部分天区发布在网页上，使剩余图像中可能存在的变星和一些罕见天体类型，无法通过网页图像，而只能通过查看原始图像的方法发现 ...为了让更多人可以参与到新天体发现中来，也为了真实目标不至于淹没在繁浩的数据之中，高兴老师将每人每小时可提交的可疑图像数量增加至10张。不可避免地，参与者提交的可疑图像数量也随之增加，管理员查验渐渐显得力不从心，后台可疑图像出现积压的情况。（2021年度起实施） 三、第三次调整 由于HMT加入后，用户通过PSP发现的天体类型有所增加：除原先的超新星、河外新星外，新增了矮新星以及其他类型变星等种类。让人人都关注科学，关心天文，用最简单的方式参与科学研究——公众超新星搜寻项目等待你的加入！
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此前该赛事由中国天文学会和国家天文台联合主办，已在国内举办四届，吸引了众多爱好天文的公众和青少年的关注，参赛人数及作品数量不断攀升，在天文科普领域形成了一定的影响力。为保障大赛的顺利开展，帮助选手更好地了解宇宙漫游创作技巧和赛事规则，2021年万维望远镜全国教师培训组委会特别在今年的课程中增加了备赛解析环节，邀请相关专家介绍创作技巧，深度解读评审要点。
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鉴于此，我们呼吁各级教育及相关部门对天文教育予以重视，要高度重视青少年天文知识匮乏等问题，加强宏观引导，适当增加义务教育阶段天文知识点占比，提高教师自身天文科学素养，遵循青少年的认知发展能力、丰富天文教育手段 ...（点击文末“阅读原文”可下载该论文） 研究方法 本研究采取线上调查，收集14130份有效问卷，回收率100%。衷心希望每一位青少年不只是“关心脚下的事”，更是要做一个“关注浩瀚星空、关注世界和国家未来”的追梦人。