该数据是我们在论文《用COLA快速生成模拟星系表》中提到的SDSS DR12星系的模拟星表，产生快速模拟星表的技术是基于以下几个：Code for Anisotropies in the Microwave ...
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这是我们论文“用COLA快速生成模拟星系目录”的支持数据，包括模拟目录和merger-tree输出的晕文件。
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他们指出该候选体的光谱与2012年爆发期间相似，均为He/N型新星，暗示M31N 1923-12c的再发周期短至9年，属于再发周期10年之内的快速再发新星。世界时2021年7月4.16日，利物浦望远镜暂现源快速采集光谱仪获取的光谱显示出强烈的巴尔末发射线，半峰全宽为5900±300km/s。 该光谱也显示出He I发射线的初步证据。比银河系再发新星天蝎座U的爆发更为频繁，增加了M31中大量“快速再发新星”（Darnley & Henze，2020，https://ui.adsabs.harvard.edu ...
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随着天文数据量的日益增加，利用智能计算开展天文研究是大势所趋。该平台能够深度挖掘FAST观测数据，规模化探测快速射电暴等天体辐射现象。据介绍，智能计算天文开放平台包括快速射电暴、分子谱线、天体化学领域数据库，以及相关领域的数据分析及可视化平台。其中，快速射电暴数据库（Blinkverse，意为闪烁的宇宙。）收录了5500余例脉冲数据，拥有35维的高数据维度以及多观测设备的动态谱图，是全球覆盖范围最广的快速射电暴数据库。目前，Blinkverse已面向领域内研究人员开放使用，快速射电暴数据分析及可视化平台也已建设成型，将快速射电暴搜寻效率较传统计算方法提升数十倍。
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望远镜的性能监测系统一旦发现望远镜性能不佳，能将望远镜性能不佳的原因快速反馈给维护人员，从而提高望远镜的维护效率和获得优良的观测数据质量。
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那么这些系外行星系统是如何形成的？又是如何演化到目前构型的？ ...在确定了恒星的年龄，并排除了其他恒星参数影响后，研究团队发现，随着恒星年龄增加，恒星周围出现行星系统的概率不变，一直保持在50%左右（如图3左）。同时，行星系统内的平均行星个数，则随着年龄的增加而减少。研究团队还发现，行星系统轨道倾角的弥散度随着恒星年龄增加而上升。在恒星较为年轻时，其轨道倾角弥散度的中值大约为1.2度，在恒星较为年老时，轨道倾角弥散度的中值增加到3.5度左右。
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如何搜寻证认更多强透镜样本是当前工作中的主要问题。通过下一代大规模测光巡天项目的开展，人们期待发现数以万计的强透镜系统。但如何在海量的天体图像中快速地找到强透镜候选体？ ...近年来，人工智能的快速发展给我们提供了一种新的可能。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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赣榆精细结构望远镜口径为26cm, 在656.3纳米观测太阳色球，能够对太阳活动区快速成像。主要用来研究太阳耀斑的触发和释能、暗条爆发以及色球冲浪喷射等精细过程。
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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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1、国内天文期刊如何错位发展； 2、如何提升我国天体物理英文期刊（RAA）的国际影响力； 3、如何发展国内天文技术期刊； 4、天文数据情报如何为研究所发展决策提供帮助； 5、图书情报与期刊出版人员的职业发展问题 ...
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不用担心是否是真实目标，不用了解各个星星的名字和位置，不用知道如何测量，不用操心如何写英文报告……</p> <p style="text-indent: 2em"> 当然， ...尽管唯一的发现最终被确认为是太空垃圾，但还是有其他七八位中国的参与者发现了一些快速移动天体（FMO，近地小行星的一种），高兴也因此备受鼓舞。
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万维望远镜被称为虚拟天文台的大众版，是海量真实天文数据快速直接进入课堂、科技馆、个人终端的快速途径。许多人都听说过万维望远镜，但如何使用它进行天文教学、科普演示；如何编辑制作漫游，找到合适的天文资源；如何灵活地使用它丰富强大的各种功能，在教室、学校、科技馆、天象厅等多种不同场景实际应用并不是一件容易的事 ...在培训的最后，崔辰州博士将国际先进的天文科普教学理念与国内实际情况结合，为我们带来报告《天文学为什么重要》，讲述天文学是如何从方方面面改变我们的生活，为老师们带来启发。教师们参观青岛观象台望远镜，了解如何通过望远镜观察并手绘太阳黑子。 参加培训的老师们与乔翠兰博士在“互动式天文教学方式研讨”环节进行现场深度对话交流。如何让真实天文学数据更好地服务于公众科普和学校教育，一直是中国虚拟天文台的工作重点之一。
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不用担心是否是真实目标，不用了解各个星星的名字和位置，不用知道如何测量，不用操心如何写英文报告……不要畏惧，勇敢地去参与尝试。</p> <p>看图会很难吗？ ...
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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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人工智能（AI）和机器学习（ML）快速渗透到数据生产、 处理、分析、挖掘和知识发现的各个环节。数据中心和数据提供者在利用AI/ML提升数据管理水平、数据质量控制、数据互操作服务。但一切都才刚刚开始。科学家们在应用AI/ML时往往感觉数据和服务不够给力，数据中心却尚不清楚该如何提供AI-friendly数据和服务给用户。本届学术年会的主题为“AI时代的数据和服务（Making Your Data and Services Ready for Al-enabled Science Discovery） ”，探讨如何提升数据与服务的形式与内涵 ...
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崔辰州博士做《万维望远镜与中国虚拟天文台》主题报告 万维望远镜被称为虚拟天文台的大众版，是海量真实天文数据快速直接进入课堂、科技馆、个人终端的快速途径。每年的万维望远镜教师培训是科普教育工作者全面了解万维望远镜的难得机会，参训教师可通过学习快速掌握如何利用它进行天文教学、科普演示；如何编辑制作漫游，找到合适的天文资源；如何灵活地使用它丰富而强大的各种功能 ...
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随着科学发现的增加，新词的不断涌现，许多天文学名词的中文译名也随之发生变化。此次更新对部分星名的中文翻译进行了修改，数据资源内容将更规范，用户在使用的过程中能够更精准地搜索到所需的数据资源。另外，本次更新还增加了大量中国自产数据。ldquo;指向”及“图像”区域 新数据总能吸引到天文爱好者最多的目光，为了满足用户希望便捷获取最新资源的需求，此次更新在平台“探索”模块下增加了 ...“最新图像”，这样，用户就可以在这里更快速地浏览世界上各大天文望远镜、天文台、探测器的最新图像数据。
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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。