• article-psp穿越时空的发现 ——公众超新星搜寻项目2021年首个发现
    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 ...
    公众超新星搜寻项目现有设备：C14（左）与HMT（右） 半米望远镜于2021年6月7日正式加入公众超新星搜寻项目，与原先的C14合并运行，同时出图，有望提升公众超新星搜寻项目的发现频率。
  • metadata基于快速模拟生成的红移范围为(0.45
    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 ...
  • meeting中国天文学会图书信息与期刊出版研讨会 |
    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 ...
  • article-nadc国家天文科学数据中心在之江实验室设立分中心
    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。
  • article-nadc天文信息学与虚拟天文台2021年学术年会会议通知
    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 ...
  • metadata基于快速模拟生成的红移范围为(0.45
    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。
  • meeting2021年虚拟天文台学术年会 |
    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“面向AI使能科学发现的数据与服务（Making Your Data and Services Ready for AI-enabled Science Discovery）”，探讨如何提升数据与服务的形式与内涵 ...
  • article-nadc万维望远镜个人版2.1发布
    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。
    图2：在“浏览”功能下选择“浏览HiPS”后输入地址即可 功能优化 为了更便于操作，提升用户的体验感，本次更新还对万维望远镜中部分资源的划分与使用功能进行了优化 ...
    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。
  • article-nadc2019年万维望远镜全国教师培训圆满结束
    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 ...
    学员们纷纷表示，此次培训让他们在教育理论知识和实际教学技能方面均得到大幅提升，万维望远镜强大的功能将极大激发学生探究宇宙的热情，使之成为开展教学实践的重要工具。
  • article-nadcNADC网站全新上线！
    新版网站增加了最新研发的日食计算器，为公众规划日食观测提供方便的信息查询。
    图4：网站列出了最新的公众科普活动 新版网站还增加了全站统一检索功能。
    用户输入关键字后可以快速获取站内所有的相关信息，也可以根据需要对新闻、元数据、会议信息进行分类检索，大大提升了获取信息的效率和灵活度。
  • article-nadc基于机器学习的望远镜，性能如何？
    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。
    传统的望远镜监测方法使用传感器读取并记录望远镜关键部位的数值，当数值超过设置好的阈值时，传感器会报警警告维护人员停止观测，该方法可以帮助望远镜避免风险和辅助维护，但不能实时监测望远镜性能，维护和运行效率较低，亟需提升 ...
  • article-nadc10岁小学生发现超新星，虚拟天文台开启科研新模式
    然而，一直以来，如何将拍摄结果与更多的广大天文爱好者分享，如何让自己的发现更快地得到专业天文学家的认可，一直是一个难题。
    公众参与超新星搜索，既可以提高超新星发现的概率，还能增加普通人对天文的兴趣。中国虚拟天文台正是提供了这样一个参与科学发现，了解天文学的渠道。
    平台一端是天文爱好者，由他们参与数据的最初筛选和挖掘工作，不但快速直接，而且提高了公民对天文学的兴趣，降低了天文爱好者的门槛；另一端，则是能使用大型望远镜，准确判断目标类型的天文学家和天文研究团队。
    爱好者发现并提供的坐标等数据，为天文研究节约了宝贵的夜晚时间，并使得科学发现的效率大大提升。10岁的廖家铭发现超新星，正是项目成功最直接的证明。
    公众科学热情被极大的激发，上万名用户注册平台，并积极参与项目，学习如何寻找超新星。 公众发现并提供有价值的研究目标，天文学家使用专业观测设备进行确认，开展进一步的研究工作。
  • article-nadcLAMOST助力揭示超级地球及亚海王星系统的出现率与轨道构型随时间的演化规律
    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。
  • article-nadc夯实专业，提升素养，万维望远镜还能这么“玩”！
    在我们学院，有很大一部分毕业生都将走上中小学一线教学岗位，如何深入浅出地传授科学知识、进行科普教育是他们职业生涯终身都要面对的重要课题。
    在竞技中提升综合素养 在经过了日常的积累和学习后，学生们的创作热情空前高涨，宇宙漫游创作大赛的举办为我们的学生提供了更大的试炼场和舞台，也让我们有机会与全国各地的优秀创作者有更多机会交流切磋。
    第四届大赛开赛后，学院特别邀请了国家天文科学数据中心的老师来校举办讲座，帮助学生快速掌握万维望远镜基础操作和漫游创作技巧；为取得名次的学生进行一定的奖金鼓励、资助获奖学生参加颁奖典礼等一系列政策&hellip ...
    ;…其终极目标都是为了能让学生开阔眼界、提升综合素养。
  • article-nadc穿越时空的发现 ——公众超新星搜寻项目2021年首个发现
    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 ...
    图6：公众超新星搜寻项目现有设备：C14（左）与HMT（右） 半米望远镜于2021年6月7日正式加入公众超新星搜寻项目，与原先的C14合并运行，同时出图，有望提升公众超新星搜寻项目的发现频率。
  • article-nadc嫦娥7米全球最高分辨率月球全图在新版万维望远镜上线！
    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。
    在本次发布的新版本里，中国虚拟天文台团队通过采用国际先进的天文数据标准HiPS，实现了对万维望远镜数据的大批量、一次性更新，并为将来进一步丰富平台资源，快速引入最新天文数据集打下了坚实基础。
    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 ...
    新版本实现了与虚拟天文台之间的数据直通   开发过程中，团队主要在平台上实现了HiPS的三个关键技术支持，即： HEALPix投影，HEALPix菱形网格绘制及 HEALPix数据组织及索引，大幅提升对复杂数据的处理效率 ...
  • article-nadc漫游大赛访谈 | 迎接比赛挑战，提升学习能力
    通过学习，她感受到了万维望远镜对于提升授课质量、培养学生自主学习的能力方面蕴含的巨大潜力，于是便在培训结束之后把这个平台带回学校，带进了自己的课堂。
    高二学生 何思维 在接触万维望远镜后，我懂得了如何制作漫游，也通过它来重现过去的天文现象，让我更好的学习天文，加深我对天文的兴趣。而且这个平台简单易上手，我很喜欢使用它。
    图2：学生们在居家期间坚持完善作品 未来 组织参加比赛只是激发学生探索兴趣、鼓励他们大胆创作的一次实践机会，如何更好地将万维望远镜融入教学活动，培养学生自主创新的能力才是杨老师的终极目标所在 ...
    信息技术走进了日常教学中，改变了传统的教学模式，教师的自我提升势在必行。利用万维望远镜开展教学对大部分一线教师来说充满挑战，不仅需要熟练掌握使用方法，还需要充分将资源与课程结合、对课堂有预设等等。
  • article-nadc公众超新星搜寻项目2021年度总结
    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。
    图4：月度统计数量 发现多多，收获颇丰 由于专业巡天项目的快速发展，2021年上半年，PSP没有任何新发现，所幸大家始终如一，再加上6月7日HMT的加入，巡天能力大幅提升，这才有了下半年的辉煌。
    （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。
    （1）其中新人奖、达人奖、成就奖的有效发现限定为以下类型：超新星（SN）、新星（Nova）、超亮超新星（SLSN）、潮汐瓦解事件（TDE）、高光度蓝变星（LBV）、高光度红新星（LRN）、蓝色快速光学暂现源 ...
  • article-nadc中欧联合发布ESASky中文版
    他们学习如何使用该领域的特定仪器收集数据，以及如何将原始观测数据处理成可使用的科学数据。然而，近年来的研究发现随着观测数据越来越多，这种传统的工作模式正在消失。
    “天文学家并不关心数据是来自欧洲空间局（ESA）的空间观测任务还是地基观测装置，他们只希望能够轻松、快速地获得数据。
    由于ESDC总部在西班牙，团队中以西班牙语为母语的人快速将系统翻译成西班牙语。现在推出的中文版本，其翻译工作起因来源于团队每年两次参加国际虚拟天文台联盟（IVOA）的会议。
    此次发布的ESASky中文版中已经集成了LAMOST光谱数据，借助虚拟天文台技术更多国内天文观测数据都可以被ESASky访问，提升我国天文观测数据的国际显示度。
  • article-nadc天文学家利用神经网络方法搜索强引力透镜系统
    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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