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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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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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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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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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。图三 廖家铭发现超新星页面截图 用户打开中国虚拟天文台的公众频道，进入超新星搜寻项目页面后，点击“开始搜寻”。如果当时有还未被用户查看对比过的新图，就可以看到屏幕上出现了两张黑白图片。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。
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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“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 ...
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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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10月13日，国家天文台台长严俊与阿里云计算有限公司总裁胡晓明在“2016杭州·云栖大会”上共同发布了双方缔结战略合作的消息，将充分利用各自在天文学、云计算大数据领域的优势，开展跨领域的研究和应用合作，提升我国天文学领域的基础科研能力 ...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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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。
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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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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。
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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。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 ...
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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。
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不断提高光谱分类的精度和识别率是LAMOST光谱数据处理分析工作升级完善的重中之重，为提升LAMOST光谱数据的质量和后续开展相关研究工作奠定了基础。为了解决这些挑战、进一步提升光谱分类的效率，我们提出可视分析系统SpectrumVA。我们将检查看作以红移和谱线为参数的视觉参数空间分析过程。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。如图5所示，673条光谱的最高得分红移候选对应正确红移（准确率91.69%），并且随着候选红移数量增多，算法准确率持续提升。结果说明了算法和提供多个红移候选策略的有效性。图6表明，SpectrumVA检查准确率与当前工具持平，检查效率显著提升。此外，设计的“选择-检查-推广”流程获得积极反馈。
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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。
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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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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。
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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。