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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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.
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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。图5:光谱表征算法性能评估。 图6:用户实验结果。我们首先通过参考光谱来评估光谱表征算法性能。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。
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然而,我们希望有更多的人能参与搜索,分享发现的快乐。</p> <p>看图会很难吗?其实并不是,一名小学生用不到1分钟就可以学会。简单的说就是在图像间找亮点,找不同。
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原子钟权重的大小是国际原子时归算时的参数和衡量原子钟长期性能水平的标志。根据原子钟的性能确定其权重,可以充分发挥性能优秀的原子钟优势。
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你参与过PSP项目吗? 你是否曾成功发现过超新星? 你是否思考过, PSP项目数据与AI相遇能擦出怎样的火花? ...“图像——发现超新星”赛道介绍 随着人工智能的不断进步,它正逐渐在宇宙探索的工作中发挥重要作用。基于这一趋势,“如何运用AI图像技术助力超新星搜索”成为了本次大赛的重要议题。大赛组委会也希望通过更广泛的高校合作,推动人工智能这一国家战略在高校端的产学合作及协同育人。 ...4.关于其他赛道: 本届大赛语音赛道围绕当下备受关注的智能家居、语音助手等应用场景设计赛题,开展说话人识别相关领域的比赛。 ...5.战略合作媒体:未来电视、央视影音、新华网客户端、网易智能、Deep Tech(深科技)、语音杂谈、机器学习研究会等。 ...
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你想得到更具针对性的辅导吗?你希望让作品水平得到进一步提升吗?你在参赛及作品提交时是否遇到了障碍? 问题征集通道现已开启,快快向我们抛出你的问题,收获专家级指导吧!
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2022年9月水切伦科夫探测器阵列(WCDA)收集的508天数据和2020年1月至2022年9月平方公里阵列(KM2A)记录的933天数据,我们展示了高海拔宇宙线观测站(LHAASO)探测到的第一个甚高能和超高能 ...此外,本目录包含43个超高能γ射线源,E>100 TeV辐射的显著性水平>4σ。
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nadc.china-vo.org/article/20211221171921(更多报告将陆续更新) 活动组织: 主办:国家天文台、中国天文学会信息化工作委员会 承办:国家天文科学数据中心、国家天文台团委 协办:国家高能物理科学数据中心 ...……想知道这些问题的答案吗?Alberto Accomazzi博士将为您一一揭晓!
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在类太阳恒星中,高含量的锂元素罕见吗? 类太阳恒星会产生锂元素吗?它发生在恒星演化的哪个阶段? ...宇宙大爆炸时期的锂含量小幅增长,主要是由于高能宇宙射线轰击星际介质中较重的原子核,如碳和氧,将它们分裂成较小的原子,如锂。与其他元素不同,研究人员普遍认为锂元素将会在恒星中逐渐消失。
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在距离大赛作品提交的截止日期只剩不到一个月的时间,你还在坚持创作吗?还有哪些等待突破的瓶颈? ...
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怀柔太阳磁场望远镜观测数据,太阳磁场望远镜位于怀柔太阳观测站,能获得FeI 5324Å波段的光球矢量磁场和视向速度场数据,还可获得Hβ 4861Å波段的色球视向磁场和视向速度场数据。
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您还在把论文中的附表链接到个人主页的临时位置吗?Out啦! 应天文学家的要求,中国虚拟天文台设计开发的论文数据贮藏库(China-VO Paper Data Repository)今日正式上线。
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望远镜的性能监测指的是在望远镜观测过程中对望远镜的光学性能和指向跟踪性能的表现进行评价。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。该方法基于望远镜终端仪器获得的星像形状与望远镜性能之间的深刻复杂的对应关系和最新前沿机器学习的相关算法,可以充分利用望远镜获得的星像进行训练和测试,实现了望远镜光学成像性能的高精度实时监测,并在我国首个天文类国家重大科技基础设施 ...不同原因引起的望远镜性能不佳产生不同的像斑形状,因此可以通过终端仪器获得的像斑形状去实时监测望远镜性能。图4 在LAMOST望远镜上进行性能检测,实现了焦面离焦、导星系统、拼接镜面子镜偏移、主动光学性能的实时监测,准确率为96.7%。
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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。数据观测记录从2008年开始至2021年6月,共观测到C级以上的耀斑24个,包含大耀斑(M级以上)12个。
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我们用数据记录一年的努力, 我们通过努力为天文数据赋能。
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PHaEDRA项目将让这些资料能长久地被后人使用和分享。 现代研究者们则可以把这些历史记录与玻璃底片的照片结合起来,和现代观测结果融合分析,做出新的科学发现。我可以做更多吗? 非常感谢你的热情!你可以访问史密松转录中心网站,来帮我们转录笔记本完整的内容,而不仅仅是标记底片编号。
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11月27至28日,由国家天文台职工培训资助计划支持的“高性能并行计算开发基础培训”在国家天文台A601会议室举行,来自国家天文台各个课题组的近60名学员参加了本课程的学习。针对天文数据处理的具体需求,国台信息与计算中心对本次培训的内容进行了精心的设计与安排,内容包括:高性能计算基础、并行计算基础及并行计算的实现方式、我台高性能计算资源的使用、中国虚拟天文台的资源与服务等。于策副教授讲授高性能并行计算等基础知识 本次培训其余内容由信息中心具有多年服务器使用及管理经验的李长华副主任组织并讲解,内容丰富详实。2017年,我台新采购的超级计算平台成功上线,系统包括了60个高性能计算节点及8个众核计算节点,合计计算核心为2180个。希望通过此次培训,能够促进高性能并行计算技术在天文计算中的应用,充分发挥我台高性能计算平台以及战略合作伙伴阿里云的效能。 培训现场照片 ...
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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。