9月5日晚，在中科院云南天文台及清华大学专业天文工作者的帮助下（1摩尔赞），利用云台丽江站2.4米望远镜抓住仅有的半小时晴天机会，及时拍摄了该候选体的光谱，分析并认证为 Ia-91T-like 类型。
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“鲁能杯”第三届WWT宇宙漫游制作大赛自2016年10月31日正式启动以来受到了众多天文爱好者、学生、老师及家长的关注。经过历时五个多月的作品征集阶段，大赛官方网站最终收到近百部来自全国各地不同年龄不同背景参赛者提交的优秀漫游作品。 这些作品围绕着天文学基础知识、天文学最新科学成果、航空航天和太空探索、地球科学和绿色家园等主题，以制作者自身的视角和方式或讲述天文科学知识，或回顾历史成就，或描绘未来发展。作品选材内容广泛，具有较高的制作水平和审美水准。通过初步的筛选和整理，共计88个有效作品将登陆中国数字科技馆网站的在线投票平台，参与网络人气奖的角逐。具体网络投票说 ...
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本次比赛旨在鼓励大众参与到天文学的探索当中，利用最新的人工智能算法分析望远镜收集到的真实科学数据。 ...光谱自动分类就是要从上千维的光谱数据中选择和提取对分类识别最有效的特征来构建特征空间，例如选择特定波长或波段上的光谱流量值等作为特征，并运用各种算法对天体进行区分。选手们将以LAMOST巡天光谱分类为题，利用高效、高准确率的自动化算法，将未知天体分成恒星（star）、星系（galaxy）和类星体（QSO）三类，以期用最新的人工智能技术来解决天文研究中的实际问题。
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图1 培训合影 本次培训的主题是“光学天文数据处理”，基于真实的司天观测数据，讲师们详细讲解了数据处理的规范、流程、数据的可视化展示等。下午，郑捷老师介绍了兴隆观测基地测光望远镜自动光变曲线处理程序，他在报告中演示了天文计算流程和软件工程方面的细节。下午，天文光学技术研究所的王靓老师做如何做天文数据可视化的报告，他以真实数据为实际案例做了详细的讲解。
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“天文数据挖掘”天池大赛于2月6日正式开启，希望让大众参与到天文科学探索中，用人工智能的技术和方法分析望远镜收集的真实天文数据。本次大赛以郭守敬望远镜（LAMOST）巡天光谱分类为课题，向选手们征集高效高准确率的自动化算法来解决这个天文研究中的实际问题。 尽管初赛的时间跨越了春节，选手们的参赛热情丝毫不减。
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北京大学智能学院袁晓如课题组与国家天文台展开跨学科合作，研究设计了一个结合自动分析与人工用户参与决策的交互式光谱分类检查可视分析系统，在保证分类准确率的同时显著提高分类效率。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。此外，从整体的角度，通过展现光谱间关系等方式，我们从检查前选择合适的探索入口以及检查后自动推荐能按照相似标准确定类型的光谱两方面为专家提供进一步支持。 图1：系统工作流程。另一方面，如果要检查光谱由两种自动方法确定的类型相同，那么该条光谱被正确分类的可能性较大。反之，它的分类可能存在错误，需要仔细检查。红移和重要谱线的选择主要通过右侧视图完成。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。
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好几位国内外友人大赞我的胸卡并合影留念，因为它的编号是“0001”。殊不知那届大会的网站和注册系统是我一手搭建管理的，作为超级管理员，“0001”的编号当然非我莫属啊。
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本次大赛吸引了来自不同地区、不同职业的怀有天文梦想的843支队伍、948人报名参加，选手覆盖中国大陆、中国香港、中国台湾、美国、澳大利亚等5个国家和地区，这些非天文专业的选手尝试设计出高效、高准确率的自动化算法方案 ...智源杯天文数据大赛 2020年，由北京智源人工智能研究院主办，国家天文台、数据评测平台biendata联合举办“智源杯”天体分类数据竞赛，本次比赛利用最新的人工智能算法分析望远镜收集到的真实科学数据 ...中心为大赛提供了LAMOST DR4数据集中近100万个天体的光谱数据制成的机器学习数据集，选手们需利用高效、高准确率的自动化算法，将天体分成恒星（star）、星系（galaxy）和类星体（QSO）三类 ...
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2月6日，国家天文台-阿里云天文大数据联合研究中心启动了“天文数据挖掘”天池大赛，面向公众开放天文科学探索课题，为选手提供云计算、人工智能技术，分析望远镜收集的真实天文数据。本次大赛以郭守敬望远镜（LAMOST）巡天光谱分类为课题，通过阿里云天池数据众智平台征集高效、高准确率的自动化算法，解决这个天文研究中的实际问题。
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来自全国7个赛区，483支队伍的选手们利用这些真实天文数据展开了一场充满挑战的探索之旅。他们通过搭建模型为超新星AI搜寻提供了更快速、便捷的方式。崔辰州为图像赛道获奖选手颁奖 本次比赛是继2018年国家天文台与阿里云合作举办“天文数据挖掘”天池大赛后，又一次利用真实天文数据开展，有广泛参与度的计算机算法大赛。他们使用人工智能的技术和方法，参与到天文科学的探索之中，利用高效、高准确率的自动化算法来解决天文研究中的实际问题。
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</p> <p> 9月5日晚，在中科院云南天文台及清华大学专业天文工作者的帮助下（1摩尔赞），利用云台丽江站2.4米望远镜抓住仅有的半小时晴天机会，及时拍摄了该候选体的光谱，分析并认证为Ia-91T-like ...
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这是世界上第一个全球性的自动望远镜网络。其站点分布于西班牙（两个站点）、新西兰、中国、墨西哥、南非和智利，是目前同类网络中最为完整的一个。这是第一个实现此目标的自动望远镜网络（来源：IAA-CSIC/UMA/INTA)。 项目首席科学家、安达卢西亚天体物理研究所阿尔伯特·卡斯特罗-蒂拉多教授（Alberto J.它是第一个在各大洲都拥有站点的全自动望远镜网络，因此在科学上具有里程碑式的意义。” 为什么要建设BOOTES？ 暂现源是一类会短暂出现并突然释放出巨大能量的天文现象。BOOTES的主要科学目标就是快速瞄准并自动化观测这一类天体现象，借助网络中望远镜的实时自动响应功能开展对这类天体的进一步研究。该望远镜从2010年的程控自主望远镜（RAO）国际研讨会后开始建设，于2012年2月正式落成，是我国境内首台专业级全自动望远镜。
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他们还亲自动手操作万维望远镜软件来制作漫游，实地参观杭州市高级中学校史馆和球幕天象厅，学习了杭高在天文科普方面的先进经验。 ...虚拟现实技术为真实的宇宙星空营造出了更加震撼的视觉效果，让大家在感受视觉盛宴的同时，对万维望远镜在天文科普教育中的应用有了更深刻的理解。 ...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。
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天的培训与实践过程中，他们跟随国家天文台、华中师范大学、重庆梧台科技及国内万维望远镜教学应用方面的专家和老师一起，学习软件基础知识、漫游制作方法、STEAM教学经验及基于万维望远镜的教育资源等内容，并亲自动手操作互动软件 ...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。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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和传统方法相比较，该模型能自动提取信息特征，损失更少的信息。模型的训练也变得更高效更精确。图1：生成对抗网络与混合卷积神经网络的训练过程其一 图2：生成对抗网络与混合卷积神经网络的训练过程其二 一系列的测试结果证明： 1、在无耀斑、C级、M级和X级耀斑预报中，M的真实技能统计（TSS ...
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云空间、百度云、用户本机随意选 Aladin、Topcat工具实现数据在线可视化和融合 数据归档与存储 规范的元数据库设计，为上层功能实现提供保障 观测日志自动化录入工具实现观测日志的快捷录入和完整归档 ...自动化归档脚本，可根据不同站点灵活配置 物理分散、逻辑统一的数据存储与备份 数据自动备份并时时监控，确保数据安全 云平台和云资源 自助式虚拟机申请 ...Tomcat运行环境 科技网通行证统一登录 三级安全体系，URL级别、操作级别、数据级别 健全的用户管理和角色管理功能 精细的角色权限定义 系统菜单自动生成 ...
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该技术框架在保证完备性的前提下，可以实现50%以上的双峰轮廓自动化识别，大幅减少了人眼检查工作；随着光谱数据量的增长，该技术框架具有比传统模板匹配方法更快的自动搜寻速度，同时可以为物理分析提供统计学依据 ...
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本次培训为光学天文主题，并聚焦于海量和时域天文领域，并以司天工程的真实观测数据处理分析作为主要的培训材料。晚上 天文观测现场观摩（LAMOST、2.16米望远镜） 6月14日 上午 授课内容：兴隆观测基地测光望远镜自动光变曲线处理程序介绍 ...本次主要讲授天文测光数据处理技术，包括基地测光望远镜自动处理流程， 以及司天数据处理流程。
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<span style="font-size:14px;">我们报告两个暂现源SN 2018aca(=ASASSN-18ew)(ATel#11391)和SN 2018acj的光谱分类，它们分别由全天自动化超新星巡天 ...
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该星表反映了我们对银河系恒星群体的最基础的理解，可以直接与CSST的真实巡天数据进行比较。