• 用户的探索遵循“选择-检查-推广”的工作流程,分别用来选择一条光谱及其可能的红移和谱线、确定选中光谱的红移和类型以及根据已检查的光谱搜索相似光谱。
    专家一方面可以在光谱中选几个显著的特征,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4:推广阶段的系统界面。 在专家检查完一条光谱后,系统会提取他们的判断标准,即选定的谱线及其重要性,以搜索其他相似光谱。
    推广界面(图4)由选择界面更新得到,它们的区别主要在于界面的关注点由要检查的光谱切换为之前已检查光谱的相似光谱。因此,位于选择界面右侧、用于选择红移和谱线的视图被替换为相似光谱视图。
    此外,设计的“选择-检查-推广”流程获得积极反馈。 本工作第一作者是北京大学智能学院博士生李金城,通讯作者智能学院袁晓如研究员。
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    在天文领域,依托中国天眼FAST和智能计算数字反应堆,之江实验室打造了FAST@ZJLAB智能计算天文开放平台。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。
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  • 图1:双方将开展多项合作,共促天文科普教育发展 根据备忘录,该合作的先导项目包括以下内容: 1、天体物理混合式学习研究生课程的开发,首先在南非的大学试用,并逐渐向其他地区推广 2、联合开展天文教育活动 ...
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  • 图2:该系统支持订阅提醒服务 国家天文台百人研究员戴昱为本系统的推广志愿者。目前会议系统已上线,运行初期,希望大家多多点击,提交反馈。
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    天文大数据联合研究中心围绕“天文大数据”这一核心主题从科学研究、技术发展、平台资源、科普教育等多方面部署和深入开展研究开发与应用推广工作。
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    经研究,论证组成员一致同意通过实施方案,并建议项目组进一步加强与天文领域专家的合作与交流,关注研发成果的辐射推广与生态建设的促进。
  • 当前迫切需要一种技术手段,可以在完备的知识产权保护体系下,对计算方法以及分析方法的代码、数据进行共享,给新算法的快速采用、理解和推广提供渠道。
    更重要的是,PaperData还受到了AAS和RAA等期刊的推荐,如果在发表论文时通过这一平台分享实验所使用的计算和分析方法,或许可以为推广新算法提供更好的“解题思路”。
    尤其是China-VO团队细致周到的运行维护工作,将对促进我国天文学技术方法和科学研究的推广大有裨益。
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