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PSP24KTNS
2024年02月07日，引力波光学暂现源探测器- ...
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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。
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FAST望远镜及仪器设备的性能请参见FAST观测性能概述（附件2）。
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研究团队利用了高效的机器学习算法和并行超级计算技术，对数据进行了处理和筛选，首先对全天区Gaia数据源按银经、银纬和视差使用生成树算法进行3维网格切片得到8596个数据网格，然后在每个数据网格采用了FoF ...
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然而，为了覆盖从6等到22等较宽的星等范围，Gaia卫星依据G星等亮度不同使用了不同的观测模式，且G星等和BP、RP星等的终端仪器也有所区别。
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图1 IVOA主席通过邮件宣布IVOA教育兴趣组主席投票结果 天文学正在经历重大变革，并在逐渐加大尖端仪器与技术的投资。
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多波段天文学 ※ 数据开放共享 ※ 数据科学的挑战（工具从数理统计到机器学习的演变 ...
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分会场2：CSST-HACKDAY 分会场3：近邻星系物质循环专题讨论 下午： 分会场1：CSST无缝光谱科学研究与数据处理 分会场2：CSST-HACKDAY 分会场3：用于CSST的机器学习 ...
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超大视场、超快巡天速度和超高时间、空间和频率分辨率等技术特点将确保SKA在观测能力上的领先地位，由此也产生了海量的观测数据，SKA1所产生的观测数据，将以5Tb/s的速率输入到两个台址国的科学数据处理器（ ...
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本次会议主题包括： 项目/仪器/阵列 脉冲星/FRB GW合并/暂现源/多信使 恒星形成 恒星演化 AGN/黑洞/喷流 天体测量学 大地测量学 方法/工程/开发 特别会议/全球VLBI ...
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绝大部分的用户不会感觉到有任何变化，但他访问的已经不再是位于北京奥林匹克公园旁中国科学院国家天文台的服务器，而是阿里云上的云主机。这标志着中国虚拟天文台主节点成功登陆阿里云。
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图 1于策与设备的合影 从左到右依次为：PLATO-A的发电舱、太阳能风能发电、气象站、AST3-2、仪器舱、AST 3-1 此次科考工作任务量巨大，需要现场安装计算机、电池组、太阳能板以及各种物资设备 ...
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中心提供的全生命周期服务已成为LAMOST数据从观测获取，到发布，再到天文学家下载并进行科学研究整个生命周期不可或缺的支撑部分。 中心的工作使天文学家使用LAMOST数据更加便捷，科学产出日益增多。
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图1 相接双星的结构图（来自Phoebe） 近期，中国科学院云南天文台丁旭博士、季凯帆研究员和中国科学技术大学博士后李旭志等人，利用机器学习的方法快速得到相接双星的参数和误差。
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培训现场 近些年来，国际上在科学计算语言方面，尤其是面向人工智能、机器学习方面，Python已经是占了半壁江山，这在一些重量级的开源应用（Tensorflow， theano等）中都得到了证实。
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研修主要内容： （一）实测天文相关前沿课题讲座； （二）参观兴隆观测基地； （三）光学天文望远镜和终端仪器介绍； （四）测光观测方法； （五）测光数据处理方法 ...
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相比于前两届的获奖项目，AstroPy稍显年轻，但自2011年发布以来，趁着机器学习、人工智能的东风，已经在天文数据处理领域获得了海量的应用。其他的附属包还有处理图像数据的ccdproc、处理测光数据的photutils、处理光谱数据的specutils以及机器学习包astroML等等。 参考文献 1.
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本届会议研讨主题包括但不限于以下几个方面： ※ 科学平台技术与应用 ※ 超高IO网络、硬件和软件系统 ※ 机器学习和人工智能技术 ※ 云计算大数据技术的天文学应用 ※ 数据挖掘、知识发现与信息提取 ...国家自然科学基金委员会数理学部天文处副处长刘强致辞 本次会议采取主题报告与嘉宾论坛相结合的形式，内容上主要围绕国家天文科学中心的建设与科学数据在科研中的应用，如何让人工智能和机器学习在天文学研究中落地生根 ...
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领导致辞 来自中国和南非的参会代表就SKA、FAST、LSST等大型项目面临的大数据挑战和现状、南非和中国的云平台——ILIFU和China-VO的技术与服务、数据挖掘和机器学习的应用等几个议题进行了报告交流 ...
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11873082,11803080,12003062)；新疆维吾尔自治区天山创新团队计划(2022D14020)；中国科学院青年创新促进会；国家重点研发计划(2018YFA0404704)；中国科学院天文台站设备更新及重大仪器设备运行专项项目的支持 ...