希望籍此机会，从不同的角度对星系演化和大视场巡天开展富有成效的交流和合作，共同探讨如何推进我国在该领域的进一步发展。
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为推动我国行星科学和行星探测领域的机构、科学家和技术专家的广泛交流，展示最新科研成果，开发科研新思路，探索未来行星科学一级学科建设道路，促进我国行星科学人才的培养，中国地球物理学会行星物理专业委员会定于 ...
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第十届“科研信息化联盟”会议议题仍然在征集中，议题尽量符合如下条件（包括但不限于）： 1、联盟成员们的共性、待解决的问题和技术方向； 2、可以在联盟框架内建立合适的运行/协调机制开展合作； 本次会议免收注册费 ...
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载人空间站工程巡天空间望远镜（China Space Station Telescope, CSST)）是我国空间天文的旗舰级项目，具有大视场、高像质、宽波段等突出特点，是我国天文科学迈向国际前沿的重大机遇 ...
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人工智能作为大数据研究的一种高效工具已经获得越来越多的认可，在这种形势下，在中国天文学会的支持下，我们计划召开一次“机器学习在天文学中的应用”学术研讨会，旨在为天文领域和人工智能领域专家之间架起桥梁的沟通 ...
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全国科学计算与信息化会议面向全国科学研究人员以及计算机专家与工程技术人员，搭建一个沟通交流平台，探讨科学研究需求、实际工作经验以及新技术发展与应用，以更好的提升计算机与信息技术在现代科学研究的应用水平。会议将邀请多名知名学者做特邀报告，汇集高能物理与核物理、空间天文、生物医药等领域的科研人员和计算机专家，共同分享科学计算与信息化的最新动态及研究成果。 | ...
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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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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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本会议旨在对 FRB 进行多维度的深入讨论，包括 FRB 观测特征、 统计性质、 物理机制、 宇宙学和基础物理应用、 未来观测技术与策略等方面， 促进国内天文科研人员了解本领域及相关学术前沿，分享研究成果 ...
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本届中智天文科学双边会议的主题为： （1）研究成果介绍 （2）科研项目介绍 （3）博士后亮点工作介绍 （4）天文设备的合作研发 希望籍此机会，促进中智双边天文合作更加深入、 ...
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本次会议为系列会议，涉及：恒星与银河系、系外行星、射电天文、星系、宇宙学、太阳物理、机器学习方法及其他天文等研究领域的应用等方面 第一届“机器学习在天文学中的应用”已于2021年10月在湖北宜昌召开 ...为进一步加强这些学科领域之间的合作，我们拟于2023年9月24--27日再次在湖北宜昌召开第二届“机器学习在天文学中的应用”研讨会，欢迎各相关领域专家学者和同仁们注册参会，共享研究想法、交流研究心得、展示研究成果 ...
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近年来的观测与理论研究表明，星系中心的超大质量黑洞与宿主星系是共同演化的，而活动星系核反馈被认为是其关键物理机制。
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随着先进射电和红外设备的运行，目前在星际空间中观测到大约300个分子品种，包括简单分子和复杂有机分子。不同的分子可用来解决宇宙不同尺度的各种重大天体物理问题，例如，复杂有机分子和生命相关分子的观测、模拟和实验研究，有助于解答宇宙生命起源的疑问。
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论坛论坛面向：国内各天文研究机构和设置天文研究方向的高校相关科研人员、地方政府负责城市规划、科技发展等相关部门人员、天文观测环境研究和开发相关组织和行业人员。 | ...
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第24届东亚亚毫米波接收机研讨会将于2023年12月3日至4日在南京举行。
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在小范围的分会议期间，也将有机会进行专题讨论。
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我们利用哈勃太空望远镜HST上的WFC3相机观测了7个紫外连续谱极蓝的高红移星系，具体参考Jiang et al. 2020, ApJ, 889, 90。
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本数据列出了近20年文献中给出的18组大质量黑洞-宿主星系关系，并将每一组关系代入模型计算得出宇宙随机引力波背景的特征应变幅度、特征应变幅度频谱在低频段的转折频率及转折谱指数等参数信息。
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This is code and data for the paper "Target Detection Framework for Lobster Eye X-Ray Telescopes with Machine Learning Algorithms". There is another docker version of this code, which could be obtained from the correpsonding author Peng (robinmartin20@gmail.com).
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This is code and data for the paper "Target Detection Framework for Lobster Eye X-Ray Telescopes with Machine Learning Algorithms". There is another docker version of this code, which could be obtained from the correpsonding author Peng (robinmartin20@gmail.com).