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深度学习在天文学中的应用与改进 被引量:8
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作者 陶一寒 崔辰州 +10 位作者 张彦霞 许允飞 樊东卫 韩叙 韩军 李长华 何勃亮 李珊珊 米琳莹 杨涵溪 杨丝丝 《天文学进展》 CSCD 北大核心 2020年第2期168-188,共21页
近年来,深度学习和人工智能技术迅猛发展,在多个学科领域得到了广泛关注和应用。天文学研究也不甘落后,涌现出一大批应用深度学习进行数据分析的工作。总结了深度学习在天文中的应用情况和趋势、天文数据类型和机器学习任务、天文中常... 近年来,深度学习和人工智能技术迅猛发展,在多个学科领域得到了广泛关注和应用。天文学研究也不甘落后,涌现出一大批应用深度学习进行数据分析的工作。总结了深度学习在天文中的应用情况和趋势、天文数据类型和机器学习任务、天文中常用的深度学习网络模型和方法,以及深度学习在天文研究中的代表性应用和进展,并探讨和提出了其未来在天文学领域中的应用和改进建议。 展开更多
关键词 天文数据分析处理 深度神经网络 机器学习 虚拟天文
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Preliminary solution to parameters for WFST
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作者 Yuxi Jiang Fan Li +4 位作者 Jian Chen Bin Li Tianrui Sun Yantian Zhu Xin Wang 《中国科学技术大学学报》 北大核心 2025年第4期14-22,13,I0001,共11页
The Wide Field Survey Telescope(WFST)is located at 4200 m on Saishiteng Mountain in Lenghu,Qinghai Province,China.It features a primary mirror with a diameter of 2.5 m and a camera equipped with nine CCDs,providing a ... The Wide Field Survey Telescope(WFST)is located at 4200 m on Saishiteng Mountain in Lenghu,Qinghai Province,China.It features a primary mirror with a diameter of 2.5 m and a camera equipped with nine CCDs,providing a wide field of view of approximately 3×3 square degrees.Calibration parameters are essential to ensure the precision of astrometric observations with the WFST.These parameters are derived from geometric distortion(GD)and gaps through astrometric modeling and are subsequently validated via the Yao’An High Precision Telescope(YAHPT).The GD solutions show maximum distortions between 1.18 and 10.29 pixels for the WFST chips,with central chips exhibiting lower distortion.After applying the GD correction,the precision of the WFST reaches 4 mas.The interchip gaps of the WFST range from 1.922 mm to 7.765 mm,corresponding to 10μm/pixel,aligning with the design and measurements.The calibrated parameters guarantee that the WFST can perform highly accurate astrometric measurements.Furthermore,as the WFST undergoes updates,the parameter model remains consistently applicable. 展开更多
关键词 astronomical instrumentation ASTROMETRY astronomy data analysis astronomy data reduction image processing
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