盖亚数据发布2（Gaia DR 2）的发布开启了天文学的新时代。它包括超过$1.3$亿个来源的精确天体测量数据（位置、自行和视差），其中大部分是恒星。为了分析如此大量的新数据，必须使用数据挖掘技术和机器学习算法。寻找疏散星团是一个应用这些技术的很好的例子。疏散星团是一组一起诞生和运动的恒星，位于盘状星云中。我们的目标是开发一种方法来自动探索数据空间，需要最少的人工干预。我们探讨了基于密度的聚类算法，DBSCAN，发现集群的数据与监督学习方法，如人工神经网络（ANN），自动区分真正的疏散星团和统计集群的性能。这种方法的发展和实施的$5$ -维空间（$l$，$b$，$\varpi$，$μ_{α^*}$，$μ_δ$）的Tycho-Gaia天体测量解决方案（TGAS）的数据，和后验验证使用盖亚DR 2数据，导致一组新的附近的疏散星团的建议。我们已经开发了一种方法来找到天体测量数据中的OC，旨在应用于完整的盖亚DR 2档案。
英文摘要：
The publication of the Gaia Data Release 2 (Gaia DR2) opens a new era in Astronomy. It includes precise astrometric data (positions, proper motions and parallaxes) for more than $1.3$ billion sources, mostly stars. To analyse such a vast amount of new data, the use of data mining techniques and machine learning algorithms are mandatory. The search for Open Clusters, groups of stars that were born and move together, located in the disk, is a great example for the application of these techniques. Our aim is to develop a method to automatically explore the data space, requiring minimal manual intervention. We explore the performance of a density based clustering algorithm, DBSCAN, to find clusters in the data together with a supervised learning method such as an Artificial Neural Network (ANN) to automatically distinguish between real Open Clusters and statistical clusters. The development and implementation of this method to a $5$-Dimensional space ($l$, $b$, $\varpi$, $μ_{α^*}$, $μ_δ$) to the Tycho-Gaia Astrometric Solution (TGAS) data, and a posterior validation using Gaia DR2 data, lead to the proposal of a set of new nearby Open Clusters. We have developed a method to find OCs in astrometric data, designed to be applied to the full Gaia DR2 archive.
Chronology of our Galaxy from Gaia colour-magnitude diagram fitting (ChronoGal) II. Unveiling the formation and evolution of the kinematically selected Thick and Thin Discs
Universidad de La Laguna（拉古纳大学）；Instituto de Astrofísica de Canarias（加那利天体物理学研究所）；University of Granada（格拉纳达大学）；INAF – Astronomical Observatory of Abruzzo（意大利国家天体物理研究所阿布鲁佐天文台）；INFN, Sezione di Pisa（意大利国家核物理研究所比萨分部）；Kapteyn Astronomical Institute, University of Groningen（格罗宁根大学卡普坦天文研究所）
Chronology of our Galaxy from Gaia Colour-Magnitude Diagram-fitting (ChronoGal). I. The formation and evolution of the thin disk from the Gaia Catalogue of Nearby Stars
Analysis of membership probability in nearby young moving groups with Gaia DR2
利用$\textit{Gaia}$ DR 2数据分析了年轻恒星属于附近运动星群的成员概率。1429颗恒星的样本是从“疑似邻近年轻运动群恒星目录”中鉴定出来的。从$\textit{Gaia}$ DR 2数据库中检索了890颗恒星的视差和自行值。在LACEwING算法的框架下对成员概率进行了分析。根据分析，确认279颗恒星不属于任何已知的运动群。我们估计的$\textit{ U, V, W}$空间速度值为250个移动组成员，这被发现是更准确的比以前的值在文献中列出。所有运动群的速度椭圆都被很好地限制在“好盒”内，这是一个广泛使用的标准来识别运动群成员。利用MIST等时线对$\textit{Gaia}$色星等图进行分析，统一估计了运动群成员的年龄。我们发现属于某些移动群体的恒星年龄分布存在差异，这需要进一步研究。
Exploring Galactic open clusters with Gaia. II Dynamical Evolution and Stellar Population Properties in Fifteen Nearby Open Clusters
Universidad Católica de la Santísima Concepción（天主圣名天主教大学）；Universidad de los Andes（安第斯大学）；Instituto de Astronomía y Ciencias Planetarias, Universidad de Atacama（阿塔卡马大学天文与行星科学研究所）
Unveiling the Sagittarius Dwarf Spheroidal Galaxy Core with Gaia DR3: A Red Clump Distance Precise to 2%
The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校）；Whitman College（惠特曼学院）；Institute for Astronomy, University of Hawai‘i（夏威夷大学天体物理研究所）；Texas Christian University（得克萨斯基督教大学）；Maunakea Spectroscopic Explorer, Canada-France-Hawaii-Telescope（莫纳克亚光谱巡天项目，加拿大法国夏威夷望远镜）
Unveiling the Milky Way with a Gaia DR3 census of OB-type stars within 2 kpc. I. Tracing local Galactic structure, massive star-forming regions and core-collapse supernova progenitors
Observatoire de Paris, Université PSL, Sorbonne Université, Université Paris Cité, CY Cergy Paris Université, CNRS（巴黎天文台，巴黎文理研究大学，索邦大学，巴黎西岱大学，CY塞吉-蓬图瓦兹大学，法国国家科学研究中心）；Max-Planck-Institut für Astronomie（马克斯·普朗克天文学研究所）；INAF – Osservatorio Astrofisico di Torino（意大利国家天体物理研究所都灵天文台）；University of Vienna（维也纳大学）；Keele University（基尔大学）；Instituto de Astrofísica de Canarias（加那利天体物理学研究所）；Universidad de La Laguna（拉古纳大学）；European Southern Observatory（欧洲南方天文台）
Unveiling the Hot Interstellar Medium in Nearby Galaxies with eROSITA
Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg（埃尔朗根-纽伦堡弗里德里希·亚历山大大学）；Dr. Karl Remeis Observatory, Erlangen Centre for Astroparticle Physics（卡尔·雷梅斯天文台，埃尔朗根高能天体物理中心）；Max-Planck-Institut für extraterrestrische Physik（马克斯·普朗克地外物理研究所）；University of Crete（克里特大学）；Foundation for Research and Technology-Hellas（希腊研究与技术基金会）
Reanalysis of nearby open clusters using Gaia DR1/TGAS and HSOY
疏散星团长期以来一直被用来深入了解银河系的结构、组成和演化。由于盖亚时代许多星团的大量恒星数据可用，必须开发新的技术来分析疏散星团，因为目视检查星团颜色-星等图不再可行。需要一种自动工具来分析大样本的疏散星团。我们寻求开发一个自动等时线拟合程序，以一致地确定集群成员和集群的基本参数。我们的星团表征管道首先通过精确的天体测量确定了星团成员，主要来自TGAS和HSOY。与初始集群成员建立，等时线进行了拟合，使用卡方最小化，集群测光，以确定集群的平均距离，年龄和红化。星系团成员也根据恒星光度学进行了改进。采用多波段测光，包括ASCC-2.5BV、2 MASS JHK_s、Gaia G波段。我们提出的参数估计所有24个集群接近333 pc的确定的目录的疏散星团数据和银河系星团目录。我们发现，我们的参数是一致的银河系星团目录。我们证明，它是可行的，以开发一个自动化的管道，确定集群参数和成员可靠。经过额外的修改后，我们的管道将能够使用Gaia DR 2作为输入，从而为更多的集群提供更好的集群成员资格和更准确的集群参数。
The local spiral arm in the LAMOST-Gaia common stars?
利用LAMOST-Gaia共同恒星，我们证明了附近年轻恒星的面内速度场与老恒星的面内速度场有很大的不同。对于年轻的恒星，类似于老星族的可能扰动速度大多从$X$ - $Y$平面的速度图中去除。剩余速度场表明，年轻恒星始终沿$Y$运动，在局部臂的尾侧，$v_ϕ$运动较快，而在局部臂的前侧，它们在方位角方向上运动较慢.在两侧，年轻恒星平均向内移动，$v_R$为$-5\sim-3$ km s $^{-1}$。速度在$Y$方向上的发散意味着年轻恒星与局部旋臂附近的密度波相关联，因此我们认为年轻恒星可能通过与密度波相关联来反映局部旋臂的形成。年轻恒星的年龄范围在2 Gyr左右，这是合理的，因为短暂的旋臂可以维持那么长时间。我们还指出，年轻人口的奇特的速度场的替代解释不能排除只从这个观察到的数据。
Gaia DR3 Limits on Stellar Engine Technosignatures in Nearby Stars
Institute for Frontiers in Astronomy and Astrophysics, Beijing Normal University（北京师范大学前沿天文与天体物理研究所）；School of Physics and Astronomy, Beijing Normal University（北京师范大学物理与天文学院）；College of Computer and Information Engineering, Dezhou University（德州学院计算机与信息工程学院）；College of Physics and Electronic Engineering, Qilu Normal University（齐鲁师范学院物理与电子工程学院）
