X-ray Astronomy in the Laboratory with a Miniature Compact Object Produced by Laser-Driven Implosion
通过强辐射光电离的非热平衡等离子体的实验室光谱学是理解基于天文观测的致密物体（例如黑洞）的关键。本文描述了在实验室中，在明确和真实的条件下研究光致电离等离子体的实验。光电离等离子体在这里产生的0.5 keV普朗克X射线源，通过激光驱动的内爆。从光电离硅等离子体中测得的X射线光谱与钱德拉X射线卫星从天鹅座X-3和船帆座X-1双星中观测到的光谱相似。这表明在实验室中产生了极端的辐射场，然而，实验室光谱的理论解释与X射线天文学中普遍接受的解释相矛盾。该模型实验为X射线天文学计算程序的验证提供了一个新的实验平台。
2009-09-02 astro-ph.IM astro-ph.SR
The universe in words: Astronomy for all through audio description within the outreach project Astroaccesible
Astroaccesible是安达卢西亚天文学研究所主办的一个推广项目，由一名盲人天文学家领导，旨在向所有残疾人和非残疾人教授和普及天文学和天体物理学。在向盲人和部分失明者传递信息的不同策略中，音频描述是电影和博物馆中最容易获得和最受欢迎的策略之一，但它尚未被广泛用于描述天文图像。在这篇文章中，我们介绍了{“文字中的宇宙”，这是一系列描述梅西耶目录中一些最受欢迎的天体图像的视频。这些音频描述不仅具有清晰的包容性，而且还意味着每个人对所代表的图像有更好和更深入的理解。这是使用包容性资源的最重要方面之一，因为它们也明显提高了所有类型公众的传输过程的效率。这些视频也可以作为现场活动的补充材料，并作为其他类型材料的补充，例如相同或类似类型天文物体的声音或模型。
2022-11-16 astro-ph.IM
The Challenges in Gravitational Wave Astronomy for Space-Based Detectors
引力波（GW）宇宙包含了丰富的来源，这些来源经过适当的处理，将以前所未有的方式打开宇宙。通过观测到高红移的大质量黑洞双星，我们应该开始探索种子黑洞的形成过程，并跟踪星系演化到今天。对极端质量比的观测将使我们能够探索本地宇宙中的星系中心，同时也提供了对广义相对论的检验，并限制了哈勃常数的值。在我们银河系中探测到致密双星可能使我们能够模拟银河系中的恒星演化。最后，宇宙（超）弦和随机背景的探测将有助于我们约束宇宙学模型。然而，所有这些不仅取决于我们解决源和进行参数估计的能力，而且还取决于我们定义最佳数据分析策略的能力。在这次演讲中，我将研究欧空局L3宇宙视觉任务eLISA在GW天文学方面面临的挑战。
2014-06-26 astro-ph.IM gr-qc
Crowdfunding Astronomy Outreach Projects: Lessons Learned from the UNAWE Crowdfunding Campaign
近年来，众筹已成为资助新技术或娱乐产品或艺术项目的流行方法。这个想法是，人们或项目从支持拟议工作的个人那里要求许多小额捐款，而不是从单一来源获得大量捐款。众筹通常通过处理所涉及的金融交易的在线门户或平台进行。40.提高对宇宙的认识方案决定以"盒子里的宇宙“为中心开展Kickstarter众筹活动2。在本文中，我们介绍了从这场运动中吸取的经验教训和最佳做法。
2014-12-04 astro-ph.IM cs.CY physics.ed-ph
Expanding the Reach of Gravitational Wave Astronomy to the Edge of the Universe: The Gravitational-Wave International Committee Study Reports on Next Generation Ground-based Gravitational-Wave Observatories
2015年首次直接探测到一对合并黑洞发射的引力波，被誉为21世纪物理学和天文学最重要的科学突破之一。由于引力波观测站现在带来了巨大的科学机会，并认识到要充分利用这一新领域，就需要新的观测站，而新的观测站从构想到开始运行可能需要15至20年的时间，因此，引力波国际委员会（GWIC）召集了一个小组委员会，审查建立和运行未来地面观测站网络的途径，能够将观测GW的范围扩展到远远超出当前一代探测器目前可达到的范围。这份报告是GWIC 3G小组委员会六部分系列报告中的第一部分：i）将引力波观测站的范围扩大到宇宙的边缘（本报告），ii）下一代全球引力波观测站：科学书，iii）3G研发：下一代地基引力波探测器的研发，iv）引力波数据分析：3G时代的计算挑战，五）未来的地面引力波观测站：与其他科学界的协同作用，以及六）未来全球引力波观测站网络可能的管理模式的探索。
2021-11-12 astro-ph.HE astro-ph.IM gr-qc
Audible universe
一个多学科的团队最近聚集在网上讨论了声化在天文学中的应用，重点是有效地利用声音进行科学发现，并提高天文学研究和教育的可及性。在这里，我们提供一份会议报告。
2022-06-27 astro-ph.IM physics.ed-ph physics.soc-ph
Lessons from Mayan Astronomy
玛雅文化收集了一千多年的精美天文数据。然而，它未能提出现代天文学的突破性想法，因为这些数据是在占星术的神话文化中分析的，这种文化建立在关于宇宙的错误但数学复杂的理论之上。我们有没有学到必要的教训，以防止我们目前的科学文化类似玛雅天文学？显然，数据收集本身并不能像资助机构通常认为的那样保证良好的科学。一个充满活力的科学文化应该培养多种方法来分析现有数据和收集新数据。
2016-08-05 astro-ph.IM physics.hist-ph physics.pop-ph
Exploring the Universe with SNAD: Anomaly Detection in Astronomy
Space Research Institute of the Russian Academy of Sciences（俄罗斯科学院空间研究所）；University of Illinois at Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校）；Center for AstroPhysical Surveys（天体物理巡天中心）；National Center for Supercomputing Applications（国家超级计算应用中心）；Lomonosov Moscow State University（罗蒙诺索夫莫斯科国立大学）；Université Clermont Auvergne（克莱蒙奥弗涅大学）；CNRS/IN2P3（法国国家科学研究中心/核物理与粒子物理研究所）；Sternberg Astronomical Institute（斯特恩伯格天文研究所）；National Research University Higher School of Economics（国立研究型大学高等经济学院）
本文综述国际项目 SNAD 如何结合主动学习等机器学习方法，在大规模天文巡天中检测异常，推动天文现象发现分类及机器学习在天体物理中的应用。
2024-10-24 astro-ph.IM cs.HC cs.LG
Ground-based gamma-ray astronomy: history and development of techniques
甚高能伽马射线是高能天体物理学的主要支柱之一。伽马射线是在宇宙中极端的相对论条件下产生的。VHE伽马射线可以在地面上间接探测到。这些高能光子的检测提出了几个技术挑战。首先，尽管伽马射线具有很强的穿透性，但地球的大气层对它们来说是不透明的。其次，这些伽马射线是在宇宙射线的强烈背景下探测到的。当VHE伽马射线到达大气层顶部时，它会产生带电的次级粒子。这些带电粒子在光学波段产生切伦科夫闪光。尽管探测这些切伦科夫闪光的第一次尝试是在大约70年前，但人们花了几十年的不懈努力来简化这项技术。地基VHE γ射线天文学已成为传统高能天文学研究相对论宇宙的重要分支之一。在这篇文章中，我们回顾并提出了一个历史的观点，然后讨论了目前的状况，最后是什么摆在面前。
2022-01-12 astro-ph.HE astro-ph.IM
Probing the origin of our universe through primordial gravitational waves by Ali CMB project
这是《中国科学》物理、力学和天文邀请的一个研究亮点。
2016-05-10 astro-ph.CO astro-ph.IM gr-qc
Fully Automated Approaches to Analyze Large-Scale Astronomy Survey Data
在过去的十年里，观测天文学发生了巨大的变化：手动驱动的逐目标仪器已经被全自动机器人望远镜所取代。数据采集方法已经发展到每天都有TB级的数据流入和存储。与此同时，恒星天体物理学中的绝大多数分析工具仍然依赖于人工专家交互。为了弥合这一差距，我们预计，下一个十年将见证数据分析方法的根本转变：个案分析方法将被完全自动化的管道所取代，这些管道将处理从还原阶段到分析再到存储的数据。虽然在数据简化自动化方面投入了大量精力，但尽管迫切需要，自动化数据分析却大多被忽视。科学数据挖掘将面临严重的挑战，以确定，理解和消除系统误差的来源，将出现这种自动化。作为一个特例，我们提出了一个人工智能（AI）驱动的管道，该管道在恒星天体物理学领域（特别是食双星），当前的结果和未来的挑战中原型化。
2009-04-04 astro-ph.GA astro-ph.IM astro-ph.SR
A vision for ground-based astronomy beyond the 2030s: How to build ESO's next big telescope sustainably
本文提出可持续建设ESO下一代望远镜的指导方针，以保护地球并延续人类探索宇宙的使命。
2025-12-11 astro-ph.IM
Astronomy Librarians - Quo Vadis?
“你看起来不像图书管理员”是我们在天文系或天文台图书馆经常听到的一句话。天文学图书馆员是一个异类，随着信息技术的发展，他们正在扮演新的和非传统的角色。本次演讲将通过2010年2月在印度浦那举行的第六届“天文学图书馆和信息服务”会议上的演讲来探讨图书馆员和图书馆事业的未来。我们将探索图书馆员的宇宙，说明图书馆员如何使用新技术来执行文献计量学等任务，我们如何在日益数字化的世界中重新塑造我们的图书馆空间，以及我们如何面对开放获取的勇敢新世界，仅举几个主题。
2011-04-06 astro-ph.IM cs.DL
The Stagnation of Contemporary Stellar Astronomy
恒星天文学一直被认为是关于宇宙基本组成部分-恒星的基本知识来源。它已经证明了许多物理理论的正确性-例如恒星核心的核聚变，相互作用双星的质量交换或恒星演化到白矮星或中子星的模型。尽管其公认的重要性，它似乎是失去其兴趣的学生，望远镜分配委员会在大型天文台，以及授予机构。在大型望远镜领域，它逐渐被银河系外研究和宇宙学所取代，但在较小的天文台和最先进的业余天文学家中幸存下来。本文分析了影响当代恒星天文学研究效率的主要障碍。我们将很快解决几个问题所引起的范式变化，在处理所提供的非常大量的数据，由现有的仪器，以及引入经济标准和工厂式的管理到现代天文学。最后，我们对虚拟天文台在当前恒星研究中处于边缘地位的原因进行了推测，并提出了一些可能的改进意见。
2011-12-17 astro-ph.IM astro-ph.SR
Probabilistic Graphical Models in Astronomy
University of Notre Dame（圣母大学）
本文提出利用概率图模型分析天文学数据，揭示宇宙变量间的依赖结构和生成过程，应用于系外行星和宿主恒星研究。
2026-01-23 astro-ph.IM stat.AP
Science and survival: insights from Astronomy
本文简要概述了天文学如何在COVID-19时代帮助社会，以及从研究我们在宇宙中的位置以及科学和外展活动的全球协调中获得的经验教训。介绍了由国际天文学联合会协调的几个例子。
2021-01-25 astro-ph.IM
Advanced Astrophysics Discovery Technology in the Era of Data Driven Astronomy
经验表明，机构天体物理学如何处理数据驱动的科学和发现技术的发展方面的结构性问题可能会阻碍社区有效应对快速变化的环境的能力，在这种环境中，日益复杂的异构数据集正在挑战我们现有的信息基础设施和传统的分析方法。我们正处于多信使科学、数据和处理能力的远程共址以及基于小型航天器的新观测战略的新时代的交汇点。社区需要做出重大努力，以适应这种快速发展的可能发现模式。在建议创建一个新的天体物理学元素，高级天体物理学发现技术，我们提供了一个肯定的解决方案，将发现技术的可见性置于我们建议的与其对该领域未来的重要性完全相称的水平。
2019-07-24 astro-ph.IM physics.comp-ph
Scaling Radio Astronomy Signal Correlation on Heterogeneous Supercomputers Using Various Data Distribution Methodologies
下一代射电望远镜将需要更大数量级的计算能力，以提供更高灵敏度的宇宙视图。在射电望远镜信号处理流程的初始阶段，信号相关性是处理巨大数据吞吐量和密集计算方面的最大挑战之一。我们实现了一个基于GPU集群的软件相关器与各种数据分布模型，并给出了一个系统的比较使用Fornax超级计算机的测试结果的基础上。通过分析每个模型的可扩展性和吞吐量，在广泛的问题大小范围内确定最佳方法，涵盖下一代望远镜的规模。
2013-05-24 astro-ph.IM cs.DC
Global Data in Astronomy: Challenges and Opportunities
本文基于2023年S20 Policy Webinar讨论，探讨天文学作为数据驱动科学在数据管理、存储、高性能计算及跨国开放科学合作方面的挑战与机遇，呼吁国家资助机构利用天文数据优势并加强政策层面准备。
2024-02-19 astro-ph.IM physics.data-an
Building Trustworthy Machine Learning Models for Astronomy
天文学正在进入一个数据驱动的发现时代，部分原因是现代机器学习（ML）技术使强大的新方法能够解释观测结果。我们科学方法的这种转变要求我们考虑我们是否可以信任黑匣子。在这里，我们概述了ML模型开发中经常被忽视的一个步骤的方法：在算法中建立社区信任。信任不仅是创建更强大的数据分析技术的重要因素，也是在天文学界建立信心以接受机器学习方法和结果的重要因素。
2021-11-29 astro-ph.IM
Virtual Data Cosmos -- Information Design in Modern Astronomy
宇宙X射线从何而来？每一个新的未知X射线源都有可能彻底改变我们对宇宙的理解。国际天文学合作项目EXTraS旨在自动分类新的X射线发射源（例如，恒星或星系）的X射线卫星XMM-牛顿的大型观测数据库。由于数据档案已经达到了大数据的维度，天文学家使用不同的机器学习（ML）随机森林决策树算法来执行分类过程。在这篇信息设计的本科论文中，我对以交互和直观的方式可视化这些大数据集和ML算法的结果的挑战感兴趣，以促进对其内部结构和关系的可视化探索。VIRTUAL DATA COSMOS是虚拟现实（VR）中的交互式数据可视化工具，供科学家探索多维数据集。
2021-01-08 astro-ph.IM
SkyLLH -- A generalized Python-based tool for log-likelihood analyses in multi-messenger astronomy
多信使天文学中的常见分析技术涉及使用天球坐标记录的数据进行未分组对数似然（LLH）函数的假设检验，以确定宇宙中高能宇宙粒子的来源。我们提出了新的基于Python的工具“SkyLLH”，在独立于望远镜的框架中开发此类分析。该软件的主要目标是提供一个易于使用和模块化的概念，以实现和执行这样的LLH功能，有效地在计算机上具有高性能。SkyLLH可以应用于不同的多信使数据，如来自IceCube中微子天文台和Fermi-LAT等实验的中微子和伽马射线事件。在这方面的贡献，我们突出了SkyLLH的各种设计目标，目前的发展状况，其更广泛的应用前景在多信使天文学。
2019-08-14 astro-ph.HE astro-ph.IM hep-ex
Data Driven Discovery in Astrophysics
我们回顾了数据密集型天文学的现状、方法和一些突出的数据分析挑战。天文学处于“大数据”科学的前沿，数据量和数据速率呈指数级增长，复杂性不断增加，现在进入Petascale政权。来自地面和太空的望远镜和天文台，覆盖了整个波长范围，通过处理管道将数据输入专用档案，在那里可以访问它们进行科学分析。大多数大型档案通过虚拟天文台框架连接，该框架提供互操作性标准和服务，有效地构成了全球天文学数据网格。在这种过剩的数据中进行发现需要应用新的机器学习工具。我们描述了这种应用程序的一些最近的例子。
2014-11-01 astro-ph.IM
Performance of the Silicon-On-Insulator Pixel Sensor for X-ray Astronomy, XRPIX6E, Equipped with Pinned Depleted Diode Structure
我们一直在开发事件驱动的X射线绝缘体上硅（SOI）像素传感器，称为“XRPIX”，用于下一代X射线天文卫星。XRPIX是一款单片有源像素传感器，采用SOI CMOS技术制造，并配备了所谓的“事件驱动读出”，它允许通过使用每个像素中实现的触发电路仅读出命中像素。当前版本的XRPIX在事件驱动读出模式下的光谱性能低于帧读出模式，这是由于传感器层和电路层之间的干扰。干扰也降低了增益。为了抑制干扰，我们开发了一种新的设备，“XRPIX6E”配备了钉扎耗尽二极管结构。充分高掺杂的掩埋p阱形成在掩埋氧化物层和传感器层之间的界面处，并且充当屏蔽层。XRPIX6E在事件驱动读出模式和帧读出模式下的光谱性能均优于之前的器件。在帧和事件驱动读出模式下，在6.4 keV处的半峰全宽的能量分辨率分别为236 $\pm$ 1 eV和335 $\pm$ 4 eV。在两种模式下的读出噪声和光谱性能之间存在差异，这表明在事件驱动读出模式下，某些机制仍然会降低性能。
2018-09-27 astro-ph.IM
Sound people speak to Star people. A sound experts perspective on astronomy sonification projects
Audible Universe项目旨在在两个科学领域之间进行对话，调查两个不同的研究对象，简单地说，星星和声音。这是在一个合作讲习班上实施的，该讲习班通过分享和传播各自的知识、技能和做法，开始使两个社区相互适应。这次交流的一个主要成果是对天文数据声化范例有了一个全球性的看法，既可以观察到工具、用途和用户（包括视障者）的多样性，也可以观察到目前的局限性和潜在的改进方法。从这个角度来看，目前的论文介绍了声音专家在各自领域（声音感知/认知，声音设计，心理声学，实验心理学）收集和情境化的基本元素，以便在更知情，方法论和创造性的过程中锚定天文学的发音。
2022-11-23 astro-ph.IM physics.ed-ph
ESASky : A Science-Driven Discovery Portal for Space-Based Astronomy Missions
在“大数据”时代，随着web 2.0技术的出现，ESASky（http：sky.esa.int）旨在提供一种现代化的可视化方式，以获取天文科学准备就绪的数据产品和元数据。该应用程序的主要目标是简化科学界与过去几十年来从最重要的天文学任务中收集的不断增长的数据量之间的互动。ESASky的概念是为更传统的以表格为导向的天文数据利用提供补充科学应用，允许采用更自然和直观的方法，并能够在整个电磁波谱上探索天文物体。为了实现这一目标，ESASky为越来越多的任务和调查提供了一组天文数据的多波长接口，旨在成为在不同能量范围内执行视觉分析和交叉匹配的单点入口。大量的努力已经投入到一个用户友好的，响应式图形用户界面（GUI）的设计，通过定义和优化的算法背后提供的每个视觉功能。在这方面的贡献，我们详细介绍了设计和解决方案，在发展过程中出现的技术挑战。我们介绍了最新版本的ESASky中实现的数据服务和功能（v2.1），包括一个任务规划工具，以支持目前的詹姆斯韦伯空间望远镜（JWST）规划，搜索太阳系天体观测的可能性（行星、彗星和卫星），SAO/NASA天体物理数据系统（ADS）发布系统在ESASky GUI中的整合，以及检索在天空的特定区域内可用的元数据和数据产品。
2018-11-26 astro-ph.IM
Machine Learning in Astronomy: a practical overview
天文学正在经历数据规模和复杂性的快速增长。这种变化促进了数据驱动科学的发展，使其成为常见模型驱动数据分析范式的有用伙伴，天文学家开发自动工具来挖掘数据集并从中提取新信息。近年来，机器学习算法在天文学家中越来越受欢迎，现在被用于各种各样的任务。鉴于这些发展，以及与之相关的承诺和挑战，IAC冬季学校2018年专注于天文学中的大数据，特别强调机器学习和深度学习技术。本文档总结了在学校期间提出的监督和无监督学习算法的主题，并提供了将这些工具应用于天文数据集的实用信息。在本文档中，我将介绍监督机器学习的基本主题，包括输入数据集的选择和预处理、评估方法以及三种流行的监督学习算法：支持向量机、随机森林和浅层人工神经网络。我的主要重点是无监督机器学习算法，用于执行聚类分析，降维，可视化和离群值检测。无监督学习算法对科学研究特别重要，因为它们可以用于从现有数据集中提取新知识，并可以促进新发现。
2019-04-15 astro-ph.IM
Adaptive Optics for Astronomy
自适应光学是观测天文学如何通过技术发展来推动进步的一个主要例子。在许多天文台，它现在被认为是标准仪器套件的一部分，使地面望远镜能够达到衍射极限，从而提供优于目前或计划中的卫星从空间获得的空间分辨率。在这篇综述中，我们考虑自适应光学从天体物理的角度。我们表明，自适应光学导致了我们的理解的许多天体物理过程的重要进展，并描述了如何从科学应用的要求，现在正在推动下一代的新的自适应光学技术的发展。
2012-01-27 astro-ph.IM
A VO-driven Astronomical Data Grid in China
随着LAMOST、FAST、Doom A南极观测站等多个雄心勃勃的观测项目的实施，中国的观测天文学正步入一个数据雪崩的新时代。在e-Science时代，这些前沿项目和传统天文学研究都需要更强大的数据管理、共享和互操作性。基于数据网格的概念，利用IVOA互操作技术，中国天文台正在开发一个VO驱动的天文数据网格环境，以实现多波长科学和大数据库科学。本文介绍了LAMOST的最新进展、数据流程、数据网格的体系结构及其对虚拟组织的支持。
2010-01-13 astro-ph.IM
Ground-Based Gravitational-Wave Astronomy in Australia: 2019 White Paper
在过去的四年里，一场科学革命诞生了一个新的领域：引力波天文学。引力波的第一次探测--被2017年诺贝尔物理学奖认可--为广义相对论提供了前所未有的测试，同时揭示了一种以前未知的大质量黑洞，比太阳大30倍。随后从一颗合并的中子星探测到的引力波证实了中子中子星和短伽马射线暴之间的假设联系，同时提供了宇宙膨胀的独立测量。这一发现使得精确测量重力的速度成为可能，同时也揭示了重元素的起源。在撰写本文时，激光干涉仪引力波天文台（LIGO）及其欧洲合作伙伴Virgo已经公布了11个引力波事件的探测结果。新的，尚未公布的检测几乎每周公布。这个快速增长的引力波瞬变目录预计将产生对许多主题的见解，从超核密度的物质状态方程到大质量恒星的命运。3G天文台的科学潜力是巨大的，可以测量宇宙边缘的引力波，精确确定中子星的状态方程。澳大利亚有能力帮助开发所需的技术。2016-2025年澳大利亚天文学十年计划中期审查应考虑投资于澳大利亚引力波探索者的范围研究，该探索者开发并验证全球3G探测器网络所需的核心技术。
2019-12-16 astro-ph.HE astro-ph.IM gr-qc
Understanding the human in the design of cyber-human discovery systems for data-driven astronomy
高质量、可用和有效的软件对于支持天文学家完成以发现为重点的数据分析和可视化任务至关重要。随着天文数据量的增长，也许更重要的是，随着数据速度的增长，天文学家的角色正在发生变化。现在越来越依赖自动化和自主发现和决策工作流程，而不是目视检查。我们断言，需要更好地了解天文学家（人类）目前如何从数据中进行视觉发现。这种洞察力是未来设计，开发和有效使用网络人类发现系统的关键因素，天文学家与自动化系统密切合作，从连续的实时数据流中获得理解。我们将讨论如何收集相关的人类表现数据，特别是针对视觉发现的专业知识和技能领域，以及认知因素的识别和管理。通过研究评估和衡量人类表现的其他学科，我们提出了四个早期应用程序：（1）允许天文学家评估并潜在地提高他们自己的视觉发现技能;（2）支持及时指导;（3）实现人才识别;（4）导致自动响应技能水平和认知状态的用户界面。在整个过程中，我们倡导用户研究的重要性，并将参与式设计和协同设计实践纳入替代用户界面和视觉发现环境的规划，实施和评估中。
2020-08-30 astro-ph.IM
The Revolution in Astronomy Education: Data Science for the Masses
随着我们研究不断扩展的科学领域的能力不断增加（包括时域，非电磁现象，磁化等离子体，以及具有广泛空间覆盖范围和前所未有深度的多波段天空调查），我们对宇宙的理解也在同样地扩大。这种扩展与来自多个天空调查的指数级数据洪水相结合，在过去十年中，这些数据已经从千兆字节增长到千兆字节，并将在未来十年中从千兆字节增长到千兆字节（甚至数百千兆字节）。随着信息量的增加，我们对信息的认识和理解之间的差距越来越大。为了科学、社区、项目、机构、企业和经济的成功，需要培养下一代从数据中获得智能理解的艺术。这对专家（科学家）和非专家（其他所有人：公众、教育工作者和学生、劳动力）都是如此。专家必须学习和应用新的数据科学研究技术，以促进我们对宇宙的理解。非专业人士需要信息素养技能作为21世纪劳动力的生产成员，在一个日益被数据主导的世界中整合终身学习的基础技能。我们在两个背景下解决数据科学新兴学科对天文学教育的影响：正规教育和终身学习者。
2009-09-22 astro-ph.IM cs.DB cs.DL
Kyoto's Event-Driven X-ray Astronomy SOI pixel sensor for the FORCE mission
我们一直在开发单片有源像素传感器，X射线天文SOI像素传感器，XRPIXs，基于绝缘体上硅（SOI）CMOS技术，作为未来日本任务的软X射线传感器，FORCE（聚焦相对论宇宙和宇宙演化）。该任务的特点是宽带（1-80 keV）X射线成像光谱与高角分辨率（$<15$ ~arcsec），与以前的任务相比，我们可以实现约10倍的灵敏度高于10 keV。通过在每个像素中实现的事件触发输出功能，可以立即读出仅被X射线击中的像素，时间分辨率高于$10~{\rm μsec}$（事件驱动读出模式）。它使我们能够进行快速定时观测，并通过采用反符合技术，减少了在5- 10 keV以上高X射线能带的非X射线背景的支配。在本文中，我们介绍了我们的最新结果的发展XRPIXs。(1)我们成功地开发了一种三面可对接的背面照明装置，其成像区域尺寸为21.9 mm $\times$ 13.8 mm，像素尺寸为$36~{\rm μm} \times 36~{\rm μm}$。在事件驱动读出模式下，器件的X射线通量达到0.57 kHz以上。(2)我们开发了一种使用双SOI结构的器件，并发现该结构通过抑制传感器和电路层之间的电容耦合干扰来提高事件驱动读出模式下的光谱性能。(3)我们还开发了一种新的设备配备了钉扎耗尽型二极管结构，并确认该结构减少了暗电流产生的传感器和SiO $_2$绝缘层之间的界面区域。在事件驱动读出模式…
2018-07-29 astro-ph.IM physics.ins-det
A Sustainable approach to large ICT Science based infrastructures; the case for Radio Astronomy
用于射电天文学的大型传感器基础设施将是世界上最密集的数据驱动项目之一，面临非常高的电力需求。这些基础设施及其相关处理高性能计算（HPC）设施的地理分布广泛，需要绿色信息和通信技术（ICT）。需要低功耗计算、高效数据存储、本地数据服务、智能电网电源管理和可再生能源的组合。在这里，我们概述了射电天文学项目的主要特点和创新方法，以解决功率效率和长期功率可持续性问题，重点是绿色ICT科学。
2014-06-06 astro-ph.IM physics.ins-det physics.soc-ph
AMACA: Astronomy education with a Multi-sensory, Accessible, and Circular Approach
INAF - Istituto di Radioastronomia（意大利国家天体物理研究所射电天文台）；IAU Office of Astronomy for Education Center Italy（国际天文学联合会天文学教育办公室意大利中心）；INAF - Osservatorio di Astrofisica e Scienza dello Spazio di Bologna（意大利国家天体物理研究所博洛尼亚天体物理学与空间科学观测站）；INAF - Osservatorio Astronomico di Padova（意大利国家天体物理研究所帕多瓦天文台）；IAU OAE National Astronomy Education Coordinator Team for Italy（国际天文学联合会天文学教育办公室意大利国家协调团队）；University of Padua（帕多瓦大学）；IRCAM STSM Lab, Sound Perception and Design group（巴黎音乐声学研究所短期访问学者实验室声音感知与设计小组）
AMACA通过多感官、循环教育模式提升天文学教育的可及性与参与度，聚焦感官障碍群体，促进跨角色协作与实践教学。
2026-01-19 astro-ph.IM physics.ed-ph
LRP2020: Probing Diverse Phenomena through Data-Intensive Astronomy
随着波长和时域观测数据的规模和复杂性不断增加，从这种复杂性中提取信息的算法的发展，以及将这些算法应用于不断增长的数据库的计算能力，数据密集型天文学的时代正在到来。数据密集型方法正在推动几乎所有天文学领域的边界，从系外行星科学到宇宙学，它们正在成为我们如何理解宇宙的关键模式。这些方法的成功范围从发现罕见或意想不到的现象，到描述现在可以通过精确的天体物理学和对数据集的深入统计理解来访问的过程，再到开发最大化可以从任何一组观测中提取的科学的算法。在本白皮书中，我们提出了一系列举措，以最大限度地提高加拿大在这个数据密集型时代的竞争能力。我们建议加入国际合作，并利用加拿大的设施，为遗留数据的潜力。我们建议继续构建更敏捷的计算基础设施，以满足处理更大、更复杂数据的需求，并实现快速原型设计和算法扩展。我们认识到，发展该领域的基本技能将是至关重要的加拿大天文学家，并讨论通过适当的计算和统计培训可能发生的途径。最后，我们注意到，向数据密集型技术的过渡并不局限于天文学，我们应该与其他学科协调，开发和利用方法、基础设施和教育方面的最佳技术。
2019-10-04 astro-ph.IM
Advancing Space-Based Gravitational Wave Astronomy: Rapid Parameter Estimation via Normalizing Flows
针对空间引力波探测中Taiji任务在混淆噪声下参数估计的挑战，提出基于归一化流的快速准确推断方法，通过变换映射处理时间相关响应函数，估计速度比传统技术快数个数量级且保持高精度。
2024-02-20 astro-ph.IM gr-qc physics.data-an
Scientific Data Mining in Astronomy
我们描述了数据挖掘算法在天文学研究问题中的应用。我们认为，数据挖掘一直是天文学研究的基础，因为数据挖掘是基于证据的发现，包括分类，聚类和新颖性发现的基础。这些算法代表了在大型数据库中发现的一套主要计算工具，这在数据密集型天文学时代将变得越来越重要。回顾了天文学数据挖掘的历史实例，然后讨论了预计在未来十年中最大的数据生产项目之一：大型综合巡天望远镜（LSST）。为了促进天文学中数据驱动的发现，我们设想了一种新的天文学和天体物理学面向数据的研究范式-天体信息学。天文信息学被描述为现代数据密集型天文学的一种研究方法和教育必要性。大型时域巡天（如LSST）的一个重要应用领域是实时天空事件（包括移动物体、光度可变物体和瞬变现象）的快速识别、表征和分类。我们描述了一个可能的实现的分类代理这样的事件，它结合了几个天体信息学技术：用户注释，语义标记，元数据标记，异构数据集成，分布式数据挖掘。这些类型的合作分类和发现的方法在其他科学学科的例子。
2009-11-03 astro-ph.IM cs.DB cs.IR
The NewAthena mission concept in the context of the next decade of X-ray astronomy
本文综述未来十年X射线天文学的关键科学问题，并介绍由ESA联合JAXA、NASA研究、继承Athena载荷设计的NewAthena任务概念，其目标是将灵敏度、光谱和巡天能力提升一个数量级。
2025-01-06 astro-ph.HE astro-ph.IM
The Platonic Universe: Do Foundation Models See the Same Sky?
Independent Researcher（独立研究者）；AstroAI；Harvard-Smithsonian CfA（哈佛-史密松天体物理中心）；University of Hertfordshire（赫特福德郡大学）；Washington University St. Louis（圣路易斯华盛顿大学）；Space Telescope Science Institute（空间望远镜科学研究所）；Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学）
本文通过跨多种基础模型和天文数据集的表征收敛性分析，验证了柏拉图表征假说，发现模型容量越大表征越对齐，并建议天文领域采用预训练通用架构以节省计算资源。
2026-09-29 astro-ph.IM cs.LG
Astronomia ex machina: a history, primer, and outlook on neural networks in astronomy
University of Hertfordshire（赫特福德大学）
本文回顾了神经网络在天文学中从多层感知器到生成式深度学习的三次发展浪潮，并展望第四次浪潮，主张天文学界协作开发开源、经天文应用微调的类GPT基础模型，以充分利用海量多模态天文数据推动前沿研究。
2023-05-12 astro-ph.IM cs.LG
