Vera C. Rubin Observatory Project Office（薇拉·C·鲁宾天文台项目办公室）；University of Delaware（特拉华大学）；SLAC National Accelerator Laboratory（斯坦福直线加速器中心）；Stony Brook University（石溪大学）；Fermi National Accelerator Laboratory（费米国家加速器实验室）；Princeton University（普林斯顿大学）
Vera C Rubin Observatory Team, Tatiana Acero Cuellar, Emily Acosta, Christina L Adair, Prakruth Adari, Jennifer K Adelman McCarthy, Anastasia Alexov, Russ Allbe… 展开作者
Vera C Rubin Observatory Team, Tatiana Acero Cuellar, Emily Acosta, Christina L Adair, Prakruth Adari, Jennifer K Adelman McCarthy, Anastasia Alexov, Russ Allbery, Robyn Allsman, Yusra AlSayyad, Jhonatan Amado, Nathan Amouroux, Pierre Antilogus, Alexis Aracena Alcayaga, Gonzalo Aravena Rojas, Claudio H Araya Cortes, Eric Aubourg, Tim S Axelrod, John Banovetz, Carlos Barria, Amanda E Bauer, Brian J Bauman, Ellen Bechtol, Keith Bechtol, Andrew C Becker, Valerie R Becker, Mark G Beckett, Eric C Bellm, Pedro H Bernardinelli, Federica Bettina Bianco, Robert D Blum, Joanne Bogart, Adam Bolton, Michael T Booth, James F Bosch, Alexandre Boucaud, Dominique Boutigny, Robert A Bovill, Andrew Bradshaw, Johan Bregeon, Massimo Brescia, Brian J Brondel, Alexander Broughton, Audrey Budlong, Dimitri Buffat, Rodolfo Canestrari, Neven Caplar, Jeffrey L Carlin, Ross Ceballo, Colin Orion Chandler, Chihway Chang, Glenaver Charles Emerson, Hsin Fang Chiang, James Chiang, Yumi Choi, Eric J Christensen, Charles F Claver, Andy W Clements, Joseph J Cockrum, Johann Cohen Tanugi, Franco Colleoni, Celine Combet, Andrew J Connolly, Julio Eduardo Constanzo Cordova, Hans E Contreras, John Franklin Crenshaw, Sylvie Dagoret Campagne, Scott F Daniel, Felipe Daruich, Guillaume Daubard, Greg Daues, Erik Dennihy, Stephanie J H Deppe, Seth W Digel, Peter E Doherty, Cyrille Doux, Alex Drlica Wagner, Gregory P Dubois Felsmann, Frossie Economou, Orion Eiger, Lukas Eisert, Alan M Eisner, Anthony Englert, Baden Erb, Juan A Fabrega, Parker Fagrelius, Kevin Fanning, Angelo Fausti Neto, Peter S Ferguson, Agnes Ferte, Krzysztof Findeisen, Merlin Fisher Levine, Gloria Fonseca Alvarez, Michael D Foss, Dominique Fouchez, Dan C Fuchs, Shenming Fu, Emmanuel Gangler, Igor Gaponenko, Julen Garcia, John H Gates, Ranpal K Gill, Enrico Giro, Thomas Glanzman, Robinson Godoy, Iain Goodenow, Miranda R Gorsuch, Michelle Gower, Melissa L Graham, Mikael Granvik, Sarah Greenstreet, Wen Guan, Thibault Guillemin, Leanne P Guy, Diane Hascall, Patrick A Hascall, Aren Nathaniel Heinze, Fabio Hernandez, Kenneth Herner, Ardis Herrold, Clare R Higgs, Joshua Hoblitt, Erin Leigh Howard, Minhee Hyun, Amanda Ibsen, Patrick Ingraham, David H Irving, Zeljko Ivezic, Suzanne H Jacoby, Buell T Jannuzi, Sreevani Jarugula, M James Jee, Tim Jenness, Toby C Jennings, Andrea Jeremie, Garrett Jernigan, David Jimenez Mejias, Anthony S Johnson, R Lynne Jones, Roger William Lewis Jones, Claire Juramy Gilles, Mario Juric, Steven M Kahn, J Bryce Kalmbach, Yijung Kang, Arun Kannawadi, Jeffrey P Kantor, Edward Karavakis, Kshitija Kelkar, Lee S Kelvin, Scot J Kleinman, Ivan V Kotov, Gabor Kovacs, Mikolaj Kowalik, Victor L Krabbendam, K Simon Krughoff, Petr Kubanek, Jacob A Kurlander, Mile Kusulja, Craig S Lage, Paulo J A Lago, Katherine Laliotis, Travis Lange, Didier Laporte, Ryan M Lau, Juan Carlos Lazarte, Quentin Le Boulch, Pierre Francois Leget, Laurent Le Guillou, Benjamin Levine, Ming Liang, Shuang Liang, Kian Tat Lim, Anja von der Linden, Huan Lin, Margaux Lopez, Juan J Lopez Toro, Peter Love, Robert H Lupton, Nate B Lust, Lauren A MacArthur, Sean Patrick MacBride, Greg M Madejski, Gabriele Mainetti, Steven J Margheim, Thomas W Markiewicz, Phil Marshall, Stuart Marshall, Guido Maulen, Sidney Mau, Morgan May, Jeremy McCormick, David McKay, Robert McKercher, Guillem Megias Homar, Aaron M Meisner, Felipe Menanteau, Heather R Mentzer, Kristen Metzger, Joshua E Meyers, Michelle Miller, David J Mills, Joachim Moeyens, Marc Moniez, Fred E Moolekamp, C A L Morales Marin, Fritz Mueller, James R Mullaney, Freddy Munoz Arancibia, Kate Napier, Homer Neal, Eric H Neilsen, Jeremy Neveu, Timothy Noble, Erfan Nourbakhsh, Knut Olsen, William OMullane, Dmitry Onoprienko, Marco Oriunno, Shawn Osier, Russell E Owen, Aashay Pai, John K Parejko, Hye Yun Park, James B Parsons, Maria T Patterson, Marina S Pavlovic, Karla Pena Ramirez, John R Peterson, Stephen R Pietrowicz, Andres A Plazas Malagon, Rebekah Polen, Hannah Mary Margaret Pollek, Paul A Price, Bruno C Quint, Jose Miguel Quintero Marin, Markus Rabus, Benjamin Racine, Veljko Radeka, Manon Ramel, Arianna Ranabhat, Andrew P Rasmussen, David A Rathfelder, Meredith L Rawls, Sophie L Reed, Kevin A Reil, David J Reiss, Michael A Reuter, Tiago Ribeiro, Mickael Rigault, Vincent J Riot, Steven M Ritz, Mario F Rivera Rivera, Brant E Robertson, William Roby, Gabriele Rodeghiero, Aaron Roodman, Luca Rosignoli, Cecile Roucelle, Matthew R Rumore, Stefano Russo, Eli S Rykoff, Andrei Salnikov, Bruno O Sanchez, David Sanmartim, Clare Saunders, Rafe H Schindler, Samuel J Schmidt, Jacques Sebag, Nima Sedaghat, Brian Selvy, Edgard Esteban Sepulveda Valenzuela, Gonzalo Seriche, Jacqueline C Seron Navarrete, Ignacio Sevilla Noarbe, Alysha B Shugart, Jonathan Sick, Cristian Silva, Mathew C Sims, Jaladh Singhal, Kevin Benjamin Siruno, Colin T Slater, Brianna M Smart, Adam Snyder, Christine Soldahl, Ioana Sotuela Elorriaga, Brian Stalder, Hernan Stockebrand, Alan L Strauss, Michael A Strauss, Krzysztof Suberlak, Ian S Sullivan, John D Swinbank, Diego Tapia, Alessio Taranto, Dan S Taranu, John Gregg Thayer, Sandrine Thomas, Adam J Thornton, Roberto Tighe, Laura Toribio San Cipriano, Te Wei Tsai, Douglas L Tucker, Max Turri, J Anthony Tyson, Elana K Urbach, Yousuke Utsumi, Brian Van Klaveren, Wouter van Reeven, Peter Anthony Vaucher, Paulina Venegas, Aprajita Verma, Antonia Sierra Villarreal, Stelios Voutsinas, Christopher W Walter, Yuankun David Wang, Christopher Z Waters, Christina C Williams, Beth Willman, Matthias Wittgen, W M Wood Vasey, Wei Yang, Zhaoyu Yang, Brian P Yanny, Peter Yoachim, Tianqing Zhang, Conghao Zhou, Danica Zilkova
We present Rubin Data Preview 1 DP1, the first data from the NSF DOE Vera C Rubin Observatory, comprising raw and calibrated single epoch images, coadds, difference images, detection catalogs, and ancillary data products. DP1 is based on 1792 optical near infrared exposures acquired over 48 distinct nights by the Rubin Commissioning Camera LSSTComCam on the Simonyi Survey Telescope at the Summit Facility on Cerro Pachón Chile in late 2024. DP1 covers $\sim$15 deg$^2$ distributed across seven roughly equal-sized non-contiguous fields, each independently observed in six broad photometric bands $ugrizy$. The median FWHM of the point spread function across all bands is approximately 1.14 arcseconds, with the sharpest images reaching about 0.58 arcseconds. The 5$σ$ point source depths for coadded images in the deepest field the Extended Chandra Deep Field South are $u$ = 24.55, $g$ = 26.18, $r$ = 25.96, $i$ = 25.71, $z$ = 25.07, $y$ = 23.1. Other fields are no more than 2.2 magnitudes shallower in any band where they have nonzero coverage. DP1 contains approximately 2.3 million distinct astrophysical objects, of which 1.6 million are extended in at least one band in coadds and 431 solar system objects of which 93 are new discoveries. DP1 is approximately 3.5 TB in size and is available to Rubin data rights holders via the Rubin Science Platform a cloud based environment for the analysis of petascale astronomical data. While small compared to future LSST releases its high quality and diversity of data support a broad range of early science investigations ahead of full operations in 2026.
The Vera C. Rubin Observatory Prompt Processing System
University of Washington, Seattle, WA, USA（华盛顿大学）；SLAC National Accelerator Laboratory, Menlo Park, CA, USA（SLAC国家加速器实验室）；Burwood Group, Oak Brook, IL, USA（伯伍德集团）
该研究介绍了Vera C. Rubin Observatory的即时处理系统如何满足高吞吐量、低延迟和高可靠性的要求，并展示了观测站的调试结果。
Amortized Bayesian Inference for Supernovae in the Era of the Vera Rubin Observatory Using Normalizing Flows
Vera Rubin天文台将于2024年年中开始观测，这将使我们的超新星发现率提高到每年超过100万颗。人们一直在大力推动开发新的方法来识别、分类并最终理解鲁宾天文台发现的数百万颗超新星。在这里，我们提出了第一个基于模拟的推理方法，使用归一化流，训练快速推断多变量，Rubin类数据流中的玩具超新星模型的参数。我们发现，我们的方法是很好的校准相比，传统的推理方法（特别是MCMC），在测试时间只需要万分之一的CPU小时。
Early Telescope Throughput Results from the Collimated Beam Projector at the Vera C. Rubin Observatory
Laboratoire d’Annecy de Physique des Particules (LAPP)（巴黎-萨克雷大学粒子物理实验室）；NSF’s NOIRLab（美国国家光学红外天文实验室）；SLAC National Accelerator Laboratory（斯坦福直线加速器中心）；Laboratoire Irène Joliot-Curie (IJCLab)（伊雷娜·约里奥-居里实验室）；Kavli Institute for Particle Astrophysics & Cosmology (KIPAC)（卡弗里粒子天体物理与宇宙学研究所）；Department of Physics, Harvard University（哈佛大学物理系）
Multi-Method Machine Learning Classification of Astronomical Sources with Rubin Data Previews: a Spectroscopy-Free Approach with DP1 and DP2
SLAC National Accelerator Laboratory（SLAC国家加速器实验室）；Kavli Institute for Particle Astrophysics and Cosmology, Stanford University（斯坦福大学卡弗里粒子天体物理与宇宙学研究所）；Instituto de Estudios Astrofísicos, Facultad de Ingeniería y Ciencias, Universidad Diego Portales（迭戈波特莱斯大学工程与科学学院天体物理研究所）；Department of Astrophysical Sciences, Princeton University（普林斯顿大学天体科学系）；NSF National Optical-Infrared Astronomy Research Laboratory（美国国家光学-红外天文研究实验室）；NSF–DOE Vera C. Rubin Observatory/NSF NOIRLab（美国国家科学基金会-能源部维拉·C·鲁宾天文台/美国国家科学基金会NOIRLab）
Blazar variability with the Vera C. Rubin Legacy Survey of Space and Time (LSST)
耀变体的辐射主要来自指向我们的相对论性喷流，是研究河外喷流及其中心引擎的基本来源，由吸积盘提供的超大质量黑洞（SMBH）组成。它们也是高能中微子和宇宙射线的候选源。由于喷流的方向，非热耀变体的发射是多普勒波束;它的变化是不可预测的，发生的时间尺度从不到一小时到几年。理解产生通量和光谱变化的不同机制需要在长时间段上良好采样的多波段光变曲线。特别是，爆发是揭示潜在物理学的最佳测试平台，特别是在多波长背景下研究时。维拉C。Rubin Legacy Survey of Space and Time（Rubin-LSST）将在六个测光波段对南部天空进行为期十年的监测，为以统计方式研究blazar可变性特征提供了强大的工具。警报系统将使我们能够触发对突出事件的后续观测，特别是在高（keV到GeV）和非常高（TeV）能量下。在这里，我们研究了模拟Rubin-LSST调查策略，目的是了解哪些节奏更适合耀变体科学。我们的指标包括光变曲线和颜色采样。我们还调查了饱和的问题，这将影响最亮的和许多耀斑源，并将对后续观测产生不利影响。
Laser-based metrology systems vs wavefront sensing techniques: a comparative overview between the Large Binocular Telescope and the Vera C. Rubin Observatory for the telescope alignment and collimation tracking
INAF Osservatorio di Astrofisica e Scienza dello Spazio（意大利国家天体物理研究所空间天体物理与科学观测站）；Vera C. Rubin Observatory Project Office（薇拉·C·鲁宾天文台项目办公室）；California Institute of Technology（加州理工学院）；Wyant College of Optical Sciences, University of Arizona（亚利桑那大学怀安特光学科学学院）；Large Binocular Telescope Observatory, University of Arizona（亚利桑那大学大双筒望远镜天文台）；DIRAC Institute, University of Washington（华盛顿大学迪拉克研究所）；Department of Astronomy, University of Washington（华盛顿大学天文学系）；Department of Physics, Duke University（杜克大学物理学系）；Observatorio Astrofisico di Arcetri（阿尔切特里天体物理观测站）；Vera C. Rubin Observatory（薇拉·C·鲁宾天文台）；Department of Astrophysical Sciences, Princeton University（普林斯顿大学天体物理科学系）；INAF OATS（意大利国家天体物理研究所的奥阿斯特天文台）；INAF IASF（意大利国家天体物理研究所的星际介质和天体物理学研究所）；Department of Physics “E. Pancini”, University Federico II of Napoli（那不勒斯费德里科二世大学“E.潘奇尼”物理学系）；Harvard Physics Department（哈佛大学物理学系）；Vera C Rubin Observatory/NOIRLab（薇拉·C·鲁宾天文台/美国国家光学红外天文实验室）；Department of Physics, Stanford University（斯坦福大学物理学系）；SLAC National Accelerator Laboratory（斯坦福直线加速器中心）
Test Management and Coordination During the Vera C. Rubin Observatory Commissioning and Early Operations Using Zephyr Scale
NSF–DOE Vera C. Rubin Observatory/NSF NOIRLab（美国国家科学基金会-能源部薇拉·C·鲁宾天文台/美国国家光学红外天文实验室）；Department of Physics, University of Wisconsin-Madison（威斯康星大学麦迪逊分校物理系）
Recommended Target Fields for Commissioning the Vera C. Rubin Observatory
Vera C的调试团队。鲁宾天文台正在计划一套工程和科学验证观测与遗产调查的空间和时间（LSST）调试相机，然后鲁宾天文台LSST相机。这些观测的时间框架尚未确定，委托小组将灵活选择观测领域。在本文件中，暗能量科学合作（DESC）委托工作组提出了一个优先的目标领域清单，适合测试DESC相关科学性能的各个方面，按季节分组，以便从Cerro Pachon的鲁宾天文台获得可见度。我们推荐的字段包括用于照片- $z$和形状校准目的的深度钻探字段（DDFs）到完整的LSST深度，用于去混合研究的HST成像字段到完整的深度，以及几个过滤器中的$\sim$ 200平方度区域到1年深度，用于DESC广域科学案例的更高级别验证。我们还预计，将需要委托观测的模板建设瞬态科学在广泛的RA范围。我们包括我们推荐的字段的详细描述以及相关的参考资料。我们乐观地认为，这份文件将继续在LSST操作中发挥作用，因为它提供了一个全面的重叠数据集列表和描述它们的参考文献。
Extracting Asteroid Physical Properties from Vera C. Rubin Observatory Science Validation Survey Data: Rotational Periods, Colors, and Taxonomies
São Paulo State University (UNESP)（圣保罗州立大学）；Laboratório Interinstitucional de e-Astronomia（跨机构电子天文实验室）；NSF–DOE Vera C. Rubin Observatory / NSF NOIRLab（美国国家科学基金会-能源部薇拉·C·鲁宾天文台/美国国家科学基金会NOIRLab）；DiRAC Institute and the Department of Astronomy, University of Washington（华盛顿大学天文学系及DiRAC研究所）；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）；Universidad Tecnológica del Perú (UTP)（秘鲁理工大学）
Skykatana: a scalable framework to construct sky masks for the Vera Rubin Observatory and large astronomical surveys
Instituto de Ciencias Astronómicas, de la Tierra y del Espacio (ICATE), Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET)（地球与空间天文科学研究所 (ICATE)，阿根廷国家科学研究委员会 (CONICET)）；Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales (FCEFYN-UNSJ), Universidad Nacional de San Juan（圣胡安国立大学精确、物理与自然科学学院 (FCEFYN-UNSJ)）；Instituto de Astronomía Teórica y Experimental (IATE), Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET)（理论与实验天文学研究所 (IATE)，阿根廷国家科学研究委员会 (CONICET)）；Observatorio Astronómico Córdoba , Universidad Nacional de Córdoba（科尔多瓦天文台，科尔多瓦国立大学）
Joint multiband deconvolution for Euclid and Vera C. Rubin images
Laboratory of Astrophysics, Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL), Observatoire de Sauverny（天体物理实验室，瑞士洛桑联邦理工学院（EPFL），萨瓦尼观测站）；GEPI, Observatoire de Paris, Université PSL, CNRS（GEPI，巴黎天文台，巴黎-萨克勒大学，国家科学研究中心）；ICC-UB Institut de Ciències del Cosmos, Universitat de Barcelona（ICC-UB宇宙科学研究所，巴塞罗那大学）；ICREA, Pg. Lluís Companys 23, Barcelona（ICREA，巴塞罗那路易斯·康帕尼斯街23号）；Université Paris-Saclay, Université Paris Cité, CEA, CNRS, AIM（巴黎-萨克勒大学，巴黎城市大学，法国原子能委员会，国家科学研究中心，应用数学研究所）；Institutes of Computer Science and Astrophysics, Foundation for Research and Technology Hellas (FORTH), Greece（计算机科学与天体物理学研究所，希腊希腊研究与技术基金会（FORTH））
Direct geometrical measurement of the Hubble constant from galaxy parallax: predictions for the Vera C. Rubin Observatory and Nancy Grace Roman Space Telescope
Prospects for Astrobiology and Technosignature Searches with the Vera C. Rubin Observatory Legacy Survey of Space and Time
University of Belgrade（贝尔格莱德大学）；School of Physics and Astronomy, University of Kent（肯特大学物理与天文学院）；Fermi National Accelerator Laboratory（费米国家加速器实验室）；Department of Astronomy and Astrophysics, University of Chicago（芝加哥大学天体物理学系）
Identification and photometric classification of extragalactic transients in the Vera C. Rubin Observatory's Data Preview 1
University of North Carolina at Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校）；University of Minnesota（明尼苏达大学）；Univ Claude Bernard Lyon 1（里昂第一大学）；NSF NOIRLab（美国国家科学基金会NOIR天文台实验室）；University of Delaware（特拉华大学）；SLAC National Accelerator Laboratory（斯坦福直线加速器中心）；Kavli Institute for Particle Astrophysics and Cosmology, SLAC National Accelerator Laboratory（卡弗里粒子天体物理学与宇宙学研究所（SLAC））；The University of Arizona（亚利桑那大学）；Yonsei University（延世大学）；Duke University（杜克大学）；Princeton University（普林斯顿大学）；NCSA, University of Illinois at Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校国家超级计算应用中心）；University of Washington（华盛顿大学）；Purdue University（普渡大学）；Lawrence Livermore National Laboratory（劳伦斯利弗莫尔国家实验室）
Satellite Constellation Avoidance with the Rubin Observatory Legacy Survey of Space and Time
我们研究了一种新的卫星回避策略，以减轻低地球轨道上的大型商业卫星星座对Vera C的影响。Rubin Observatory Legacy Survey of Space and Time（鲁宾天文台时空遗产巡天）我们模拟了目前计划中的Starlink和OneWeb星座（$\sim$ 40，000颗卫星）的轨道，以测试升级后的Rubin调度算法如何有效地避免它们，并评估整体调查如何受到影响。给出了一个相当准确的卫星轨道预测，我们发现它是可能的调整调度算法，以有效地避免一些卫星。总的来说，牺牲10%的LSST观测时间来避开卫星，会使LSST访问条纹的比例减少两倍。是否需要这样的缓解取决于条纹对科学的总体影响，这还没有很好地量化。这是由于缺乏足够的信息，卫星亮度分布以及闪烁和低表面亮度残差的影响，警报纯度和宇宙学参数估计的系统误差。鲁宾行动期间卫星数量或亮度的显著增加可能使实施这种卫星回避策略变得值得。
Bayesian Neural Networks for classification tasks in the Rubin big data era
即将进行的调查，如维拉C。Rubin Observatory Legacy Survey of Space and Time（LSST）计划将在未来10年内，每晚探测到1000万个随时间变化的源。这些信息将以连续流的形式传输给经纪人，经纪人将使用机器学习算法为各种科学案例选择最有希望的事件。我们研究了贝叶斯神经网络（BNN）在这类分类任务中的优势和挑战。BNN被发现是准确的分类器，也提供了额外的信息：它们量化了分类的不确定性，可以利用这些不确定性来更有效地分析即将到来的数据雪崩。
Modeling of the diffuse background produced by the Vera C. Rubin Observatory M2 baffle scattered light
INAF OAS（意大利国家天体物理研究所观测台）；University of Bologna（博洛尼亚大学）；University of Chicago（芝加哥大学）；Fermi National Accelerator Laboratory（费米国家加速器实验室）；SLAC National Accelerator Laboratory（斯坦福直线加速器中心）；Vera C. Rubin Observatory Project Office（薇拉·C·鲁宾天文台项目办公室）；Harvard University（哈佛大学）；NSF-DOE Vera C. Rubin Observatory / NSF NOIRLab（美国国家科学基金会-能源部薇拉·C·鲁宾天文台/美国国家光学红外天文研究实验室）；Princeton University（普林斯顿大学）；Kavli Institute of Cosmological Physics, University of Chicago（芝加哥大学卡弗里宇宙物理学研究所）；Kavli Institute for Particle Astrophysics and Cosmology, SLAC National Accelerator Laboratory（斯坦福直线加速器中心卡弗里粒子天体物理学与宇宙学研究所）；University of Washington（华盛顿大学）；Centre for Astrophysics Research, University of Hertfordshire（赫特福德大学天体物理研究中心）；INAF OATS（意大利国家天体物理研究所的里雅斯特观测台）；INAF IASF（意大利国家天体物理研究所太空天体物理研究所）；University Federico II of Napoli（那不勒斯斐迪南二世大学）；Duke University（杜克大学）
GOATS: The next generation software infrastructure for time-domain astronomy at Gemini/NOIRLab. Application to alerts from Vera C. Rubin Observatory's Legacy Survey of Space and Time
Development of a Retrieval-Augmented Generation Virtual Assistant for Enhanced Information Discovery at Rubin Observatory
NSF-DOE Vera C. Rubin Observatory / NSF NOIRLab（美国国家科学基金会-能源部薇拉·C·鲁宾天文台 / 美国国家光学红外天文研究实验室）；University of Washington（华盛顿大学）；California Institute of Technology（加州理工学院）；D4D CONSULTING LTD.（D4D咨询有限公司）；Swinburne University of Technology（斯威本科技大学）；Australian Astronomical Optics, Macquarie University（澳大利亚天文光学，麦考瑞大学）；Department of Astronomy, Center for Astrophysics, Harvard University（哈佛大学天文学系，天体物理中心）；Center for Astrophysics, Harvard & Smithsonian（哈佛-史密森尼天体物理中心）；Department of Physics, Harvard University（哈佛大学物理系）
Optimization of the Observing Cadence for the Rubin Observatory Legacy Survey of Space and Time: a pioneering process of community-focused experimental design
The Rubin Observatory Target-of-Opportunity System in the First Year of Operations
University of Zurich（苏黎世大学）；University of Washington（华盛顿大学）；NSF-DOE Vera C. Rubin Observatory / NSF NOIRLab（美国国家科学基金会-能源部薇拉·C·鲁宾天文台/美国国家光学红外天文研究实验室）；Kavli Institute for Particle Astrophysics and Cosmology, Stanford University（斯坦福大学卡弗里粒子天体物理学与宇宙学研究所）；Stanford University（斯坦福大学）；SLAC National Accelerator Laboratory（斯坦福直线加速器中心）；Princeton University（普林斯顿大学）；University of Pittsburgh（匹兹堡大学）；Fermi National Accelerator Laboratory（费米国家加速器实验室）；University of Illinois（伊利诺伊大学）；University of Delaware（特拉华大学）；Joint Space-Science Institute, University of Maryland（马里兰大学联合空间科学研究所）；Aix Marseille Université（艾克斯-马赛大学）；CNRS/IN2P3, CPPM（法国国家科学研究中心/欧洲核子研究组织粒子物理研究所，普罗旺斯粒子与宇宙学物理中心）
The automation of optical transient discovery and classification in Rubin-era time-domain astronomy
Northwestern University（西北大学）；Center for Interdisciplinary Exploration and Research in Astrophysics (CIERA)（天体物理学跨学科探索与研究中心）；University of Minnesota（明尼苏达大学）；California Institute of Technology（加州理工学院）
