“第四十六章 给天文望远镜体检”版本间的差异

来自cslt Wiki
跳转至: 导航搜索
(以“==教学资料== * 教学参考 * [http://aigraph.cslt.org/courses/46/course-46.pptx 课件] * 小清爱提问:机器学习如何检查天文...”为内容创建页面)
 
第11行: 第11行:
  
 
* 最强大射电望远镜亮相由66座天线构成 [https://epaper.qlwb.com.cn/qlwb/content/20130314/ArticelA30002FM.htm]
 
* 最强大射电望远镜亮相由66座天线构成 [https://epaper.qlwb.com.cn/qlwb/content/20130314/ArticelA30002FM.htm]
* 新华社:中国天眼”——500米口径球面射电望远镜(FAST) https://www.cas.cn/zt/kjzt/fastcg/tp/202201/t20220106_4820923.shtml
+
* 新华社:中国天眼”——500米口径球面射电望远镜(FAST) [https://www.cas.cn/zt/kjzt/fastcg/tp/202201/t20220106_4820923.shtml]
 +
* 大国重器“中国天眼” [https://finance.sina.com.cn/tech/2021-08-18/doc-ikqciyzm2108272.shtml]
 +
* 维基百科:中国天眼 [http://aigraph.cslt.org/courses/46/500米口径球面射电望远镜.pdf]
  
  

2022年8月23日 (二) 01:12的版本

教学资料


扩展阅读

  • AI100问:机器学习如何帮助天文学家检测望远镜问题?[2]
  • 最强大射电望远镜亮相由66座天线构成 [3]
  • 新华社:中国天眼”——500米口径球面射电望远镜(FAST) [4]
  • 大国重器“中国天眼” [5]
  • 维基百科:中国天眼 [6]


视频展示

演示链接

开发者资源

高级读者

  • Baron D. Machine learning in astronomy: A practical overview[J]. arXiv preprint arXiv:1904.07248, 2019. [7]
  • Henry W. Leung1 and Jo Bovy, Deep learning of multi-element abundances from high-resolution spectroscopic data, MNRAS, 2018. [8]
  • Mesarcik et al, Deep learning assisted data inspection for radio astronomy, MNRAS, 2020. [9]