面向海量数据的高效天文交叉证认的研究
《天文学上的旷世之争》同步练习-2024学年统编版高中语文选择性必修下册
14.《天文学上的旷世之争》同步练习（含答案）一、实用类文本阅读阅读下面的文章，完成下面小题。
日食对中国古代社会的潜在影响葛剑雄晴朗的天空阳光灿烂，忽然一个阴影开始遮蔽阳光，天空渐渐暗淡，太阳完全没入阴影，天上现出点点星星，大地一片昏暗。
毫无准备的人们不知道发生了什么灾难，有人以为末日来临，惊恐地匍匐在地；有人以为天降处罚，跪地求饶；有人不知所措，呼号奔走；有人举火照明，有人鸣锣击鼓，连鸡犬也不得安宁。
没过多久，天色渐明，太阳重现，就像什么事也没有发生过。
人们转悲为喜，纷纷叩谢上苍的庇佑，也有人依然忧心忡忡，不知道什么时候会天降奇祸。
这是古人描述的日食发生时的情景。
在人类对日食产生的原理还不了解时，也不可能对日食的发生做出预测预报，出现这样的情况毫不奇怪。
尽管日食是一种正常的天象，但每次能观看到日全食的地方不过100多万平方千米，只占地球面积很少的一部分，并且有些地方未必有人居住，观看时还会受到时间和气候的影响。
所以，一个人一生中能看到日全食的机会并不多，不可能积累多少直接的经验。
即使以往见过，或者听长者说过，一旦日全食真的出现，还是免不了会产生恐惧。
奇特的日全食更会引起震惊。
在中国史书《竹书纪年》中就记载着这样一项重大事件：“懿王元年，天再旦于郑（懿王元年，在郑这个地方，早上天亮了两次）”。
这看来是不可思议的，却千真万确，并且已经得到科学的验证。
1997年3月9日，科学家在新疆观察到了一次类似的日全食：早上日出前，天已大亮，这时日全食发生了，天空重新变得黑暗，星星闪烁，然后第二次天亮。
有了这样的实证，科学家断言，“天再旦”发生在公元前899年4月21日凌晨5时28分，今陕西省渭南市华州区（当时的郑）一带可见到此次日全食，于是当地人产生天亮了两次的感觉。
古代中国以农立国，农业生产是人们赖以生存的基础。
当人们还不具备抵御自然灾害的能力时，只能尽力观察自然的变化，包括天象、星象的演变，以便做出解释或判断。
面向LAMOST的天体光谱离群数据挖掘系统研究
谱数据中寻找稀 有的未知类型天体 光谱 数据 ， 于人类探索 对
宇宙奥妙具有重要 的实 际意 义。本文 研究 的面 向 Ｌ ＡＭＯ Ｔ Ｓ 的天体光谱离群数据分析系统 ，已于 ２０ ０ ５年 ｌ 月份通过 了 １
基金项 目：国家 自然科 学基金 项 目（ ０ ７ ０ ５ ，国家“ ６ ” ６５３７） ８ ３ 高技 术研 究发展 计划 基金项 目（ ０３ ２０ ＡＡ１３ ６ ） 山西省 自然 科学 基金 项 目 ３００ 和
（０ ６ １０ １资 助 ２ ０ ０ １４ ）
作者简介 ： 张继福 ， ９３ １ ６ 年生 ， 太原科技大学 教授 ， 中国科学院 自 动化研究所博士后
ｅ ｒ ｊｕ ｈ ｉ 。 ｏ － ｌ ｉ ｚ ＠ｓ ａ ｃｍ ｍａ ： ｆ ｎ
维普资讯
第 ３期
光谱学 与光谱分析
６７ ０
光谱数据是海量高维数 据 ， 数值变化 范围非 常大 ，直接运算 效率很低 ，同时某些非数值型数据 无法直接 参加运算 ， 以 所 系统首先要对天体光谱数据进行 预处 理。离群数 据挖掘采用
谱数据的一种有效途径。文章首先 以 Ｖｃ ＋＋和 Ｏ ａｌ ｉ ｒｃ ９ 为开 发工具 ，设计与实 现了面 向 Ｌ ＭＯＳ ｅ Ａ Ｔ的恒星
光谱离群数据挖 掘系统 ， 并给 出了其软件体系结构和模块 功能。其次 ， 对基 于中值滤 波器 的恒 星光谱数据预
处理 、 基于距离的恒星光谱数据聚类 、 于距 离支持度 的恒 星光谱 数据离群 数据挖 掘 、 于主分 量分 析法 基 基 Ｐ Ａ的恒 星光 谱数据离群数 据的三维 可视化 等主要关键 技术进 行 了详 细描述 。最后 ，基 于 Ｓ Ｓ Ｃ Ｄ Ｓ恒 星光谱 数据的运行结果表明 ， 利用该系统寻找天体光谱离群数据是可行 的 ， 从而为寻找未知的 、 特殊 的天体光谱数
基于随机森林的激变变星候选体的数据挖掘
０４ 此判据 可找到 白矮星与 Ｍ 型 矮星 的双 星系统 ， ．， 连续 ７ 年对 Ｓ Ｓ （ｌ ｎｄ ｉ ｌｋ ｕｖｙ发 布 的数 据进 行粗筛 选 Ｄ Ｓ ｓ ａ ｉｔ ｙｓｒ ） ｏ ｇａ ｓ ｅ 后人工判断 ， 共确 认 了 ２８ 新 的候选 体＿ Ｐ ｔｃ 使 用 ０个 ｚ ＿ ａｉ 引。 ｒ ｋ 判据 ： 一ｇ ． ， ～ｒ ． ， —ｉ ０８ ｉ ． ， “ ＜０９ ｇ ＜Ｏ８ ｒ ％ ． ， － ＜１０ 此判
有 明显的 Ｂ ｌ ｒ ａｍｅ 吸收特征 ， 时还 有氦线组成 的纯吸收谱 ， 有
白矮星和伴星的双星系统 ， 伴星通常是 Ｋ型或 Ｍ 型红矮 星 ， 有些情况下也可以是一颗白矮星或红 巨星。充满洛 希瓣 的伴 星通过吸积盘向 白矮星转 移物 质。激 变变 星主要 分为新 星 、
矮新星 、 类新 星和再发新星 。 它对 于研究恒 星和密近 双星的 结构演化 ， 检验和发展 吸积 盘理论具 有重 要 的作 用和意 义。
基 于 随机 森林 的激 变 变 星候选 体 的数 据挖 掘
姜 斌 ～，罗阿理 ，赵永恒
ｌ ＿中国科学 院国家天文台 ， 北京 １０ １ ００２
２ ．山东大学威海分校机电与信息工程学院， 山东 威海
３ ．中国科学 院研究生 院， 北京 １ ０ ４ ００９
２４０ ６２９
摘
要 提 出一种适用于在郭守敬望远镜海量光谱 中 自动 、快速筛选 激变变 星的方法 。利用 已证认 的激 变
激变变星是 比较暗的天体（ ６ ０ｍａ ） １￣２ ｇ ，目前 已经 发现 了两
千颗左右的激变变星ｌ 。 １ Ｊ
或低量子数 Ｂ ｌｅ线有发射核 。 ａ ｒ ｍ ］
在郭守敬望远镜的海量数据 中根据上述光谱特征快速发 现 Ｃ 类天体只能借 助于数 据挖 掘等 自动处 理方法 。本 文 Ｖｓ
基于深度学习的图像识别与分类技术研究与应用
基于深度学习的图像识别与分类技术研究与应用摘要：图像识别与分类技术是计算机视觉领域的一个重要研究方向，而深度学习作为一种强大的机器学习方法，已经在图像识别与分类领域取得了许多突破性的进展。
本文通过综述相关文献和最新研究成果，探讨了基于深度学习的图像识别与分类技术的研究和应用。
1. 引言随着互联网的发展和智能设备的普及，图像数据的规模呈现爆炸性增长。
如何从这些海量的图像数据中高效准确地识别和分类图像，成为了一个具有挑战性的问题。
传统的图像识别与分类方法往往需要手动提取特征，并且面临着溢出、数据稀疏和高维的问题。
因此，基于深度学习的图像识别与分类技术应运而生。
2. 深度学习技术概述深度学习是一种模仿人脑神经网络结构的机器学习方法，其核心思想是通过多层次的非线性变换来提取高层次的特征表示。
与传统的浅层神经网络相比，深度学习模型具有更强的表达能力和泛化能力，能够自动学习特征表示。
3. 基于深度学习的图像识别与分类技术基于深度学习的图像识别与分类技术主要包括以下几个环节：3.1 数据预处理在深度学习任务中，数据预处理是非常重要的一步。
常见的预处理方法包括图像尺寸调整、灰度化、增强对比度、标准化等。
这些预处理方法可以提高图像的质量，有利于提高模型的性能和效果。
3.2 特征提取深度学习模型通过多层的卷积层和池化层来提取图像的特征。
卷积层可以学习到图像的低层次特征，而池化层可以进一步提取图像的高层次特征。
模型中的卷积核可以自动学习图像的纹理和形状等特征。
3.3 模型训练与优化深度学习模型通常使用大量的图像数据进行训练。
在训练过程中，通过反向传播算法来更新模型的参数，使其能够更好地拟合训练数据。
为了提高模型的泛化能力，通常还会采用正则化技术和dropout技术等方法进行模型优化。
3.4 图像识别与分类在模型训练完成后，可以利用该模型对新的图像数据进行识别和分类。
通过输入一张图像，模型会输出该图像所属的类别标签，并给出一个概率值作为置信度。
天文望远镜技术发展现状及对我国未来发展的思考
.天文望远镜的发展【关键词】天文设备，天文望远镜，天文技术1天文学研究与天文技术在国家科技发展中的战略地位1.1 天文学研究成果极大丰富了现代知识体系天文学研究宇宙中各种不同尺度天体的运动、结构、组成、起源和演化，对人类文明和社会进步有着多方面的重要影响。
自古以来，天文学知识和技术在人类生产和生活中发挥着重大作用，历法的制订、测绘、授时、导航等都应用了天文学方法。
随着科学技术的进步，天文学的应用领域不断扩大。
例如，地球气候变化记录中的天文周期，有助于我们了解其在全球变化中怎样发生作用，小行星撞击地球可能导致恐龙灭绝，地球上多次大规模生物灭绝事件所呈现出的周期性可能与太阳系穿越银河系旋臂的周期有关。
此外，对太阳系和空间环境的研究，在人类开发和利用太空的活动中也发挥着极其重要的保障作用。
1.2 天文技术方法是高技术发展的创新源头之一天文学家为探测宇宙最暗弱信号而发展出来的技术和方法已在关乎国家战略发展的诸多高科技领域得到重要应用，成为高技术发展的创新源头之一。
例如，为发展X 射线天文学而组建的小型高技术公司美国科学与工程公司（AmericanScience & Engineering，AS&E）现已发展成为一家国际著名企业，其X 射线成像技术和X 光检测仪器等工业产品被广泛用于科学、国防、教育、医药和安全领域。
该企业创建者之一，里卡尔多· ּ贾科尼博士，因其对X 射线天文学发展的先驱性贡献，获得了2002 年诺贝尔物理学奖；再如，为克服大气湍流对天文望远镜成像干扰而发展的自适应光学技术，已迅速向其他领域推广，在我国也已成功应用于激光核聚变装置波前校正系统，以及人眼视网膜成像。
另外，澳大利亚天文学家将傅里叶变换用于射电天文数据分析，从而得到更清晰的黑洞观测图像，这种处理方法已被广泛应用于通讯领域，成为无线上网技术WiFi的核心技术。
1.3 天文应用观测强力支撑国家导航与空间探测美国国家航空航天局和欧洲航天局等发达国家最具影响力的宇航与空间探测项目，几乎都与天文观测密切相关，并依靠地面观测手段给予强大支撑。
科学研究的发展现状与未来趋势分析
科学研究的发展现状与未来趋势分析科学研究作为人类认识和改造世界的重要手段，一直以来都备受关注。
随着社会的不断发展，科学研究也在不断进步和创新。
本文将就科学研究的发展现状进行分析，并展望未来的趋势。
一、现状分析现代科学研究的发展呈现出几个显著特点。
首先，跨学科融合成为科学研究的趋势。
由于科学问题的复杂性，单一学科往往无法全面解决。
因此，越来越多的科学研究项目涉及多个学科领域的交叉与合作，通过融合各学科的优势，共同解决科学难题。
其次，数据驱动成为科学研究的重要方式。
数据的大规模产生和存储为科学发展提供了强大的支持。
比如，在天文学领域，通过对海量的天文数据进行挖掘分析，科学家们发现了许多新的天体现象，推动了天体物理学的进展。
此外，开放科学研究的趋势也日益明显。
传统的科学研究往往局限于学术界内部，信息交流和共享有限。
而如今，科学家们逐渐意识到，开放科学研究不仅可以促进学术交流，还可以提高研究质量和效率。
因此，越来越多的科研成果以开放的形式发布在公众平台上，供广大科研工作者参考和使用。
二、未来趋势展望未来，科学研究将继续向以下几个方向发展。
首先，人工智能将成为科学研究的重要助手。
随着人工智能技术的飞速发展，它将越来越多地应用于科学研究中。
比如，在生物医学领域，人工智能可以通过对大量病例数据的分析，提供更准确的疾病诊断和治疗方案。
此外，在物理学领域，人工智能也能够通过模拟和优化算法，加速新材料的发现与合成。
其次，可持续发展将成为科学研究的重要关注点。
随着资源的日益枯竭和环境的恶化，推动可持续发展成为了当务之急。
因此，未来的科学研究将更多地关注如何利用和保护资源，减少对环境的污染和破坏。
这将涉及到广泛的学科领域，如能源研究、环境科学、物理化学等。
此外，社会合作将成为科学研究的新模式。
过去，科学研究主要以独立个体为基础进行。
而未来，人们将更加强调合作与共享，通过联合团队或国际组织的方式进行科学研究。
这种新的合作模式将以数据共享、资源共享和人才共享为基础，加快科学研究的进展。
超级计算机：解开宇宙之谜
超级计算机在解开宇宙之谜方面发挥着重要作用。
以下是超级计算机在宇宙研究中的关键作用：1. 宇宙模拟和天体物理：超级计算机可以进行复杂的宇宙模拟，通过数值模型模拟宇宙大规模结构的形成和演化过程。
这有助于科学家们更好地理解宇宙的起源、宇宙膨胀、星系的形成与演化等基本问题。
超级计算机还可以模拟黑洞、星云和星系碰撞等天体物理现象，帮助研究人员揭示宇宙中各种神秘现象的性质和演化规律。
2. 宇宙背景辐射和暗物质研究：超级计算机可以模拟宇宙背景辐射的起源和演化，以及暗物质对宇宙结构的影响。
这些模拟可以提供观测数据的理论解释和预测，帮助研究人员了解宇宙的组成、宇宙学常数的测定等重要问题。
通过对暗物质分布和相互作用的模拟，可以推断其性质和探索暗物质在宇宙中的作用。
3. 天文观测数据处理和分析：天文学家通过望远镜观测到的大量数据需要进行高效的处理和分析。
超级计算机可以提供强大的计算能力和存储能力，使得天文学家能够更快速、准确地处理和分析海量的观测数据。
这有助于发现新的天体现象、解读观测结果，并为理论模型的验证提供支持。
4. 引力波探测和宇宙背景引力波研究：超级计算机在引力波探测方面也发挥着重要作用。
宇宙中巨大的引力波事件（如黑洞合并）产生的信号非常微弱，需要借助超级计算机进行复杂的信号处理和数据解析，以便检测和研究这些引力波事件。
此外，超级计算机还可以模拟宇宙背景引力波的产生和演化过程，进一步增加我们对宇宙中引力波的认识。
超级计算机的强大计算能力和数据处理能力为宇宙研究提供了重要的工具和支持。
通过模拟、数据处理和分析等方面的应用，超级计算机可以帮助科学家们更深入地理解宇宙的物理规律和演化过程，推动宇宙之谜的解开。
大数据在科学研究中的角色与影响
大数据在科学研究中的角色与影响一、引言随着科学技术的不断发展，大数据已经成为当今科学研究中不可或缺的一个重要组成部分。
大数据的出现为科学家们提供了更多更精确的数据支持，使他们能够更深入地探索、理解和解决各种复杂的科学问题。
本文将就大数据在科学研究中扮演的角色以及所带来的影响进行探讨。
二、大数据在科学研究中的应用1. 数据采集在过去，科学研究往往局限于有限的数据大小和数量，因此科研成果往往受到数据规模的限制。
而有了大数据技术之后，科学家们可以从各个领域采集并整合海量的数据，包括但不限于传感器数据、网络数据、图像数据、视频数据等等。
这些数据来源丰富多样，使得科学家们能够更全面地了解事物运行机理。
2. 数据存储与管理随着数据规模的不断扩大，如何高效地存储和管理这些海量数据成为科学研究中亟待解决的问题。
大数据技术通过其高效的分布式存储和管理系统，提供了强大的支持。
科学家们可以轻松地存储和访问海量数据，为后续研究工作提供了便利。
3. 数据分析与挖掘大数据技术强大的数据分析和挖掘能力为科学研究提供了前所未有的机会。
通过大数据分析，科学家们可以从庞大的数据集中发现隐藏的模式、规律和趋势，进而推动科学研究领域取得突破性进展。
例如，在天文学领域，借助大数据技术，科学家们可以更好地探索宇宙奥秘。
三、大数据对于科学研究的影响1. 提升科研效率传统上，科学研究过程费时费力，而有了大数据技术之后，研究人员可以更加高效地完成实验设计、数据采集、分析模型构建等环节，并加快研究进度。
大数据的快速处理和分析能力有效提升了科研效率。
2. 拓展研究领域大数据技术为跨学科和综合性研究提供了可能性。
不同领域产生的海量数据可以进行跨领域整合和分析，从而促进多领域间的交叉合作与创新。
这种跨界融合有助于将知识交融到更多领域，推动各个学科之间的碰撞与融合。
3. 推动科学发展大数据驱动的科学研究正逐渐成为推动新发现、新理论产生以及促进既有理论验证与修正的主要手段。
2025年事业单位考试(自然科学专技类C类)综合应用能力试卷及解答参考
2025年事业单位考试综合应用能力(自然科学专技类C类)自测试卷及解答参考一、阅读理解题（本部分有2大题，每大题25分，共50分）第一题阅读材料：近年来，随着科技的飞速发展，基因编辑技术逐渐成为生物学研究的前沿领域之一。
其中，CRISPR-Cas9技术以其高效、简便的特点在生物医学领域引起了广泛关注。
CRISPR （Clustered Regularly Interspaced Short Palindromic Repeats）原是细菌和古菌中的一种免疫系统，用来抵御病毒和其他外源遗传物质的入侵。
科学家们发现可以利用这一天然机制来对任何生物体内的DNA进行精确编辑。
CRISPR-Cas9系统的操作原理主要分为三个步骤：首先，设计一段与目标DNA序列相匹配的向导RNA（gRNA）。
其次，将gRNA与Cas9蛋白结合形成复合物，该复合物能够识别并结合到目标DNA上。
最后，Cas9蛋白发挥核酸酶的作用，在特定位置切割DNA 双链，从而实现对目标基因的敲除、插入或替换等操作。
此外，为了确保编辑的准确性，科学家还开发了多种工具和技术来提高编辑效率和特异性，并减少脱靶效应。
这项技术不仅在基础科学研究方面有着不可替代的作用，如解析基因功能、构建疾病模型等；而且在临床治疗上也展现出了巨大的潜力，包括纠正致病突变、治疗遗传性疾病以及癌症免疫疗法等。
然而，由于涉及伦理道德问题和技术风险，CRISPR-Cas9的应用也面临着诸多挑战。
因此，在推进相关研究的同时，必须遵循严格的法律法规和社会伦理规范，确保科学技术的安全可控发展。
根据上述资料回答下列问题：1、CRISPR-Cas9技术最初来源于什么？答案：CRISPR-Cas9技术最初来源于细菌和古菌中的一种天然免疫系统，用于抵御病毒和其他外源遗传物质的入侵。
2、CRISPR-Cas9系统操作的基本步骤有哪些？答案：CRISPR-Cas9系统的操作基本步骤包括：设计与目标DNA序列匹配的向导RNA （gRNA）、gRNA与Cas9蛋白结合形成复合物识别并结合到目标DNA、Cas9蛋白在特定位置切割DNA双链。
人工智能如何推动科学研究的进步
人工智能如何推动科学研究的进步在当今时代，科学研究的各个领域都在经历着深刻的变革，而人工智能无疑是这场变革中的关键驱动力。
它就像是一位强大的助手，为科学家们打开了一扇扇新的大门，引领着科学研究不断迈向新的高峰。
人工智能能够帮助科学家们更高效地处理和分析海量的数据。
在许多科学研究领域，如天文学、生物学、气候学等，数据的规模和复杂性已经超出了人类处理能力的极限。
人工智能凭借其强大的计算能力和先进的算法，可以在短时间内对大量的数据进行筛选、分类和分析，从中提取出有价值的信息和模式。
以天文学为例，通过对来自望远镜的海量图像数据进行分析，人工智能能够帮助天文学家快速发现新的天体、星系以及宇宙中的各种现象。
在生物学领域，人工智能可以对基因序列数据进行深入分析，助力科学家更好地理解基因的功能和疾病的发病机制。
人工智能还能为科学研究提供新的研究方法和思路。
传统的科学研究方法往往受到人类思维模式和经验的限制，而人工智能则可以突破这些限制，带来全新的视角和可能性。
例如，在药物研发中，人工智能可以利用深度学习技术预测药物分子与靶点的相互作用，从而加速药物的筛选和优化过程。
相比传统的实验方法，这种基于人工智能的虚拟筛选大大提高了研发效率，降低了成本和风险。
此外，人工智能还可以通过模拟复杂的系统和过程，为科学研究提供新的实验方案和理论模型。
比如在气候变化研究中，利用人工智能模拟地球气候系统的变化，能够帮助科学家更准确地预测未来气候的走向。
在实验设计方面，人工智能也发挥着重要的作用。
科学家在进行实验时，需要考虑众多因素，如变量的选择、实验条件的设置等。
人工智能可以根据已有的数据和知识，为实验设计提供优化方案。
它能够预测不同实验条件下的结果，帮助科学家提前排除一些不太可能成功的方案，从而节省时间和资源。
而且，人工智能还可以实时监测实验过程中的数据，根据数据的变化及时调整实验方案，确保实验的顺利进行和有效性。
不仅如此，人工智能还有助于促进跨学科的研究合作。