在遥远的宇宙深处，早型星以其炽烈的光芒和巨大的能量，悄然影响着周遭环境。北京大学博士生孙唯佳、段晓苇与国家天文台邓李才研究员、澳大利亚麦考瑞大学Richard de Grijs教授以及北京师范大学博士后章博、国家天文台刘超研究员紧密合作，将LAMOST中分辨率光谱作为钥匙，开启了一个全新的探索之旅。在这项历史性的成就中，他们成功地构建了目前最大样本的早型星表，并首次提供了大样本A型星星表。这不仅是对科学界的一次重大突破，也为未来的研究提供了宝贵的资源。

利用支持向量回归方法创造的恒星参数机器（Stellar Label Machine, SLAM），他们精确计算了包括自转速度在内的4万颗早型星的恒星参数。这些数据不仅丰富，而且可靠，为进一步理解早型星及其自转特征打下坚实基础。该项工作已经被国际著名期刊《天体物理学报增刊》（The Astrophysical Journal Supplement Series）接收，这无疑是一份对团队能力和贡献的大力肯定。

早型星，它们以O、B、A或F类型为标志，是一群独特且强大的恒星，与较小质量的小行星相比，它们拥有更短寿命，更高温度，更大质量。它们在宇宙化学富集和再电离过程中的作用不可或缺，因此成为宿主系演化中的重要参与者。此外，这些高能量恒体也是各种超新明亮事件如伽马暴源头之一，其快速自转速度使它们成为解读相关物理问题关键所需信息。

通过LAMOST DR7中分辨率光谱线指数筛选，团队给出了目前最庞大样本及第一个大样本A型晚期主序恒体表，同时进行了该表格可信度验证。此外，该SLAM方法还准确地给出了40034颗早期主序恒体各项参数，如自转速度、高温、重力强度及化学丰度等。在正常信噪比（SNR ~ 60）的条件下，该方法显示出75 K对于有效温度精度、0.06 dex对于金属丰度精度以及3.5 km/s对于旋转速率精度等级别性能。这一技术进步将极大地推动我们对这一领域了解深入。

为了展示这些发现，本文配备了一系列图像：图一展示SLAM算法根据信噪比变化时各个参数计算精度；图二展现筛选出的候选地球球状闪烁变亮之类热气球形状排列于赫罗图上的分布；而图三则描绘出其中随年龄增长而改变的地球球质与质量之间关系。本篇文章揭示了一种探索如何从观测到的数据中提取有关于微观世界运行方式知识的手段，对未来任何试图解释太空运动的人来说都具有显著意义。

审稿人对此作出高度评价：“这是一篇令人振奋的成果，其中作者发布的大约4万颗中等质量恒体组成的大规模数据库将会是未来许多科研项目必需使用的一种宝贵资源。”

此事激发了一股新的科学热潮，让我们的视野扩展至遥远未知领域，而国家天文科学数据中心则承诺继续提供最新科技服务，以便更多智慧之手能够触摸到这个浩瀚无垠宇宙中的秘密。