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<title></title>
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<body style="font-family:Arial;font-size:14px">
<p>Estimadas y estimados usuarios de Gemini,<br>
<br>
Nos complace informarle sobre las nuevas capacidades de reducción de datos del Observatorio Gemini.</p>
<p>Los usuarios ahora pueden reducir datos de imágenes y espectroscopía de ranura larga para GMOS directamente en la Plataforma Científica de <a href="https://datalab.noirlab.edu/">Data Lab</a>. Las últimas <a href="https://www.gemini.edu/observing/phase-iii/reducing-data">versiones del software</a> DRAGONS y Gemini IRAF/Pyraf están disponibles como núcleos Jupyter en Data Lab.<br>
Dos tutoriales introductorios muestran paso a paso las nuevas capacidades de reducción de datos:<br>
<br>
- <a href="https://github.com/astro-datalab/notebooks-latest/blob/master/04_HowTos/DataReduction/DragonsGMOS/DataReductionDragonsGMOS.ipynb">Reducción de datos fotométricos GMOS utilizando la API de Python de DRAGONS</a>:<br>
Este Jupyter DRAGONS funciona en el entorno de Data Lab para reducir datos de imágenes GMOS. Utiliza un núcleo personalizado de DRAGONS (Py3.7). Los pasos incluyen la descarga de datos desde el archivo Gemini, la configuración de calibración de DRAGONS, el procesamiento de bias y flats, y la creación de una imagen combinada. También consulte el <a href="https://dragons.readthedocs.io/projects/gmosimg-drtutorial/en/v3.0.4/">tutorial general de reducción de datos de DRAGONS de Gemini</a>.<br>
</p>
<p>- <a href="https://github.com/astro-datalab/notebooks-latest/blob/master/04_HowTos/DataReduction/PyrafGMOS/DataReductionPyrafGMOS.ipynb">Reducción de datos de espectroscopía de ranura larga Gemini GMOS utilizando Pyraf</a>:<br>
Este tutorial de GMOS funciona en el entorno de Data Lab para reducir datos de espectroscopía de ranura larga con la red B600 de GMOS. Utiliza un núcleo personalizado de Gemini (Py 2.7). <a href="https://noirlab.edu/science/programs/csdc/usngo/gmos-cookbook/">Aquí</a> se proporciona un enlace al cookbook general de reducción de datos de GMOS de la Oficina Nacional Gemini de EE. UU.<br>
<br>
Esperamos que estas nuevas capacidades de reducción de datos sean de gran utilidad para su investigación.<br>
Si tiene alguna pregunta o necesita más información, no dude en contactarnos.<br>
<br>
Cordialmente,</p>
<div>Oficina Gemini Argentina<br>
Ministerio de Ciencia, Tecnología e Innovación</div>
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</html>