1.人机协同——高效利用大语言模型快速生成文献综述、搭建提纲、润色语言、辅助绘图；如何批判性审视AI输出、精准提炼关键科学问题、构建逻辑闭环、讲好属于您的科研故事；2.全流程覆盖——从选题策略、题目打磨、立项依据，到技术路线图、摘要撰写、经费预算，16个专题层层递进，直击评审关注点；3.聚焦实战痛点——“摘要如何打动评委？”“技术路线图怎样既美观又专业？”“研究内容如何避免‘大而空’？”……这些问

在人工智能高速发展的今天，大语言模型（LLM）正在以前所未有的速度重塑科研与高端知识工作的底层方式。然而现实是，大多数人仍停留在“简单对话式使用AI”的阶段，只是把AI当作一个更聪明的搜索工具，并没有真正将其转化为科研生产力，更谈不上系统性的创新能力提升。

近年来遥感技术得到了突飞猛进的发展，航天、航空、临近空间等多遥感平台不断增加，数据的空间、时间、光谱分辨率不断提高，数据量猛增，遥感数据已经越来越具有大数据特征。遥感大数据的出现为相关研究提供了前所未有的机遇，同时如何处理好这些数据也提出了巨大的挑战。传统的工作站和服务器已经无法胜任大区域、多尺度海量遥感数据处理的需要。

结合ArcGIS和GPT的优势，本文重点讲解AI大模型应用、ArcGIS工作流程及功能、Prompt使用技巧、AI助力工作流程、AI助力数据读取与处理、AI助力空间分析、AI助力遥感分析、AI助力二次开发、AI助力科研绘图以及ArcGIS与AI的综合应用。

如何借助大语言模型（如ChatGPT、Deepseek）辅助Python编程，实现智能化数据处理，并教授如何构建本地专属AI Agent，以支持科研数据分析和政策决策。通过丰富的编程实例和真实案例（包括野火探测、农作物影响评估、生态环境监测等）掌握在气候变化、农业与生态环境研究中的实际应用技能，并为撰写高质量科研论文打下坚实基础。

自然科学研究遵循严谨的科学方法论，包括文献调研、问题综述、试验设计、提出假设、数据清洗、统计诊断、大数据分析、经典统计模型（回归模型、混合效应模型、结构方程模型、Meta分析模型）、参数优化、机器/深度学习、大尺度模型构建与模拟、论文辅助阅读、论文写作、翻译、润色、审稿、科研绘图、GIS绘图、概念图绘制、项目基金撰写及润色等过程

如何借助大语言模型（如ChatGPT、Deepseek）辅助Python编程，实现智能化数据处理，并教授如何构建本地专属AI Agent，以支持科研数据分析和政策决策。通过丰富的编程实例和真实案例（包括野火探测、农作物影响评估、生态环境监测等）掌握在气候变化、农业与生态环境研究中的实际应用技能，并为撰写高质量科研论文打下坚实基础。

通过时间序列分析（如ARMA模型），研究者可以动态追踪森林群落的稳定性变化，为生态保护和可持续管理提供数据支持。这种方法的整合为森林生态系统的结构、功能与稳定性研究提供了全新的解决方案，也为未来的生态学研究开辟了更多可能性。

有限单元法在岩土工程问题中应用非常广泛，很多软件都采用有限单元解法。在使用各大软件进行数值模拟建模的过程中，您是否发现GUI界面中重复性的点击输入工作太繁琐？从而拖慢了设计或方案必选进程？

贯穿气象水文分析制图的整个流程，从多个方面来介绍 R 在气象水文领域的使用技巧，用大 量的例子来讲解一些典型的 R 包在气象水文数据分析及图形汇制的具体使用。