1、2024 AIGC技术最新进展介绍（生成式人工智能的基本概念与原理、文生视频模型OpenAI Sora vs.Google Veo）2、国内外大语言模型（ChatGPT-4o- 4o、Gemini、Claude、Llama3、温馨一言、星火、通义千问、Kimi、智谱清言等）对比分析3、Llama3开源大语言模型的本地部署、对话与微调训练本地数据4、ChatGPT-4o对话初体验（注册与充值、购

本文系统介绍了AI大语言模型在近红外光谱分析中的应用技术体系。内容涵盖：1）AI编程技能（Prompt撰写、代码生成与调试）；2）Python基础与数据处理；3）近红外光谱预处理方法；4）多种机器学习算法（线性回归、BP神经网络、SVM、随机森林等）的原理与实现；5）深度学习框架PyTorch基础；6）卷积神经网络在光谱分析中的应用。通过AI技术赋能，实现了从传统化学计量学到深度学习的全流程优化，

1、（实操演练）传统信息检索方法与技巧总结（Google Scholar、ResearchGate、Sci-Hub、GitHub、关键词检索+同行检索、文献订阅）2、（实操演练）利用ChatGPT-4o实现联网检索文献3、（实操演练）利用ChatGPT-4o阅读与总结分析学术论文内容（论文主要工作、创新点、局限性与不足、多文档对比分析等）4、（实操演练）利用ChatGPT-4o解读论文中的系统框图

1.1 人工智能（AI）、机器学习、深度学习及大模型1.2 目前常用大模型介绍1.3 ChatGPT简介1.4 国内大模型简介1.5prompt的使用技巧1.6 案例：AI（DeepSeek、ChatGPT）支持下的空间数据处理及分析（直接分析和间接分析）

在全球气候变化背景下，遥感技术与AI大模型的结合为碳监测提供了创新解决方案。本文系统解析了从生态系统碳库估算到大气温室气体反演的全流程，结合CASA、FLUS、DNDC等模型实践，展示了AI大模型在数据处理、模型构建及科研效率提升中的前沿应用。通过多源遥感数据与生态模型的融合，实现了农田、流域尺度的碳循环模拟，为碳领域研究提供了技术支撑与创新思路。

摘要：本文系统探讨了大语言模型(LLM)在科研领域的深度应用，提出了从基础对话到专业生产力转化的方法论。重点分析了ChatGPT、Claude、Gemini等主流模型的能力边界，特别介绍了NotebookLM基于文献的溯源推理优势。通过Excel+LLM数据分析、Python代码自动化、Zotero文献管理等10个模块，构建了覆盖科研全流程的智能工作系统。文章强调模型选型策略，展示了如何将LLM与

本文系统解析2026年国家自然科学基金与省级项目"瘦身提质"改革要求，提供全流程申报指南。内容涵盖：政策解读、AI辅助写作技巧（选题生成、文献梳理、技术路线图绘制等）、核心模块撰写规范（立项依据、研究方案、创新点提炼等）、评审视角分析及常见问题解答。重点强调人机协同优化策略，既利用AI提高效率，又保持科研个性与逻辑严谨性，帮助申请者规避90%的常见错误，提升项目中标率。

本文介绍了ArcGIS与GPT大模型融合的技术框架与应用场景。主要内容包括：1) GPT在GIS数据处理、空间分析和科研绘图全流程中的智能化应用；2) 10大专题技术体系，涵盖AI辅助数据读取、编辑处理、空间分析、遥感分类及二次开发等核心功能；3) 6大综合应用案例，展示土地利用变化、流域水文、生态环境等领域的AI-GIS解决方案。通过Prompt工程优化和Python自动化脚本，帮助用户突破传统

本文系统介绍了AI大语言模型与R语言在Meta分析中的整合应用。Meta分析作为定量合成研究方法，广泛应用于农林生态等领域。文章从选题检索、数据清洗、效应值计算、回归建模到诊断分析等全流程，详细阐述了AI+R语言的协同优势：AI助力科学问题发现与文献计量分析，R语言提供强大的Meta分析工具包（meta、metafor等）和可视化功能。特别探讨了贝叶斯Meta分析、机器学习加权MetaForest

本文系统介绍了人工智能技术在自然科学领域的应用，重点探讨了机器学习、深度学习及大模型在地球系统科学、生态学等领域的创新应用。文章从科研数据预处理、模型评估、降维方法等基础技术入手，详细阐述了时频分析、高级回归、机器学习核心算法等关键技术，并深入讨论了可解释AI、深度学习架构及时空建模等前沿方向。特别强调将AI技术与领域知识结合，注重模型的可解释性、物理一致性和不确定性表达，通过典型案例展示从算法理