随着高分辨率对地观测系统的发展，遥感影像数据量呈爆炸式增长，对高效、精准的影像处理技术提出了更高要求。Python结合深度学习框架（如TensorFlow和PyTorch）已成为遥感影像分析的重要工具。在地物分类方面，卷积神经网络（CNN）通过自动提取影像特征，显著提升了分类精度。例如，使用VGG16和ResNet等预训练模型，可以高效完成多光谱影像的场景分类。此外，深度学习在目标识别中也表现出色

随着高分辨率对地观测系统的发展，遥感影像数据量呈爆炸式增长，对高效、精准的影像处理技术提出了更高要求。Python结合深度学习框架（如TensorFlow和PyTorch）已成为遥感影像分析的重要工具。在地物分类方面，卷积神经网络（CNN）通过自动提取影像特征，显著提升了分类精度。例如，使用VGG16和ResNet等预训练模型，可以高效完成多光谱影像的场景分类。此外，深度学习在目标识别中也表现出色

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，

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本文系统介绍了AI技术链及其应用，涵盖大语言模型(ChatGPT、DeepSeek)和深度学习模型(CNN、LSTM等)的核心技术与实践。内容分为16个章节：1)大语言模型辅助编程技巧；2)Python基础；3)PyTorch环境搭建；4-16)详细讲解各类神经网络模型原理及AI辅助实现方法，包括BP神经网络、决策树、卷积网络、迁移学习、GAN、LSTM等。重点展示了如何利用AI大语言模型自动生成

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文献计量学可视化工具CiteSpace与VOSviewer的技术融合与创新应用 摘要：CiteSpace 6.0和VOSviewer通过机器学习、API整合等技术升级，实现了文献计量分析效能的显著提升。CiteSpace新增动态时间线视图和智能聚类算法，准确率达92%；VOSviewer与Python生态集成支持三维可视化。两大工具在数据处理（ChatGPT辅助清洗）、动态交互（D3.js实现）和

在人工智能快速发展的背景下，大语言模型与智能体技术的融合正深刻改变多个领域的发展格局。大语言模型凭借其强大的语言理解和生成能力，为智能体的构建提供了核心支持，而智能体则通过大语言模型实现了更加智能化和多样化的应用。掌握智能体开发与大语言模型的相关技术，成为提升竞争力的关键。智能体开发的基础与实践包括理解智能体概念、类型及构建步骤，并通过不同平台（如字节Coze、百度、智谱清言等）进行实践操作。大语

随着高分辨率对地观测系统的发展，遥感影像数据量呈爆炸式增长，对高效、精准的影像处理技术提出了更高要求。Python结合深度学习框架（如TensorFlow和PyTorch）已成为遥感影像分析的重要工具。在地物分类方面，卷积神经网络（CNN）通过自动提取影像特征，显著提升了分类精度。例如，使用VGG16和ResNet等预训练模型，可以高效完成多光谱影像的场景分类。此外，深度学习在目标识别中也表现出色

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