建立input、data_raw、data_processed、scripts、notebooks、outputs、figures、arcgis_project、paper_pack等标准目录，使数据、脚本、结果和论文材料有清晰位置。利用AI对文献标题、摘要、关键词和空间数据字段进行快速整理，识别研究热点、关键词组合、空间现象和潜在研究空白。制作研究区图、空间因子图、研究对象图、指标分布图、空间叠

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R 不仅功能强大，更是简单易学，所以目前成为了在数据分析领域最热门的集中编程语言之一， 广泛用于人工智能、统计学术研究在内的各个领域，鉴于 R 开源的特性和强大的功能，R 与 Python 慢慢成为了数据分析与人工智能领域最流行的语言。除了以上行业，在地学领域，R 也提供了大量的数据处理和绘图的专门包，甚至在官网还有关于 地学空间数据、时空数据以及 R 在水文数据和模拟应用上的专题。常见文件的读写

本课程正是基于这一技术变革与科研深度需求的交汇而设计，以NASA GIBS/EONET真实遥感数据为核心驱动，通过两天全链路实战，完整跑通从数据接入、Leaflet/MapLibre交互地图、ECharts科技大屏与Canvas动效可视化、PostGIS空间数据库、Express后端接口到阿里云公网部署的技术闭环，现场完成八大科研专题系统，帮助每位学员带走一套可上线运行、可替换自有研究区数据、可直

本课程旨在利用前沿的AI Agent技术和Python编程，系统讲解如何通过机器学习（如K-means、SVM、决策树）与深度学习（如CNN、LSTM）模型，进行全球气候变化驱动因素的数据分析与趋势预测。5.1、全球气候变化相关数据集下载与处理（MERRA2气溶胶、MODIS气溶胶、MODIS海冰、MODIS叶绿素、CALIPSO气溶胶、AERONET气溶胶）ChatGPT、Gemini、Deep

5、微调（Fine-Tuning）技术详解（微调的基本原理、微调在大语言模型中的作用、准备一个用于微调的数据集、常见的微调方法，如PEFT、LoRA等、不同任务的微调策略、微调过程中的常见问题与解决方案）3、（实操演练）LangChain的核心组件：Models（模型）、Prompts（提示词）、Indexes（索引）、Chains（链）、Agents（智能体）、Memory（记忆）5、（实操演练

6、Matplotlib基本图形绘制（线形图、柱状图、饼图、气泡图、直方图、箱线图、散点图等）、图形的布局（多个子图绘制、规则与不规则布局绘制、向画布中任意位置添加坐标轴）支持向量机、决策树、随机森林、变量降维与特征选择、群优化算法等）和热门深度学习方法（卷积神经网络、迁移学习、自编码器、U-Net等）的基本原理及代码实现。7、张量（Tensor）的运算（加法、减法、矩阵乘法、哈达玛积（eleme

它可以替您穿梭于多平台捕获文献线索，从PDF中精准提取图表与核心数据，执行统计分析与空间建模，绘制专业科研图示，整理Meta分析证据链——而本课程要做的，不只是教您使用这些AI工具，更是手把手带您搭建一支由Codex、Claude Code、OpenClaw、Hermes四位"AI研究员"组成的协作团队：Codex负责代码执行与产物生成，Claude Code担当技术审查与逻辑把关，OpenCla

包含ADCIRC模式的基础到高阶的内容，针对风暴潮的模拟和预报，既有基础理论讲解，又有实践操作环节。实践环节，从Linux基础命令和模式安装，到模式前处理、模式运行、模式后处理和可视化等。以科研和业务中的实际案例进行教学，并分享模式使用的经验和技巧，帮助初学者快速掌握ADCIRC模式。作为水动力模式中的佼佼者，ADCIRC功能齐全，无论是作为业务预报的工具还是科研工具，都是不二的选择。1.2介绍数