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LAMMPS分子动力学模拟:聚合物力学/气体扩散/反应力场+力场选择/错误解析/科研绘图与数据分析全流程

随着理论化学及计算机技术的发展,分子模拟技术被越来越多地用来加快科学研究与开发过程。分子动力学模拟方法以统计热力学、分子力学及牛顿力学为基础,对纳观体系的状态与过程进行精细研究,已被广泛用于化学化工、生物医药、材料科学与工程、物理等研究领域。理解分子动力学模拟理论基础并掌握相应软件的操作与特点对于相关领域的研究工作尤为重要。

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基于R语言的Meta分析(全流程、不确定性分析)方法与Meta机器学习

Meta分析是针对某一科研问题,根据明确的搜索策略、选择筛选文献标准、采用严格的评价方法,对来源不同的研究成果进行收集、合并及定量统计分析的方法,最早出现于“循证医学”,现已广泛应用于农林生态,资源环境等方面。...

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Python在WRF模型自动化运行及前后处理中的应用

掌握WRF模式+Python语言的结合应用,可在气象、海洋、地理、气候、水文和生态等地学领域的业务、科研和工程项目中得到实际有效的应用。

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#python
轻松应对城市内涝:慧天排水数字化分析平台,城市内涝模拟新利器

慧天排水数字化分析平台针对城市排水系统基础设施数据管理的需求,以及水文、水力及水质模拟对数据的需求,实现了以数据库方式对相应数据的存储。可以对分流制排水系统及合流制排水系统进行地表水文、管网水力、水质过程的模拟计算。可以对城市低影响开发措施的水文、水力、水质过程进行模拟计算。可以实现城市内涝一维二维耦合模拟计算,给出地面内涝水体的淹没深度、流动方向、流动速度的模拟结果。

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Plaxis Python 命令流自动化处理、岩土工程渗流问题之有限单元法

精选模型应用案例,全程干货,提高模型应用能力、数据分析和图表制作技能。

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基于MATLAB 2021b的机器学习、深度学习

采用“理论讲解+案例实战+动手实操+讨论互动”相结合的方式,抽丝剥茧、深入浅出分析图像处理、机器学习和深度学习在应用时需要掌握的经验及编程技巧。

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#机器学习#深度学习#matlab
AI+ArcGIS:Prompt技巧、空间数据处理、遥感解译到二次开发与科研绘图指南;土地利用变化分析、流域水文分析、生态环境综合评价、农业种植适宜性评价、全国气温时空变化分析及土壤侵蚀评价等案例

ArcGIS作为GIS领域的领先平台,具备处理海量空间数据、执行复杂空间分析、制作专业地图、进行遥感图像处理和分析、实现二次开发等众多优势。它支持与多种空间数据库连接,提供了协作工具和持续的技术支持,拥有庞大的用户社区和教育资源,是空间分析和地理信息科学不可或缺的工具。

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Python深度学习进阶与应用丨注意力(Attention)机制、Transformer模型、生成式模型、目标检测算法、图神经网络、强化学习详解等

近年来,伴随着以卷积神经网络(CNN)为代表的深度学习的快速发展,人工智能迈入了第三次发展浪潮,AI技术在各个领域中的应用越来越广泛。帮助广大学员更加深入地学习人工智能领域最近3-5年的新理论与新技术,让你系统掌握AI新理论、新方法及其Python代码实现。

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#python#深度学习
AI技术宝典:涵盖注意力机制、Transformer模型、目标检测、语义分割、图神经网络、强化学习、生成式模型、自监督学习、物理信息神经网络与神经架构搜索等,开启智能时代新旅!

在人工智能飞速发展的时代,深度学习技术正以前所未有的速度改变着世界。从自然语言处理到计算机视觉,从时间序列预测到多模态应用,AI技术的边界不断拓展。精心打造,涵盖从基础的注意力机制到前沿的大语言模型,从目标检测到图神经网络,再到强化学习与神经架构搜索等15大专题。通过理论讲解、案例实战、动手实操与讨论互动,全方位带你领略AI技术的魅力,助你系统掌握核心技术,成为AI领域的技术专家,开启智能时代的新

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#深度学习#transformer
GeoAI大模型驱动的地球科学智能计算:从数据清洗、随机森林、CNN、LSTM到Transformer与大模型实战,突破地学研究效率瓶颈

前瞻性地探讨了物理机制与数据驱动的双轨建模(如耦合水文方程的Transformer蒸散发预测)、多模态数据对齐(跨模态清洗)、国产大模型工具链等前沿方向,并通过10+真实案例场景实践,提升地球科学智能计算能力,加速地球科学智能技术的产学研转化。

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