空间数据计量分析、大尺度时间序列分析与突变检测、空间数据插值、空间数据建模、机器学习空间预测、多种机器学习集成技术、空间升降尺度技术、模拟偏差订正技术以及数据可视化和知识图谱等方面

帮助科研工作者掌握Earth Engine的实际应用能力，将以Python编程语言为基础，结合案例从平台搭建、影像数据分析、本地和云端数据管理，以及云端数据论文出版级可视化等方面进行讲解和进阶训练。

学习如何优化提示词，掌握GPTs逆向工程技术，了解并应用Transformer、BERT、GPT等模型的工作原理，精通检索增强生成、微调和量化技术，掌握开源大语言模型的下载与使用，学习数据集构建、模型训练与部署，以及智能体构建的方法和工具。

对于机器学习与深度学习建模，ChatGPT与DeepSeek不仅能为科研人员提供基础的建模框架，还能帮助其优化算法参数，甚至根据数据特点自动推荐合适的算法。特别是在深度学习模型的调参过程中，ChatGPT可以通过与科研人员的互动，提供多种优化方案并帮助其选择最佳方案，避免了传统方法中可能存在的局限性和低效性。这不仅提升了科研成果的准确性，还能显著缩短实验周期，加快科研进度。

从生态环境领域数据特点及统计方法介绍、GPT入门到GPT辅助R语言基础；数据准备及ggplot 绘图基础；回归和混合效应模型（包含方差分析、协方差分析）；多元统计分析（排序、聚类和分组差异检验）；随机森林模型；结构方程模型；非线性关系数据分析； Meta分析及贝叶斯回归与混合效应模型等一系列专题及实战案例。

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。

采用ADCIRC模式+Python语言结合的方式，利用Python在数据处理、科学计算和数据可视化方面的优势，将其结合应用在ADCIRC模式的前后处理当中，助力ADCIRC模式的使用，并在海洋、气象和水文等地学领域的业务、科研和工程项目中得到实际有效的应用。

通过创建模型或脚本转换为自定义工具， 节省重复性任务的时间、最大限度地减少错误，并高效地对分析进行迭代。您将在具体实践案例中，学会运用上述原理和技术方法，提升GIS技术的应用能力水平和效率。

Python，凭借着其在机器学习和深度学习领域的强大实力与广泛支持，已然成为了当前这一热门应用领域的首选语言。对于气象海洋领域的专业人员而言，Python不仅仅是一种编程工具，更是他们在机器学习和深度学习工作中探索未知、攻克难题的得力助手，助力他们在科研的道路上不断前行，向着更高的目标迈进。

系统地学习大气颗粒物和VOCs源解析的基础理论知识及相应技术，掌握大气颗粒物理化性质等基础知识和通过PMF方法对颗粒物和VOCs 来源解析的技术。