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彻底搞懂明白!Transformer!!

(输入数据的Embedding、位置编码、层规范化、带掩码的自注意力层、编码器到解码器的多头注意力层、编码器的完整工作流程、解码器的完整工作流程、Transformer模型的损失函数)提出的背景、基本架构、与传统CNN的比较、输入图像的分块处理、位置编码、Transformer编码器、分类头、ViT模型的训练与优化、ViT模型的Python代码实现)提出的背景、基本架构、与ViT模型的比较、分层架

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#深度学习#transformer#人工智能
AI驱动全流程基于PLUS-InVEST模型的生态系统服务多情景智能模拟与土地利用优化、论文写作

PLUS和InVEST模型在土地利用多情景模拟与生态系统服务评估中的应用。内容包括:1)ArcGIS空间数据处理与模型安装;2)AI辅助下的气候、环境等多源数据制备;3)PLUS模型构建与不同情景模拟;4)InVEST模型生态系统服务评估;5)时空变化分析与驱动机制解析;6)AI辅助论文撰写技巧。通过理论讲解与实践操作相结合,帮助学员掌握土地利用变化模拟、生态服务量化及空间分析的全流程方法,为区域

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#人工智能
ArcGIS+Fragstats:土地利用统计分析、景观格局指数计算与地图制图

土地利用与景观格局研究展开,重点介绍了Fragstats和ArcGIS两大分析工具的操作应用。文章系统阐述了从数据获取处理、格式转换、统计分析到景观指数计算的全流程方法,并通过京津冀地区的两个具体案例,展示了土地利用变化分析和景观生态风险空间异质性研究的完整过程。研究表明,运用专业软件进行景观格局分析,对理解土地利用变化机制、促进土地资源可持续利用具有重要意义。

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#arcgis#经验分享
当MATLAB遇上AI大模型:手把手教你接入ChatGPT/DeepSeek

MATLAB 2024b深度学习新特性全面解析与DeepSeek大模型集成开发》第一章MATLAB 2024b深度学习工具箱新特性简介1、MATLAB Deep Learning Toolbox概览2、实时脚本(Live Script)与交互控件(Control)功能介绍与演示3、批量大数据导入及Datastore类函数功能介绍与演示4、数据清洗(Data Cleaning)功能介绍与演示5、深度

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#matlab#人工智能
ArcGIS+Fragstats:土地利用统计分析、景观格局指数计算与地图制图

土地利用与景观格局研究展开,重点介绍了Fragstats和ArcGIS两大分析工具的操作应用。文章系统阐述了从数据获取处理、格式转换、统计分析到景观指数计算的全流程方法,并通过京津冀地区的两个具体案例,展示了土地利用变化分析和景观生态风险空间异质性研究的完整过程。研究表明,运用专业软件进行景观格局分析,对理解土地利用变化机制、促进土地资源可持续利用具有重要意义。

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#arcgis#经验分享
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

本文介绍了LAMMPS分子动力学模拟的核心技术与应用。内容涵盖LAMMPS安装配置、模拟流程、输入输出文件处理等基础操作,以及聚合物体系力学性能、气体扩散分离、反应力场热裂解、拟合力场等专题模拟方法。重点讲解了各模拟场景的初始结构构建、力场参数设置、数据后处理分析等关键技术,并分享了常见错误解决方法。通过典型案例实战,帮助研究者掌握分子动力学模拟在材料科学、化工等领域的应用技巧。

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#数据分析#数据挖掘
MATLAB无人机遥感数据预处理与农林植被性状估算:从数据读写、辐射与几何校正到植被覆盖度/LAI/叶绿素估算与MATLAB GUI开发全流程

面向农林遥感和MATLAB编程初学者,系统讲解无人机遥感数据处理全流程。内容涵盖:主被动遥感数据认知与读写(包括影像、点云及元数据)、辐射与几何校正预处理、植被关键性状(覆盖度、叶面积指数、叶绿素含量)定量估算方法,以及论文图表制作与MATLAB GUI开发技术。通过理论与实践结合,学员将掌握从原始数据获取到科学成果展示的完整技术链条,重点培养无人机遥感数据处理能力和MATLAB编程实践技能。教程

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#matlab#无人机#开发语言
基于Surfer与Voxler数据处理及可视化;Surfer投影变换/矢量图+Voxler切片渲染/测井三维化

美国Golden Software公司开发的Surfer和Voxler是专业的地质数据可视化工具。Surfer擅长2D等值线、3D表面图等绘制,Voxler专注于3D等势面图制作,广泛应用于环境、地质等领域。培训内容包括软件基础操作、12种插值方法、LiDAR数据处理等专题应用,通过案例实践掌握图件自动绘制与后处理技巧。建议先重点学习Surfer基础原理,再过渡到Voxler的三维可视化功能。课程

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#信息可视化
Copula理论:覆盖相关性分析、极值相依性、回归建模、时间序列预测、贝叶斯网络,R/Python双语言实现+AI编程辅助(科研绘图与结果呈现)

Copula理论作为现代统计学的突破性方法,通过Sklar定理突破了传统相关系数的局限,能够精确刻画变量间的复杂相依结构。该理论涵盖二元Copula建模、高维Vine Copula、时间序列分析、回归建模等核心内容,并涉及参数估计、统计检验和模型选择等关键技术。随着计算技术的发展,Copula已与贝叶斯网络、AI辅助分析等前沿领域深度融合,在金融、水文、工程等领域获得广泛应用。系统讲解从基础理论到

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#回归#r语言#python
想模拟极端气候对水资源的影响?WRF-Hydro模型可能改变你的认知

4、模型输入输出,主要讲解模型使用的NetCDF文件格式及相关的处理软件,如xarray等,并使用ncview和Jupyterlab环境讲解如何可视化模型区域等。4、工具2:WRF-Hydro GIS工具,主要讲解如何使用工具,生成运行WRF-Hydro模型的Domain文件,包括流域、地形、河网、湖泊等。5、工具3:气象驱动工具,主要讲解如何使用NCL工具,将主要的气象资料,包括预报、模拟等资料

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#经验分享
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