利用DeepSeek、ChatGPT和相关AI工具分别梳理 AI 技术、GIS 在地质灾害防治领域的国内外研究进展，指出当前研究的不足，如数据融合不充分、模型精度待提高等，明确本研究的切入点。用人口密度数据来量化人口易损性，基于各行政单元统计年鉴获取的人口数量，结合房屋建筑区数据，量化人口的空间分布，基于GIS的网格分析，得到单位面积上的人口数量即人口密度。★通过 fit()函数送入待训练的数据集

本次以DeepSeek平台为核心，深度融合Python生态中的科学计算库（如GDAL、scikit-learn、TensorFlow），不仅有传统的高光谱辐射校正、几何精校正、大气校正等预处理技术，更重点突破深度学习在高光谱领域的应用瓶颈。每个技术点均配有工业级代码（如程序42“XGBoost超参数调优”、程序58“蚀变矿物填图”），确保大家能直接复用到实际项目中。在遥感技术飞速发展的今天，高光谱

2、提高编程技能：通过GPT的实践操作，提升使用Python编程技术处理气象数据的能力，包括使用相关库（如xarray、pandas）进行数据分析和可视化。4.2模型堆叠：使用mlxtend库或自定义方法实现模型堆叠，结合不同模型的预测结果作为新的特征，训练一个新的模型。2.4时间序列分割：对于时间序列数据，使用时间顺序分割数据，确保训练集中的数据点时间上早于测试集中的数据点。1、掌握AI工具应用

一次跨越7年的“太空指纹”采集 2017年1月1日到2024年1月1日，整整7个太阳周年，Google与DeepMind把Landsat-8/9、Sentinel-1/2、MODIS乃至ERA5气象再分析等数十种观测流，全部喂进一个自监督时空Transformer。六、下一步：从Embedding到Decision Google路线图透露，2025年将推出季度版Embedding，并开放“时序注意

创新性不足、重复研究、立意不明、理解不够、研究问题不清、结构不清晰、章节内容拖沓、概念不清、结果分析不够、研究方法存在问题、数据测试考虑不足、结果无法验证、数据可靠性不足、逻辑不清、图文不一致、数据不足、讨论不深入、图表存在问题、没有与前人结果对比、语法时态等语言问题、格式不连贯、前后不一致等等。2.利用烹饪七步法完成SCI论文写作：① 选定料理流派（选题定位）；写作方法：参考提供的学术论文【摘要

Calpuff建模、数据后处理以及模型在环境影响评价中的应用技术您掌握了吗

旨在提升参与者在数据分析、趋势预测和资源评估等方面的能力，激发创新思维，并通过实践操作深化对AI在气象数据分析中应用的理解。4.2模型堆叠：使用mlxtend库或自定义方法实现模型堆叠，结合不同模型的预测结果作为新的特征，训练一个新的模型。2.4时间序列分割：对于时间序列数据，使用时间顺序分割数据，确保训练集中的数据点时间上早于测试集中的数据点。1.2数据探索：通过统计摘要、可视化方法（如直方图、

1、深度学习框架概述（PyTorch、Tensorflow、Keras等）2、PyTorch简介（PyTorch的版本、动态计算图与静态计算图、PyTorch的优点）3、PyTorch的安装与环境配置（Pip vs. Conda包管理方式、验证是否安装成功、CPU版与GPU版的安装方法）第四章PyTorch编程入门与进阶1、张量（Tensor）的定义，以及与标量、向量、矩阵的区别与联系）

GFS数值模式的风速预报订正、台风预报数据智能订正、机器学习预测风电场的风功率、深度学习预测浅水方程模式、LSTM方法预测ENSO、深度学习convLSTM

GFS数值模式的风速预报订正、台风预报数据智能订正、机器学习预测风电场的风功率、深度学习预测浅水方程模式、LSTM方法预测ENSO、深度学习—卷积网络