R语言拥有完整有效的数据处理、统计分析与保存机制，可以对数据直接进行分析和显示，命令格式简单、结果可读性强，包含众多针对Meta分析软件包，是进行Meta整合分析及评价的有效平台。本教程针对Meta分析原理、公式、操作步骤及结果分析，进阶应用进行详细解析，结合多个例子，熟练掌握Meta分析全流程和不确定性分析，并结合机器学习等方法讲解Meta分析在文献大数据的延伸应用。

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。

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熟练掌握各模型的特点和使用方法，以及实际案例的应用。

理解卷积神经网络背后的数学模型和计算机算法，掌握利用PyTorch为基础的遥感影像地物分类，遥感图像目标检测，以及遥感图像目标分割等应用。

R语言作为新兴的统计软件，以开源、自由、免费等特点风靡全球。生态环境领域研究内容广泛，数据常多样而复杂。利用R语言进行多元统计分析，从复杂的现象中发现规律、探索机制正是R的优势。

全球气候模型（Global Climate Model, GCM），亦称全球环流模型或全球大气模型，是一种数值模型，被广泛用于模拟地球的气候系统。GCM利用一系列的数学公式来描绘气候系统的各个主要组成部分，包括大气、海洋、冻土以及地表和海洋表面的生物地理过程。GCM的空间和时间精度可以根据需要进行调整。这些模型为我们提供了理解气候系统运行机制的途径，为预测气候变化趋势、评估气候变化对人类社会和生态

混合效应模型（Mixed effect model），即多水平模型（Multilevel model）/分层模型(Hierarchical Model)/嵌套模型(Nested Model)，无疑是现代回归分析中应用最为广泛的统计模型，代表了现代回归分析主流发展方向。混合效应模型形式灵活可以应对现代科学研究中各种数据情况,与传统回归模型相比具有更为强大数据分析能力,且结果更为可信。

掌握基于ArcGIS的数字流域分析、山洪降水径流建模、Hec-RAS建模及洪水危险性评价技能，并具备将其应用于解决实际问题的能力。