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AI-Agent2.0驱动的科研全链路:基于N8N与OpenClaw、Claude Code、Codex构建挖掘到成果产出的自主智能体、手把手搭建本地LLM与Agent(Odysseus),设计多模型

Seedance + Codex/HyperFrames双路径:Seedance负责视觉镜头生成,Codex/HyperFrames负责可控剪辑、字幕、配音、转场与工程化复用。如何通过Open AI Prism实现全流程写作,快速处理数学公式,论文引用,如何通过GPT5.2大模型的多模态功能,将手写公式直接导入论文,避免复杂公式的时间消耗。大语言模型(ChatGPT、Claude、Gemini、D

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#DeepSeek#AI Agent#Ollama
科研小白的逆袭:AI 助力绘制顶刊级图,实现 Nature 级数据可视化

(1)Rbase基础绘图系统:基础图形函数(plot、lines、points等)3、图形的基本元素(尺寸、格式、分辨率、字体、配色、高分论文案例)2)R与其他工具的动图生成:gganimate、plotly等。1)基本统计:均值、标准差、置信区间、t检验、方差分析。5)注释与细节:如何通过注释和细节增强图表的可解释性。2)回归分析与主成分分析:如何展示线性与非线性关系。1)技术路线图的概念与应用

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#人工智能
R语言混合效应(多水平/层次)模型应用与贝叶斯实现(brms)| 科研数据分析必备技能

④广义线性混合效应模型分析计数数据及模型选择:泊松、伪泊松、负二项、零膨胀泊松、零膨胀负二项、零截断泊松及零截断负二项模型。③计数数据各种情况及模型选择:泊松、伪泊松、负二项、零膨胀泊松、零膨胀负二项、零截断泊松及零截断负二项模型。案例2:全球水鸟巢穴捕食率影响因素分析-系统发育混合效应模型:lmm vs brms。②贝叶斯广义混合效应模型-计数数据分析:泊松、负二项、零膨胀泊松、零膨胀负二项等。

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#r语言#数据分析#开发语言
HMSC联合物种分布模型中环境变量、物种属性、系统发育、数据分层设置综合案例

又可以同时开展多物种(群落水平)分析,将生态位假说、生物交互作用(种间关联)、物种扩散限制及物种属性和系统发育对物种分布的影响等进行综合考虑。本次将以Hmsc包为对象,从群落生态学研究进展入手,逐步介绍Hmsc包对于群落生态学假说的解读、Hmsc包开展单物种和多物种分析的技术细节及Hmsc包的实际应用(具体案例)。将通过模型定义、拟合、诊断、评估、预测及结果展示的详细步骤和操作由浅入深讲解使大家掌

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【案例教程】无人机遥感图像拼接及处理

无人机遥感监测介绍无人机航线规划设计无人机飞行软件操作无人机航拍一般过程。

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基于python命令流及代码的Plaxis自动化建模与典型案例

搭建自己的Plaxis模型,包括Plaxis Python API的连接与配置、外部Python编译器的使用、Python命令流自动建模过程、Python远程脚本读取输出结果等,

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#自动化#运维#经验分享
【科研必备】基于R语言机器学习方法在生态经济学领域中的实践技术应用

在本次培训中,我们将从论文写作的实际需求出发,首先简单的介绍经济学的基本理论与研究方法,让您了解论文的选题方法与写作框架。随后重点从数据的收集与清洗、综合建模评价、数据的分析与可视化、数据的空间效应、因果推断等方面入手,让您用最快的速度掌握利用R语言进行经济学研究的技术。德尔菲法在医学中的应用,最早开始于对护理工作的研究,并且在使用过程中显示了它的优越性和适用性,受到了越来越多研究者的青睐。理想接

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科研党必备:用MATLAB做深度学习发论文的完整指南(附代码)

4、预训练模型(Alexnet、Vgg-16/19、GoogLeNet、ResNet等)的下载与安装。2、经典自编码器(栈式自编码器、稀疏自编码器、去噪自编码器、卷积自编码器、掩码自编码器等)6、调参技巧(参数初始化、数据预处理、数据扩增、批量归一化、超参数优化、网络正则化等)5、优化算法(梯度下降、随机梯度下降、小批量随机梯度下降、动量法、Adam等)2、常用的可视化方法有哪些(特征图可视化、卷

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#matlab#深度学习#开发语言
GEE遥感云大数据林业应用典型案例实践及GPT模型应用

专题涉及长时间序列遥感影像预处理、植被指数批量计算、年度影像合成、数组影像概念和使用方法、LandTrendr算法原理及参数设置、森林扰动结果解译与空间统计分析、可视化及专题图绘制等。专题涉及影像过滤、Landsat和Sentinel-2光学影像除云等预处理、植被指数计算、影像合成、火灾区域识别和灾害强度分级,结果统计分析与可视化等。专题涉及时间序列影像预处理、影像集连接、影像合成、变化趋势非参数

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#大数据#人工智能
Python+”集成技术高光谱遥感数据处理与机器学习深度应用

方法篇结合Python编程工具,专注于解决高频技术难题,通过复现高光谱数据处理和分析过程,并解析代码,提供高效反馈,使学员掌握实践技巧。实践篇通过矿物识别、农业应用、木材含水量提取、土壤有机碳评估等案例,提供可借鉴的高光谱应用技术方案,结合Python科学计算、可视化、数据处理和机器学习库,深入讲解应用开发。通过4个应用场景和12个实践案例,将能够提升高光谱技术的应用水平。深入探讨了高光谱成像,涵

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