一、深度学习的基本概念和发展现状介绍深度学习的基本原理、应用领域、当前取得的进展。1.1深度学习的基本原理：从生物网络到人工神经网络图1 生物神经元 图2 人工神经元一个生物神经元就是一个可以接受、发射脉冲信号的细胞。树突接受其他神经元的脉冲信号，而轴突将输出脉冲传递给其他神经元。人工神经元是把一个神经元看做一个计算单元，对输入进行线性组合，然后通过一个非线性的激活函数作为输出。人工神经网络是对生

当前，传统的地质灾害评价模型（如信息量法、多因子加权分析等）仍在广泛应用，但随着大语言模型（如DeepSeek、ChatGPT）与GIS技术的结合，这一领域迎来了全新的智能化解决方案。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和验证用的

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

可以使用ArcGISPro、ArcMap等GIS软件进行数据导入，也可以使用Python脚本结合ArcPy库进行数据导入。利用ArcGISPro的空间分析工具和工具箱中的多维数据分析工具，对多维数据进行分析，如时序分析、空间交叉分析等。可以使用ArcGIS Pro等GIS软件进行数据导入，也可以使用Python脚本结合ArcPy库进行数据导入。多维数据是指具有多个维度（如时间、空间、高度等）的数据

计算一般均衡模型（CGE模型）由于其能够模拟宏观经济系统运行和价格调节机制，分析政策工具的影响和效应而备受“双碳”目标研究者的青睐。由于CGE模型基于严格的微观经济学基础，对非经济学领域的研究人员门槛很高；且受经济学研究传统的影响，CGE模型多半用GAMS等工程领域研究者不熟悉的软件建立。1.均衡与一般均衡的定义，什么时候能达到一般均衡。4.社会核算矩阵在CGE模型中的作用。6.CGE模型的环境模

8、（实操演练）ChatGPT-4o科研必备GPT汇总介绍（寻找好用的GPTs模型、提示词优化、生成思维导图、生成PPT、生成视频、制定个性化的学习计划、检索论文、总结论文内容、总结视频内容、撰写论文、论文翻译、论文润色与修改、参考文献格式管理、论文评审、数据分析、生成代码、代码调试等）2、（实操演练）国内外大语言模型（ChatGPT 4O、Gemini、Claude、Llama3、Perplex

2）scikit-learn、pytorch等常用库介绍。CCMP融合风场数据作为标签数据，订正GFS预报数据。1.1Python背景及其在气象海洋中的应用。5）地图绘制（1.行政区划 2.地图白化）1）xarray为例操作ROMS输出数据。2）垂直坐标转换，S坐标转深度坐标。4）垂直剖面图——雷达反射率为例。2）按季节进行EOF分析，可视化。2）SST进行EOF分析，可视化。1）wrf-pyth

对大部分人而言，特别是新用户，WRF模式的安装繁琐且不必要，可以作为后续进阶掌握的技能，本内容跳过繁琐的安装步骤，直接聚焦模式的运行部分，通过短平快的教学，快速掌握模式运行。进一步的，将python语言与WRF模式运行结合，让模式运行自动化，提升科研和业务的工作效率。同时，掌握python在WRF前后处理的常用场景，包括数据处理、可视化绘图等。掌握WRF模式+Python语言的结合应用，可在气象、

NOAA 1/4°每日最佳内插海面温度（OISST）是一个长期的气候数据记录，它将来自不同平台（卫星、船舶、浮标和Argo浮标）的观测数据纳入一个定期的全球网格。该数据集经过插值处理，以填补网格上的空白，并创建一个空间上完整的海面温度图。卫星和船舶的观测数据以浮标为参照，以补偿平台的差异和传感器的偏差。主要的土地覆盖方案确定了IGBP定义的17个等级，包括11个自然植被等级，3个人为改变的等级，以

在掌握Python的基础语法上，学习常用的科学计算和可视化库，如Numpy、Pandas、Scipy、Matplotlib等。的基本理论，ADCIRC动力框架与参数化方案，深层次了解ADCIRC的原理，为ADCIRC应用打下基础。（1）依赖基础库安装（GNU编译器、CMAKE、NETCDF、MPICH2等）（1）天文潮数据介绍与制作（NAO99与OTPS）（5）Matplotlib库（可视化）（6