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和

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和

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。真正理解不同LLM 与 知识增强型AI（NotebookLM）的能力边界学会在科研和高端工作中“因任务选模型，因资料选工具”从“存论文”升级为“以文献为证据核心的可推理科研系统”，让AI不再“凭空总结”，而是基于真实文献进行可溯源分析

第一章、大语言模型（ChatGPT、Claude、Gemini、DeepSeek与NotebookLM的能力边界：从“会用AI”到“因任务选模型”真正理解不同LLM与知识增强型AI（NotebookLM）的能力边界学会在科研和高端工作中“因任务选模型，因资料选工具”核心内容：1.主流大模型能力拆解ChatGPT（科研写作、逻辑推理、通用科研助理）Claude（长文档处理、论文润色、风格一致性）Ge

一 平台及基础 开发平台• GEE平台及典型应用案例介绍；• GEE开发环境及常用数据资源介绍；• ChatGPT、文心一言等GPT模型介绍• JavaScript基础简介；• GEE遥感云重要概念与典型数据分析流程；• GEE基本对象介绍、矢量和栅格对象可视化、属性查看，API查询、基本调试等平台上手。二 GEE基础知识与ChatGPT等AI模型交互• 影像基本运算与操作：数学运算、关系/条件/

1.1 生态环境数据特点及统计方法介绍1．生态环境数据复杂性和多样性2．生态环境数据类型及分布特点3．生态环境数据主要统计分析方法及统计检验（t-检验、F检验、卡方检验）4．如何根据数据类型、特点及结构选择合适的统计方法1.2 GPT大语言模型简介及使用入门1．GPT大语言模型简介：定义、架构及发展历程2．GPT大语言模型使用入门3．GPT大语言模型提示词（prompt）1)提示词基本语法及应用2

3、利用ChatGPT4及插件总结分析文献内容（三句话摘要、子弹式要点摘要、QA摘要、表格摘要、关键词与关键句提取、页面定位、多文档对比、情感分析）3、ChatGPT4 DALL.E 3常用的提示词库（广告海报、Logo、3D模型、插画、产品包装、烹饪演示、产品外观设计、UI设计、吉祥物设计等）4、ChatGPT4 DALL.E 3中的多种视图（正视图、后视图、侧视图、四分之三视图、鸟瞰视图、全景

3、利用ChatGPT4及插件总结分析文献内容（三句话摘要、子弹式要点摘要、QA摘要、表格摘要、关键词与关键句提取、页面定位、多文档对比、情感分析）3、ChatGPT4 DALL.E 3常用的提示词库（广告海报、Logo、3D模型、插画、产品包装、烹饪演示、产品外观设计、UI设计、吉祥物设计等）1、BP神经网络的基本原理（人工神经网络的分类有哪些？4、ChatGPT4 DALL.E 3中的多种视图

GPT生成转化代码，将数据转化为WPS可读取的二进制格式。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。2.3交叉验证分割：采用交叉验证的方法来进行更可靠的模型评估，如K折交叉验证，保证每个样本被用于训练和验证。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

1.目前各大语言模型能力与特点比较2.各主要任务大语言模型选择推荐3.提示词工程的模版总结4.提示词工程能与不能。