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基于R、Python的Copula变量相关性分析及AI大模型应用

在工程、水文和金融等各学科的研究中,总是会遇到很多变量,研究这些相互纠缠的变量间的相关关系是各学科的研究的重点。大多数情况下变量间的相关性非常复杂,而且随着变量取值的变化而变化,而这些相关系数都是全局性的,因此无法提供变量间相关性变化的细节;Copula不但可以提供不同取值范围内变量间相关的结构和函数细节,而且可以应用于相关时间序列及回归分析的研究中,大大拓展了回归及时间序列分析的适用范围。相对于

#r语言#python#人工智能
Python在气象与海洋中的实践技术应用

Python是功能强大、免费、开源,实现面向对象的编程语言,能够在不同操作系统和平台使用,简洁的语法和解释性语言使其成为理想的脚本语言。除了标准库,还有丰富的第三方库,并且能够把用其他语言(C/C++、Fortran)编写的代码联结在一起。Python在数据处理、科学计算、数学建模、数据挖掘和数据可视化方面具备优异的性能。上述优势使得Python在气象、海洋、地理、气候、水文和生态等地学领域的科研

#python#开发语言
四Agent科研协作实战:Codex、Claude Code、OpenClaw、Hermes组成可迭代AI研究团队

它可以替您穿梭于多平台捕获文献线索,从PDF中精准提取图表与核心数据,执行统计分析与空间建模,绘制专业科研图示,整理Meta分析证据链——而本课程要做的,不只是教您使用这些AI工具,更是手把手带您搭建一支由Codex、Claude Code、OpenClaw、Hermes四位"AI研究员"组成的协作团队:Codex负责代码执行与产物生成,Claude Code担当技术审查与逻辑把关,OpenCla

#人工智能
无人机摄影测量数据处理技术与土方量计算融合

无人机摄影测量技术是传统航空摄影测量手段的有力补充,具有机动灵活、高效快速、精细准确、作业成本低、生产周期短、影像获取空间分辨率高、高危地区探测等优势。无人机与航空摄影测量相结合使得“无人机数字低空遥感”成为航空遥感领域的一个崭新发展方向。无人机摄影测量技术凭借其可提供高精度、高空间分辨率的DOM、DSM、DEM以及DTM等数据产品,已在国家重大工程建设、灾害应急与处理、国土监察、矿产开发监测、新

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#无人机
3S在土壤普查制图及土壤空间数据分析中的应用

普查成果包括全国土壤类型图,土壤养分图,土壤质量图,土壤利用适宜性分布图等,因此,土壤普查需涉及大量的空间数据处理和分析,离不开遥感(RS)、地理信息系统(GIS)、全球定位系统(GPS)等技术的支撑。提升相关人员在RS、GIS及GPS方面的技术水平,助力第三次全国土壤普查,刘老师(副教授):国家级重点高校(211、985、双一流,拥有国家重点实验室和教育部重点实验室)资深专家,拥有丰富的科研及工

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#arcgis#经验分享
遥感技术Python篇:高光谱遥感数据处理与机器学习

基础篇,站在学员的角度去理解“高光谱”,用大家能听的懂的语言去讲述高光谱的基本概念和理论,帮助学员深入理解这项技术的底层科学机理。高光谱遥感课程的第一季:提供一套基于Matlab编程工具的高光谱数据处理方法和应用案例,从基础、方法、实践三方面对高光谱遥感进行深入讲解,通过8个核心概念,4个功能模块,3个典型应用场景,帮助大家了解高光谱遥感的“底层逻辑”,掌握高光谱遥感的“方法论”,并在具体实践案例

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#python#开发语言
中国天然径流量格点数据集CNRD v1.0

水是人类赖以生存与发展的物质基础,也是我们感知和应对气候变化的重要媒介。因此,迫切需要一套质量可靠、时空连续,且剔除大规模人类活动影响下的天然径流数据,为水循环研究提供本底数据支持。然而,中国现有的天然径流资料缺失率较高,参考站点密度不足,在年际和季节变化尺度上存在较大偏差,难以客观揭示大尺度径流变化的自然规律。另外,通过与两套全球径流格点数据集ISIMIP和GRUN比较,发现CNRD v1.0数

#经验分享
【数据分享】中国水利统计年鉴EXCEL(2009-2021):水资源环境水利建设投资水程设施水电指标

中国水利统计年鉴》收录了全国和各省、自治区、直辖市水资源、水环境、水利建设投资、水工程设施、水电等各方面的统计数据,以及新中国成立以来的全国主要水利统计数据,是一部全面反映中华人民共和国水利发展情况的资料性年刊。2-92020年堤防长度、保护耕地、保护人口和达标长度(按水资源分区和地区分)2-82020年堤防长度、保护耕地、保护人口和达标长度(按水资源分区分)2-72020年堤防长度、保护耕地、保

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GeoAI地球科学智能计算+空天地数据识别+python-GEE遥感云大数据分析

随着人工智能技术在地球科学领域的深度融合与快速发展,AI大模型正以前所未有的方式重塑地球科学智能的研究范式与应用边界。本课程系统性地整合了从基础数据处理到高阶智能建模的全链条技术体系,以Python编程为基石,以机器学习与深度学习为核心方法论,深入剖析随机森林(RF)、卷积神经网络(CNN)、长短期记忆网络(LSTM)及Transformer等前沿模型在地学场景中的创新应用。

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#python#数据分析#开发语言
GIS在地质灾害危险性评估与灾后重建中的实践技术应用及python机器学习灾害易发性评价模型建立与优化

根据地质灾害的孕育和发展机理,现有的数据资料和技术,以及实际应用需要,评价目标和研究经费等因素,采用适当的方法,可通过模型评估并分析研究区域对地质灾害的危险性。运用GIS分析技术,对各因素进行统计分析、信息叠加复合,研究地质灾害类型、分布规律级别和灾害损失度等,运用危险性指数等方法对地质灾害危险性现状进行评价与制图,将能使地质灾害风险评价更加效率化、科学化,为地质灾害数据库的建设提供有力支撑。从空

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#arcgis#经验分享
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