课程旨在提升课程参与者在数据分析、趋势预测和资源评估等方面的能力，激发创新思维，并通过实践操作深化对AI在气象数据分析中应用的理解。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。2.4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数据探索：通过统计摘要、可视化方法（如

介绍Fluent的主要模块、工作流场介绍边界条件的类型及设置方法湍流模型选取原则流体物性的正确设置判定计算收敛的标准，及注意事项。

相比于ENVI等传统的遥感影像处理工具，GEE在处理海量遥感数据方面具有不可比拟的优势，一方面提供了丰富的计算资源，另一方面其巨大的云存储节省了科研人员大量的数据下载和预处理的时间，是遥感数据的计算和分析可视化方面代表世界该领域最前沿水平，是遥感领域的一次革命。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

相比于ENVI等传统的遥感影像处理工具，GEE在处理海量遥感数据方面具有不可比拟的优势，一方面提供了丰富的计算资源，另一方面其巨大的云存储节省了科研人员大量的数据下载和预处理的时间，是遥感数据的计算和分析可视化方面代表世界该领域最前沿水平，是遥感领域的一次革命。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

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。

该数据库除主数据库外，还有地理底图数据库及地理内容属性库，地质内容属性库、色标库、线型库、花纹库、符号库、图例库等构成。(1) 地理底图数据库及地理内容属性库，包括行政区、行政区界线、居民地、公路、铁路、河流、湖泊、海洋要素、地貌等9类33种内容。(2) 地质内容属性库：包括地层、侵入岩、火山岩、变质岩、特殊岩类、断层、同位素年龄、火山口、钻孔等10类内容。自动绘制地质体符号;(7) 地理底图内容

因此，为了帮助广大科研人员更加系统地学习图像处理、机器学习和深度学习的基础理论知识及对应的代码实现方法，帮助学员掌握图像处理的基础知识，以及经典机器学习算法和最新的深度神经网络、迁移学习、对抗生成网络等算法的基本原理及其MATLAB编程实现方法。郁磊副教授，主要从事MATLAB编程、机器学习与数据挖掘、数据可视化和软件开发、生理系统建模与仿真、生物医学信号处理，具有丰富的实战应用经验，主编《MAT

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，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和工程项目中得到广泛应用。可以预见未来Python将成为气象、海洋和水文

更多资讯，关注公众号：Ai科研学术社；（联系方式见文章底部）我国高分辨率对地观测系统重大专项已全面启动，高空间、高光谱、高时间分辨率和宽地面覆盖于一体的全球天空地一体化立体对地观测网逐步形成，将成为保障国家安全的基础性和战略性资源。未来10年全球每天获取的观测数据将超过10PB，遥感大数据时代已然来临。随着小卫星星座的普及，对地观测已具备3次以上的全球覆盖能力，遥感影像也不断被更深入的应用于矿产勘

以ChatGPT-4o代表AI大语言模型引领了新一波人工智能浪潮，也在自然科学各个过程中提升生产力，本课程通过生物、地球、农业、气象、生态、环境、GIS科学领域中的大量案例，结合数据、文本、图片、代码、语音、视频等不同形式的数据、模式和内容，讲解自然科研的全流程，通过大模型辅助编写Python和R语言代码以及大模型API二次开发等技术对案例进行实现，带领大家快速进入科研新范式。5)主成分分析、LD