SWAT-MODFLOW耦合模型在水文模拟中的应用与AI技术辅助分析方法。课程包含三大模块：基础理论部分详细讲解SWAT地表水模型与MODFLOW地下水模型的耦合原理；技术实践部分涵盖QGIS平台操作、QSWATMOD建模、参数率定等关键技能；案例应用部分展示控制措施评估、土地利用变化和气候变化情景模拟等实战项目。特别整合了AI大模型技术，包括Prompt工程、ChatGPT等工具在模型构建、数据

地下水数值模拟软件GMS的教学体系，采用模块化教学方法，分为理论、数据处理、模型构建等7个模块。课程涵盖地下水渗流理论、数据收集处理、三维地质建模、水流模拟、溶质运移等内容，通过供水水源地、矿井涌水量等典型案例，培养学员解决实际问题的能力。重点讲解了MODFLOW、MT3DMS等核心模块的操作流程，并针对环评导则要求，强化了污染物迁移模拟和报告编制技能。课程设计注重理论与实践结合，帮助学员掌握从建

FVCOM近岸水环境数值模拟技术，涵盖理论基础、环境搭建及实践应用。内容包括FVCOM水动力/温盐/水质模型原理、Linux系统下环境配置、非结构化网格生成、参数设置与率定方法、计算结果可视化等关键技术。通过案例实操，学员可掌握从数据获取、前处理到模拟计算、结果分析的完整流程，适用于流域及近海水环境管理研究。课程特别针对常见问题提供解决方案，如温盐极值处理、源码修改等，助力提升水环境数值模拟能力。

ChatGPT-4o在临床医学领域的应用，包括日常诊疗、科研写作、数据分析和AI绘图等核心场景。内容涵盖大语言模型技术进展、提示词优化技巧、医学课题申报、论文写作指导、机器学习建模（BP神经网络/SVM/CNN等）以及AI图像生成技术。重点突出GPT在电子病历处理、诊断支持、医患沟通等临床场景的实用功能，并提供代码实现与模型调优方法，旨在帮助医疗工作者高效利用AI技术提升工作效能。

图像处理与深度学习的MATLAB实现方法，包含14个专题：从MATLAB基础操作到经典算法（BP神经网络、SVM、决策树），再到深度学习（CNN、RNN、LSTM、GAN、YOLO等）及调参优化技巧。重点讲解了各算法原理、MATLAB实现及案例应用，如手写数字识别、视频分类、目标检测等。课程涵盖数据预处理、模型评估、迁移学习等关键环节，通过实际案例（如心率计算、疫情预测）演示算法应用，为学习者提供

ChatGPT4+Python近红外光谱数据分析及机器学习与深度学习建模进阶应用

大语言模型（LLM）如何深度赋能科研工作全流程。首先剖析了ChatGPT、Claude、NotebookLM等主流AI工具的能力边界与适用场景，强调"因任务选模型"的重要性。随后详细介绍了LLM与Excel、Python、Zotero等科研工具的深度整合方案，包括数据自动分析、代码生成、文献管理等核心环节。重点提出以NotebookLM为核心的"证据驱动型"

人工智能领域经典机器学习算法（BP神经网络、支持向量机、决策树、随机森林、变量降维与特征选择、群优化算法等）和热门深度学习方法（卷积神经网络、迁移学习、自编码器、U-Net等）的基本原理及Python、Pytorch代码实现方法

【附3.7安装包】python安装包下载及安装（超详细）

大语言模型（LLM）如何深度赋能科研工作全流程。首先剖析了ChatGPT、Claude、NotebookLM等主流AI工具的能力边界与适用场景，强调"因任务选模型"的重要性。随后详细介绍了LLM与Excel、Python、Zotero等科研工具的深度整合方案，包括数据自动分析、代码生成、文献管理等核心环节。重点提出以NotebookLM为核心的"证据驱动型"