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。深度卷积网络采用“端对端”的特征学习，通过多层处理机制揭示隐藏于数据中的非线性特征，能够从大量训练集中自动学习全局特征（这种特征被称为“学习特征”），是其在遥感影像自动目标识别取得成功的重要原因，也标志特征模型从手工特征向学习特征转变。本课程采用线上辅导，上机实操教学方式，使广大学者能够掌握卷积神经网络背后的数学模型和计算机算

特点：Terrasolid是一款专业的激光雷达数据处理软件，主要用于地理信息系统（GIS）和测绘领域，提供了丰富的地理数据处理和分析工具。特点：ArcGISPro是一款专业的地理信息系统（GIS）软件，提供了丰富的地理数据处理、分析和可视化功能，包括激光雷达数据处理工具。特点：ENVI是一款专业的遥感数据处理软件，提供了丰富的遥感图像处理和分析功能，包括对激光雷达数据的处理和分析。特点：LiDAR

随着无人机自动化能力的逐步升级，它被广泛的应用于多种领域，如航拍、农业、植保、灾难评估、救援、测绘、电力巡检等。深度卷积网络采用“端对端”的特征学习，通过多层的特征抽取，它揭示隐藏于数据中的非线性特征，能够从大量训练集中自动学习全局特征，这也是其在无人机影像自动目标识别取得成功的重要原因，也标志特征模型从手工特征向学习特征转变。然而卷积神经网络涉及到的数学模型和计算机算法都十分复杂、运行及处理难度

GPT与Python结合应用于遥感降水数据处理、ERA5大气再分析数据的统计分析、干旱监测及风能和太阳能资源评估等大气科学关键场景。

CNN提取的特征是怎样的？3、LeNet、AlexNet、Vgg-16/19、GoogLeNet、ResNet等经典深度神经网络的区别与联系。4、预训练模型（Alexnet、Vgg-16/19、GoogLeNet、ResNet等）的下载与安装。2、经典自编码器（栈式自编码器、稀疏自编码器、去噪自编码器、卷积自编码器、掩码自编码器等）6、调参技巧（参数初始化、数据预处理、数据扩增、批量归一化、超参数

近年来，人工智能领域已经取得突破性进展，对经济社会各个领域都产生了重大影响，结合了统计学、数据科学和计算机科学的机器学习是人工智能的主流方向之一，目前也在飞快的融入计量经济学研究。在本次培训中，我们将从论文写作的实际需求出发，首先简单的介绍经济学的基本理论与研究方法，让您了解论文的选题方法与写作框架。随后重点从数据的收集与清洗、综合建模评价、数据的分析与可视化、数据的空间效应、因果推断等方面入手，

结合Python编程工具，专注于解决高光谱数据读取、数据预处理、高光谱数据机器学习等技术难题，通过复现高光谱数据处理和分析过程，并解析代码，使学员掌握python高光谱数据处理技巧。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。课程深入探讨了高光谱遥感数据处理技术，涵盖了基本概

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

课程不仅限于生态模型的构建，还包括数据科学技能的培养，如数据预处理、统计分析和结果可视化，这些技能在当今数据驱动的科研和政策制定中极为重要。针对当前生态和环境问题，如气候变化和生物入侵，课程包括专题讨论和案例研究，帮助学员理解物种分布模型在解决这些全球问题中的实际应用和潜力。课程覆盖多种模型和技术，包括广义线性模型、广义加性模型、机器学习方法等，学员能够了解和掌握多种建模技术，增强模型选择和应用的

随着高通量测序以及生物信息学的发展，R语言在生物大数据分析以及数据挖掘中发挥着越来越重要的作用。因此，为辅助提高生命科学研究工作者的生物数据可视化与深度挖掘技能，我们举办了本次R语言与生物信息学培训班，本次会议我们精选大量生物数据分析案例，包括利用R语言绘制SCI高质量图片、利用R语言分析生物学数据的案例。本次培训采用“理论讲解+案例实战+动手实操+讨论互动”相结合的方式，抽丝剥茧、深入浅出讲解R