系统性学习推荐1、基于R、Python的Copula变量相关性分析及AI大模型应用高级培训班2、AI大语言模型GPT & R 生态环境领域数据统计分析实战训练营3、最新基于R语言lavaan结构方程模型（SEM）实践技术应用培训班
下拉查看详直播课【融合ChatGPT等AI模型】Python-GEE遥感云大数据分析、管理与可视化及多领域案例实践应用高级培训班2024年6月7日-9日、15日-16日【全程五天实践学习、提供全部资料及长期回放】
每日上课时间：9：30：00-12：00 下午：14：00-17：30前言随着航空、航天、近地空间遥感平台的持续发展，遥感技术近年来取得显著进步遥感数据的空间、时间、光谱分辨率及数据量均大幅提升，呈现出大数据特征。
这为相关研究带来了新机遇，但同时也带来巨大挑战传统的工作站和服务器已无法满足大区域、多尺度海量遥感数据处理需求 为解决此问题，全球涌现出多个地球科学数据在线可视化计算和分析云平台，如谷歌Earth Engine（GEE）、航天宏图PIE Engine和阿里AI Earth等。
其中，Earth Engine功能最为强大，能存取和同步MODIS、Landsat、Sentinel等卫星影像及NCEP等气象再分析数据集，并依托全球上百万台超级服务器提供强大运算能力目前，该平台包含1000余个公共数据集，每月新增约2 PB数据，总容量超过100PB。
与传统的处理影像工具（例如ENVI）相比，Earth Engine在处理海量遥感数据方面具有显著优势，提供了丰富的计算资源和巨大的云存储能力，节省大量数据下载和预处理时间它代表了遥感数据计算、分析和可视化领域的世界前沿水平，堪称遥感领域的革命性进展。
如今，Earth Engine正受到越来越多科技工作者的关注，应用范围日益扩大本课程指在帮助科研工作者掌握Earth Engine的实际应用能力，以Python为基础，结合实例讲解平台搭建、影像数据分析、经典应用案例、本地与云端数据管理，以及云端数据论文出版级可视化等技能。
为提高教学质量，本课程将融入ChatGPT 4、Claude Opus、Gemini、文心一言等AI大模型辅助教学，为学员提供个性化建议和指导，深化课程内容掌握，并为未来自助学习提供高效的个性化体验在课程最后，还将结合多年AI使用经验，深入分享AI大模型在科研辅助方面的多项实用技巧，包括文献查找、分析总结、论文撰写、图表解读、语言润色等，以助力科研人员在学术研究中取得更大突破并满足国际交流的需求。
会议福利1：无限学：课程参加一次，【本课程】后期会议(线上直播免费参与一次，现场不限次数，仅限参会本人)2：每人均可获得1个独立可免费使用的ChatGPT账号3：赠送1个月ChatGPT Plus/4.0会员功能应用。
4：提供全部课程回放，建立助学群，长期辅助交流培训方式网络直播+助学群辅助+导师面对面实践工作交流（报名后加入助学群、查阅会议流程）教学特色1、原理深入浅出的讲解；2、技巧方法讲解，提供所有案例数据及代码；。
3、与项目案例相结合讲解实现方法，对接实际工作应用 ；4、跟学上机操作、独立完成案例操作练习、全程问题跟踪解析；5、课程结束专属助学群辅助巩固学习及实际工作应用交流，不定期召开线上答疑；发票开具发票类别：培训费、会议费、资料费、技术咨询费等，配有盖章文件等，用于参会人员报销使用
培训费用非会员费用：3980元 Ai尚研修会员费用：参见会员政策文件领取折扣优惠活动：1：学生凭学生证有效证件参会可享受85折优惠2：转发朋友圈推荐好课程，集赞20枚可获得100元【设置公开可见】
课程安排课程安排学习内容第一章2024大语言模型最新进展介绍与ChatGPT4基础入门1、2024 AIGC技术最新进展介绍2、ChatGPT概述（GPT-1、GPT-2、GPT-3、GPT-3.5、GPT-4模型的演变）
3、（实操演练）ChatGPT对话初体验（注册与充值、购买方法）4、（实操演练）GPT-4与GPT-3.5的区别5、（实操演练）GPT-4与国内外其他大语言模型（Claude、谷歌Gemini、百度文心一言、科大讯飞星火、阿里巴巴通义千问、月之暗面Kimi等）的区别
6、（实操演练）ChatGPT科研必备GPTs（Data Interpreter、Wolfram、WebPilot、MixerBox Scholar、ScholarAI、Show Me、AskYourPDF等）
7、（实操演练）定制自己的专属GPTs（制作专属GPTs的两种方式：聊天/配置参数、利用Knowledge上传本地知识库提升专属GPTs性能、利用Actions通过API获取外界信息、专属GPTs的分享）
8、（实操演练）GPT Store简介与使用（信息检索与快速整理、论文撰写、论文翻译与润色、代码编写等）9、案例演示与实操练习第二章 ChatGPT4 提示词使用方法与技巧1、（实操演练）ChatGPT Prompt (提示词)使用技巧（为ChatGPT设定身份、明确任务内容、提供任务相关的背景、举一个参考范例、指定返回的答案格式等）
2、（实操演练）常用的ChatGPT提示词模板3、（实操演练）基于模板的ChatGPT提示词优化4、（实操演练）利用ChatGPT4 及插件优化提示词5、（实操演练）通过promptperfect.jina.ai优化提示词
6、（实操演练）利用ChatGPT4 及插件生成提示词7、（实操演练）ChatGPT4突破Token限制实现接收或输出万字长文（什么是Token？Token数与字符数之间的互相换算、五种方法提交超过Token限制的文本、四种方法让ChatGPT的输出突破Token限制）
8、（实操演练）控制ChatGPT的输出长度（使用修饰语、限定回答的范围、通过上下文限定、限定数量等）9、（实操演练）利用ChatGPT4 及插件保存喜欢的ChatGPT提示词并一键调用10、（实操演练）
利用ChatGPT4实现网页版游戏的设计、代码自动生成与运行11、案例演示与实操练习第三章ChatGPT4助力日常生活、学习与工作1、（实操演练）ChatGPT4助力中小学生功课辅导（写作文、作文批改、求解数学题、练习英语听说读写、物理计算、化学计算等）
2、（实操演练）ChatGPT4助力文案撰写与润色修改3、（实操演练）ChatGPT4助力家庭健康管理（化验单结果解读、就诊咨询与初步诊断、常见慢病管理、日常营养膳食建议等）4、（实操演练）ChatGPT4助力大学生求职与就业（撰写简历、模拟面试、职业规划等）
5、（实操演练）ChatGPT4助力商业工作（行业竞品检索与分析、产品创意设计与建议、推广营销策略与方案制定、撰写合同）6、（实操演练）利用ChatGPT4 创建精美的思维导图7、（实操演练）利用ChatGPT4 生成流程图、甘特图
8、（实操演练）利用ChatGPT4 制作PPT9、（实操演练）利用ChatGPT4自动创建视频10、（实操演练）ChatGPT4辅助教师高效备课（苏格拉底式教学、为不同专业学生生成不同的教学内容、围绕知识点生成不同难度的题目检测学生的学习效果等）
11、（实操演练）ChatGPT4辅助学生高效学习（利用插件生成个性化学习计划）12、案例演示与实操练习第四章ChatGPT4助力信息检索、总结分析、论文写作与投稿1、（实操演练）传统信息检索方法与技巧总结（Google Scholar、ResearchGate、Sci-Hub、GitHub、关键词检索+同行检索、文献订阅）
2、（实操演练）利用ChatGPT4 实现联网检索文献3、（实操演练）利用ChatGPT4阅读与总结分析学术论文内容（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）
4、（实操演练）利用ChatGPT4 总结Youtube视频内容5、（实操演练）利用ChatGPT4完成学术论文的选题设计与优化6、（实操演练）利用ChatGPT4自动生成论文的总体框架、论文摘要、前言介绍、文献综述、完整长篇论文等
7、（实操演练）利用ChatGPT4完成论文翻译（指定翻译角色和翻译领域、提供背景提示）8、（实操演练）利用ChatGPT4实现论文语法校正9、（实操演练）利用ChatGPT4完成段落结构及句子逻辑润色
10、（实操演练）利用ChatGPT4完成论文降重11、（实操演练）利用ChatGPT4完成论文评审意见的撰写与回复12、案例演示与实操练习第五章ChatGPT4助力Python编程入门、科学计算、数据可视化、数据预处理
1、（实操演练）Python环境搭建（Python软件下载、安装与版本选择；PyCharm下载、安装；Python之Hello World；第三方模块的安装与使用；Python 2.x与Python 3.x
对比）2、（实操演练）Python基本语法（Python变量命名规则；Python基本数学运算；Python常用变量类型的定义与操作；Python程序注释）3、（实操演练）Python流程控制（条件判断；
for循环；while循环；break和continue）4、（实操演练）Python函数与对象（函数的定义与调用；函数的参数传递与返回值；变量作用域与全局变量；对象的创建与使用）5、（实操演练）Matplotlib
的安装与图形绘制（设置散点、线条、坐标轴、图例、注解等属性；绘制多图；图的嵌套；折线图、柱状图、饼图、地图等各种图形的绘制）6、（实操演练）Seaborn、Bokeh、Pyecharts等高级绘图库的安装与使用（动态交互图的绘制、开发大数据可视化页面等）
7、（实操演练）科学计算模块库（Numpy的安装；ndarray类型属性与数组的创建；数组索引与切片；Numpy常用函数简介与使用）8、（实操演练）利用ChatGPT4上传本地数据（Excel/CSV表格、txt文本、PDF、图片等）
9、（实操演练）利用ChatGPT4 爬取第三方网站数据10、（实操演练）利用ChatGPT4 实现常见文件格式之间的转换11、（实操演练）利用ChatGPT4 实现图像处理（图像缩放、旋转、裁剪、去噪与去模糊）
12、（实操演练）利用ChatGPT4 实现描述性统计分析（数据的频数分析：统计直方图；数据的集中趋势分析：数据的相关分析）13、（实操演练）常用的数据预处理方法（数据标准化与归一化、数据异常值与缺失值处理、数据离散化及编码处理、手动生成新特征）
14、（实操演练）融合ChatGPT 4与Python的数据预处理代码自动生成与运行15、（实操演练）利用ChatGPT4实现数据统计分析与可视化（自动生成统计图表）16、（实操演练）利用ChatGPT4 实现代码逐行讲解
17、（实操演练）利用ChatGPT4 实现代码Bug调试与自动修改18、案例演示与实操练习第六章ChatGPT4助力机器学习建模1、BP神经网络的基本原理（人工神经网络的分类有哪些？BP神经网络的拓扑结构和训练过程是怎样的？什么是梯度下降法？）
2、（实操演练）BP神经网络的Python代码实现（划分训练集和测试集、数据归一化）3、（实操演练）BP神经网络参数的优化（隐含层神经元个数、学习率、初始权值和阈值等如何设置？什么是交叉验证？）4、（实操演练）
值得研究的若干问题（欠拟合与过拟合、评价指标选择、样本不平衡等）5、（实操演练）前向型神经网络中的ChatGPT提示词库讲解6、（实操演练）利用ChatGPT4实现BP神经网络、极限学习机模型的代码自动生成与运行
7、KNN分类模型（KNN算法的核心思想、距离度量方式的选择、K值的选取）8、朴素贝叶斯分类模型（伯努利朴素贝叶斯BernoulliNB、类朴素贝叶斯CategoricalNB、高斯朴素贝叶斯besfGaussianNB、多项式朴素贝叶斯MultinomialNB、补充朴素贝叶斯ComplementNB）
9、SVM的工作原理（核函数的作用是什么？什么是支持向量？10、SVM扩展知识（如何解决多分类问题？）11、（实操演练）KNN、贝叶斯分类与SVM中的ChatGPT提示词库讲解12、（实操演练）利用ChatGPT4实现KNN、贝叶斯分类、SVM模型的代码自动生成与运行
13、决策树的工作原理（微软小冰读心术的启示；什么是信息熵和信息增益？ID3算法和C4.5算法的区别与联系）；决策树除了建模型之外，还可以帮我们做什么事情？14、随机森林的工作原理（为什么需要随机森林算法？广义与狭义意义下的“随机森林”分别指的是什么？“随机”的本质是什么？怎样可视化、解读随机森林的结果？）
15、Bagging与Boosting的区别与联系16、AdaBoost vs. Gradient Boosting的工作原理17、（实操演练）常用的GBDT算法框架（XGBoost、LightGBM）
18、（实操演练）决策树、随机森林、XGBoost、LightGBM中的ChatGPT提示词库讲解19、（实操演练）利用ChatGPT4实现决策树、随机森林、XGBoost、LightGBM模型的代码自动生成与运行
20、案例演示与实操练习第七章ChatGPT 4助力机器学习模型优化：变量降维与特征选择1、主成分分析（PCA）的基本原理2、偏最小二乘（PLS）的基本原理3、（实操演练）常见的特征选择方法（优化搜索、Filter和Wrapper等；前向与后向选择法；区间法；无信息变量消除法；正则稀疏优化方法等）
4、遗传算法（Genetic Algorithm, GA）的基本原理（以遗传算法为代表的群优化算法的基本思想是什么？选择、交叉、变异三个算子的作用分别是什么？）5、（实操演练）PCA、PLS、特征选择、群优化算法的ChatGPT提示词库讲解
6、（实操演练）利用ChatGPT4 及插件实现变量降维与特征选择算法的代码自动生成与运行7、案例演示与实操练习第八章ChatGPT 4助力卷积神经网络建模1、深度学习简介（深度学习大事记、深度学习与传统机器学习的区别与联系）
2、卷积神经网络的基本原理（什么是卷积核、池化核？CNN的典型拓扑结构是怎样的？CNN的权值共享机制是什么？）3、卷积神经网络的进化史：LeNet、AlexNet、Vgg-16/19、GoogLeNet、ResNet等经典深度神经网络的区别与联系
4、（实操演练）利用PyTorch构建卷积神经网络（Convolution层、Batch Normalization层、Pooling层、Dropout层、Flatten层等）5、（实操演练）卷积神经网络调参技巧（卷积核尺寸、卷积核个数、移动步长、补零操作、池化核尺寸等参数与特征图的维度，以及模型参数量之间的关系是怎样的？）
6、（实操演练）卷积神经网络中的ChatGPT提示词库讲解7、（实操演练）利用ChatGPT4 及插件实现卷积神经网络模型的代码自动生成与运行（1）CNN预训练模型实现物体识别；（2）利用卷积神经网络抽取抽象特征；
（3）自定义卷积神经网络拓扑结构8、案例演示与实操练习第九章ChatGPT 4助力迁移学习建模1、迁移学习算法的基本原理（为什么需要迁移学习？迁移学习的基本思想是什么？）2、（实操演练）基于深度神经网络模型的迁移学习算法
3、（实操演练）迁移学习中的ChatGPT提示词库讲解4、（实操演练）利用ChatGPT4及插件实现迁移学习模型的代码自动生成与运行5、实操练习第十章ChatGPT 4助力生成式对抗网络建模1、生成式对抗网络GAN（什么是对抗生成网络？为什么需要对抗生成网络？对抗生成网络可以帮我们做什么？GAN给我们带来的启示）
2、GAN的基本原理及GAN进化史3、（实操演练）生成式对抗网络中的ChatGPT提示词库讲解4、（实操演练）利用ChatGPT4 及插件实现生成式对抗网络模型的代码自动生成与运行5、实操练习第十一章ChatGPT 4
助力RNN、LSTM建模1、循环神经网络RNN的基本工作原理2、长短时记忆网络LSTM的基本工作原理3、（实操演练）RNN与LSTM中的ChatGPT提示词库讲解4、（实操演练）利用ChatGPT4 及插件实现RNN、LSTM模型的代码自动生成与运行
5、案例演示与实操练习第十二章ChatGPT 4助力YOLO目标检测建模1、什么是目标检测？目标检测与目标识别的区别与联系2、YOLO模型的工作原理，YOLO模型与传统目标检测算法的区别3、（实操演练）
YOLO模型中的ChatGPT提示词库讲解4、（实操演练）利用ChatGPT4 及插件实现YOLO目标检测模型的代码自动生成与运行（1）利用预训练好的YOLO模型实现目标检测（图像检测、视频检测、摄像头实时检测）；
（2）数据标注演示（LabelImage使用方法介绍）；（3）训练自己的目标检测数据集5、案例演示与实操练习第十三章ChatGPT 4助力自编码器建模1、什么是自编码器（Auto-Encoder, AE）？
2、经典的几种自编码器模型原理介绍（AE、Denoising AE, Masked AE）3、（实操演练）自编码器模型中的ChatGPT提示词库讲解4、（实操演练）利用ChatGPT4 及插件实现自编码器模型的代码自动生成与运行
（1）基于自编码器的噪声去除；（2）基于自编码器的手写数字特征提取与重构；5、案例演示与实操练习第十四章ChatGPT4助力机器学习与深度学习建模的行业应用1、（实操演练）利用ChatGPT4实现近红外光谱分析模型的建立、代码自动生成与运行
2、（实操演练）利用ChatGPT4实现生物医学信号（时间序列、图像、视频数据）分类识别与回归拟合模型的建立、代码自动生成与运行3、（实操演练）利用ChatGPT4实现遥感图像目标检测、地物分类及语义分割模型的建立、代码自动生成与运行
4、（实操演练）利用ChatGPT4实现大气污染物预测模型的建立、代码自动生成与运行5、（实操演练）利用ChatGPT4实现自然语言处理模型的建立、代码自动生成与运行6、案例演示与实操练习第十五章ChatGPT 4 助力深度学习模型可解释性与可视化方法
1、什么是模型可解释性？为什么需要对深度学习模型进行解释？2、常用的可视化方法有哪些（特征图可视化、卷积核可视化、类别激活可视化等）？3、类激活映射CAM（Class Activation Mapping）、梯度类激活映射GRAD-CAM、局部可解释模型-敏感LIME（Local Interpretable Model-agnostic Explanation）、等方法原理讲解
4、t-SNE的基本概念及使用t-SNE可视化深度学习模型的高维特征5、（实操演练）深度学习模型可解释性与可视化中的ChatGPT提示词库讲解6、（实操演练）利用ChatGPT4 及插件实现深度学习模型可视化的代码自动生成与运行
7、案例演示与实操练习第十六章ChatGPT 4助力AI绘图技术1、生成式模型简介（生成式对抗网络、变分自编码器、扩散模型等）2、（实操演练）利用ChatGPT4 DALL.E 3生成图像（下载图像、3种不同分辨率、修改图像）
3、（实操演练）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、（实操演练）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、全景视图、第一人称视角、分割视图、截面视图等）
5、（实操演练）ChatGPT4 DALL.E 3中的多种光效（电致发光、化学发光、生物荧光、极光闪耀、全息光等）6、（实操演练）ChatGPT4 DALL.E 3格子布局与角色一致性的实现7、（实操演练）
ChatGPT4 DALL.E 3生成动图GIF8、（实操演练）Midjourney工具使用讲解9、（实操演练）Stable Diffusion工具使用讲解10、案例演示与实操练习第十七章GPT 4 API接口调用与完整项目开发
1、（实操演练）GPT模型API接口的调用方法（API Key的申请、API Key接口调用方法与参数说明）2、（实操演练）利用GPT4实现完整项目开发（1）聊天机器人的开发（2）利用GPT API和Text Embedding生成文本的特征向量
（3）构建基于多模态（语音、文本、图像）的阿尔茨海默病早期筛查程序3、案例演示与实操练习第十八章课程总结与答疑讨论1、课程总结与现场答疑2、相关学习资料分享与拷贝（图书推荐、在线课程推荐等）3、建立微信群，便于后期的讨论与答疑
报名方式吴思 ：155-3222-8141（微信同步 ） QQ咨询：1194507342添加微信领取往期试听
AI语言模型——GPT科研AI大模型引领未来智慧科研暨ChatGPT自然科学高级应用培训班培训时间：5月24日-25日、5月31日-6月1日晚三小时、6月2日全天AI大模型智能大气科学探索之：ChatGPT在大气科学领域建模、数据分析、可视化与资源评估中的高效应用及论文写作高级培训班
培训时间：4月20日-21日、27日-28日【四天实践课程】AI大语言模型GPT & R 生态环境领域数据统计分析实战训练营培训时间：4月20日-22日【三天实践课程】【四天教学】"成像光谱遥感技术中的AI革命：ChatGPT在遥感领域中的应用"高级培训班
培训时间：5月25日-26日、6月1日-2日【三天实践课程】点击课程标题了解详细介绍生态、大气科学、语言类【四天教学】“Python+”集成技术高光谱遥感数据处理与机器学习深度应用高级培训班培训时间：6月15日-16日、22日-23日【四天实践课程】
【融合ChatGPT等AI模型】Python-GEE遥感云大数据分析、管理与可视化及多领域案例实践应用高级培训班培训时间：6月7日-9日、15日-16日【五天实践课程】【五天教学】双碳目标下基于“遥感+”集成技术的碳储量、碳排放、碳循环、温室气体等多领域监测与模拟实践高级培训班
培训时间：5月17日-19日、25日-26日【五天实践课程】【四天教学】"成像光谱遥感技术中的AI革命：ChatGPT在遥感领域中的应用"高级培训班培训时间：5月25日-26日、6月1日-2日【四天实践课程】
AI大模型引领未来智慧科研暨ChatGPT自然科学高级应用培训班培训时间：5月24日-25日晚、5月31日-6月1日晚、6月2日全天2024-2025年申报各类科研项目基金撰写及技巧培训班培训时间：5月25日-26日
【两天实践课程】最新基于R语言lavaan结构方程模型（SEM）实践技术应用培训班培训时间：5月18日-19日、25日【三天实践课程】最新大气颗粒物与VOCs PMF源解析实践技术应用培训班培训时间：4月20日-21日、27日【三天实践课程】
如何利用FLUENT计算流体力学方法解决大气与环境领域流动问题培训班培训时间：5月18日-19日、25日【三天实践课程】基于R、Python的Copula变量相关性分析及AI大模型应用高级培训班培训时间：5月11日-12日、18日-19日、21日【五天实践课程】
点击课程标题了解详细介绍水文水资源、地质类最新：全流程基于GIS、python机器学习技术的地质灾害风险评价与信息化建库实践应用高级培训班培训时间：4月15日、17日-19日【四天实践课程】流域生态系统水-碳-氮耦合过程模拟培训班
培训时间：4月19日-22日【四天实践课程】城市排涝与海绵城市规划设计中的水文水动力模拟技术实践应用高级培训班培训时间：4月19日-23日【五天实践课程】最新：合成孔径雷达干涉测量InSAR数据处理、地形三维重建、形变信息提取、监测等实践技术应用高级培训班
培训时间：4月20日-21日、27日【三天实践课程】点击课程标题了解详细介绍
双碳类 1环境影响与碳排放生命周期评估应用及案例分析实践技术课程2双碳目标下基于遥感技术的碳库、碳平衡、温室气体、 碳循环等多领域监测与模拟实践技术应用3双碳目标下太阳辐射预报模式【WRF-SOLAR】及改进技术在气象、农林、电力等相关领域中的实践应用
4双碳目标下生态与农田系统温室气体排放模拟实践技术应用5基于LEAP模型的能源环境发展、碳排放建模预测及不确定性分析实践应用6“双碳”目标下资源环境中的可计算一般均衡（CGE）模型实践技术7基于GAMS的电力系统优化分析专题
8建筑设计全过程碳排放计算与案例分析视频课程大气科学1基于CAMx的空气质量模拟及污染来源解析技术与案例分析2SMOKE模型排放清单处理技术及在多模式下实践应用方法与VOCs排放量核算3系统学习空气质量模式CMAQ实践技术应用
课程4气候水文耦合 WRF-Hydro 模式应用在线直播课程5区域气象-大气化学在线耦合模式（WRF/Chem）课程6全套区域高精度地学模拟-WRF气象建模、多案例应用与精美制图精品7NCL 数据分析与处理实践应用课程
8大气颗粒物PMF源解析实践技术应用课程9基于CAMX的大气臭氧来源解析模拟与臭氧成因分析实践技术应用课程10EKMA曲线及大气O3来源解析教程11WRF DA资料同化系统理论、运行与与变分、混合同化新方法技术应用
13R语言在气象、水文中数据处理及结果分析、绘图实践技术应用教程14如何使用格点数据分析中国积温变化技术应用课程16基于MATLAB野外观测站生态气象数据处理分析实践应用精品课程18气象数据分析：如何使用格点数据分析中国霜冻灾害变化技术
20气象数据分析：基于CALMET诊断模型的高时空分辨率精细化风场模拟21气象数据分析：如何使用格点数据分析中国霜冻灾害变化技术专题22气象数据分析：遥感降水评估技术方法专题课程23地球科学数据（ERA5、雪深、积雪覆盖、海温、植被指数、土地利用）处理实践
24Python在气象与海洋中的实践技术应用精品课程25计算流体力学 ANSYS FIuent 实践技术高级应用课程26分子动力学LAMMPS模拟实战技术应用精品课程27Python在WRF模型自动化运行及前后处理中的实践技术应用
28最新CMIP6数据处理及在气候变化、水文、生态等领域中的实践技术应用29Python人工智能在气象中的实践技术应用30双碳目标下基于全球模式比较计划CMIP6与区域气候-化学耦合模式WRF-Chem的未来大气污染变化模拟
31大气污染扩散模型Calpuff实践技术应用32拉格朗日粒子扩散模式 FLEXPART 实践技术应用培训班33ADCIRC 模式与 Python 融合技术应用及案例分析实践培训班34Python语言在地球科学领域中的实践技术应用高级培训班
35WRF-UCM高精度城市化气象动力模拟技术与案例实践应用36基于R语言的DICE(Dynamic Integrated Model of Climate and Economy)模型实践技术应用37
MCM箱模型建模方法及大气O3来源解析实践技术应用38基于Python机器学习、深度学习技术提升气象、海洋、水文领域实践应用能力高级培训班农林生态遥感 1无人机遥感在农林信息提取中的实现方法与 GIS 融合制图
2无人机生态环境监测、图像处理与 GIS 数据分析综合应用3无人机遥感图像拼接及处理实践技术专题教程4涡度通量数据处理与分析实践技术应用5基于PyTorch深度学习无人机遥感影像目标检测、地物分类及语义分割教程
6高光谱数值建模技术及在植被、水体、土壤信息提取领域应用技术7如何利用有限的监测数据发表更多的SCI 论文—利用ArcGIS 探究环境和生态因子对水体、土壤、大气污染物的影响8基于MAXENT模型的生物多样性生境模拟与保护优先区甄选、自然保护区布局优化及未来气候变化情景下自然保护区优化评估中的实践技术应用及论文写作技巧
10【SWH】陆地生态系统蒸散模拟理论、蒸散估算、站点及区域尺度模拟实践技术应用11陆面生态水文模拟与多源遥感数据同化的实践技术应用12InVEST模型高级进阶及在生态系统服务供需、碳中和等领域中的应用及论文写作技能提升视频课程
13R 语言与DSSAT作物模型高级应用实战技术(独孤九剑）14植被参数遥感反演与数据同化系列15PROSAIL 模型前向模拟与植被参数遥感提取代码实现16Meta 分析在生态环境领域中的应用17实操案例精讲：GIS、GPS、RS 综合案例应用技术
18无人机支持下的自然灾害风险评估技术应用19遥感影像信息提取与案例分析实践技术20GIS 数据制备，空间分析与高级建模实战21基于查找表(lookup table，LUT)方法反演植被参数课程22基于ArcGIS污染物浓度及风险的时空分布课程
23基于ArcGIS农业面源污染模拟案例分享课程24基于ArcGIS土地利用量化人类活动的分析及模型构建课程25ArcGIS应用实战专题课程26地统计学空间插值方法及实践应用专题课程27长时间序列遥感数据分析与代码实现技术应用课程
28长时间序列遥感数据暨植被物候提取与分析实践应用课程29基于MATLAB长时间序列遥感数据分析（以MODIS数据处理为例）实践操作30基于MATLAB的长时间序列遥感数据产品分析暨MODIS NDVILAI多年产品数据批处理分析视频教程
31CENTURY模型实践技术应用与案例分析精品32CASA（Carnegie-Ames-Stanford Approach） 模型原理及实践技术33Noah-MP陆面过程模型建模方法与站点、区域模拟实践技术应用精品
34CLM 陆面过程模式实践技术应用精品课程35白杨老师精品课推荐：土地利用/土地覆盖遥感解译与基于CLUE模型未来变化情景预测技用课程36MATLAB在生态环境数据处理与分析中的应用专题课程37城市/农村用地适宜性评价课程
38合成孔径雷达干涉测量InSAR数据处理、地形三维重建、形变信息提取、监测等实践39海量遥感数据处理与GEE云计算技术实践应用课程40近地面无人机植被定量遥感与生理参数反演实践技术应用进阶课程41“卫星-无人机-地面”遥感数据快速使用及地物含量计算的实现方法实践技术应用
42基于python深度学习遥感影像地物分类与目标识别、分割实践技术应用43遥感、GIS及GPS在土壤普查、制图及土壤空间数据分析44matlab长时间序列遥感数据处理及在全球变化、物候提取、植被变绿与固碳分析、生物量估算与趋势分析等领域中的
应用45农田通量计算方法与应用46基于R语言地理加权回归、主成份分析、判别分析等空间异质性数据分析实践技术应用47生态环境影响评价技术应用及典型实践案例分析48遥感数据与DSSAT作物生长模型同化的作物产量估算方法
49DSSAT模型建模与基于Python语言快速批量运行DSSAT模型及交叉融合、扩展应用52双碳目标下生态与农田系统温室气体排放模拟实践技术应用53基于RWEQ模型的土壤风蚀模数估算及其变化归因分析实践技术高级培训班
54遥感影像目标检测：从CNN（Faster-RCNN）到Transformer（DETR）实践技术高级培训班55GEE 遥感云大数据在林业中的应用与典型案例实践高级培训班56双碳目标下基于遥感技术的碳库、碳平衡、温室气体、 碳循环等多领域监测与模拟实践技术应用培训班
57R语言生物群落数据统计分析应用实践技术培训班 58全流程基于最新导则下的生态环境影响评价技术方法及图件制作与案例实践培训班59GEE 遥感云大数据在林业中的应用与典型案例实践高级视频课60遥感影像目标检测：从CNN（Faster-RCNN）到Transformer（DETR）技术
应用培训班61环境多介质逸度模型实践技术与典型案例【代码】应用62基于R语言BIOMOD2型的物种分布模拟实践技术应用视频课63R语言在生态环境领域中的实践技术应用视频课64最新导则下：基于遥感解译与 GI
S 技术环境影响评价图件制作实践应用视频课65地表蒸散发遥感产品信息提取验证与融合实践技术应用视频课66基于R语言、MaxEnt模型融合技术的物种分布模拟、参数优化方法、结果分析制图与论文写作67Biome-BGC生态系统模型与Python融合技术实践应用
68R语言贝叶斯方法在生态环境领域中的高阶技术应用69基于“PLUS模型+”生态系统服务多情景模拟预测实践技术应用高级培训班70双碳目标下 DNDC 模型建模方法及在土壤碳储量、 温室气体排放、农田减排、土地变化、气候变化中 的实践技术应用课程
71基于 R 语言 APSIM 模型高级应用及批量模拟实践技术课程72基于ArcGIS Pro、Python、USLE、INVEST模型等多技术融合的生态系统服务构建生态安全格局课程73双碳目标下基于“遥感+”融合技术在碳储量、碳收支、碳循环等多领域监测与模拟实践应用高阶课程
74Python高光谱遥感数据处理与机器学习实践技术视频课75基于生态系统服务（InVEST模型）的人类活动、重大工程生态成效评估、论文写作等具体应用课程76GPT模型支持下的Python-GEE遥感云大数据分析、管理与可视化技术及多领域案例实践应用视频课程
77多源环境（QGIS、PostgreSQL、ArcGIS、Maxent、R语言）支持下的SolVES 模型生态系统服务功能社会价值评估视频课78基于python多光谱遥感数据处理、图像分类、定量评估及机器学习方法应用高阶课程
79基于Python多元线性回归、机器学习、深度学习在近红外光谱分析中的实践应用视频课80基于R语言机器学习方法在生态经济学领域中的实践应用视频课81基于ArcGIS、ENVI、InVEST、FRAGSTATS等多技术融合提升环境、生态、水文、土地、土壤、农业、大气等领域的数据分析能力与项目科研水平视频课
82生态系统NPP及碳源、碳汇模拟实践技术应用高级视频课83基于R语言的物种气候生态位动态量化与分布特征模拟实践技术高级视频课84基于ArcGIS Pro、R、INVEST等多技术融合下生态系统服务权衡与协同动态分析实践应用高级视频课
85基于ArcGIS Pro、Python、USLE、INVEST模型等多技术融合的生态系统服务构建生态安全格局高阶视频课86基于 R 语言 APSIM 模型高级应用及批量模拟实践技术视频课87最新CMIP6数据处理及在气候变化、水文、生态等领域中的实践技术应用
88Python高光谱遥感数据处理与高光谱遥感机器学习方法深度应用统计语言 1R-GIS:如何用 R 语言实现 GIS 地理空间分析及模型预测时间技术应用2基于R语言的极值统计学及其在相关领域中的实践技术应用课程
3R 语言回归及混合效应（多水平/层次/嵌套）模型实践应用技术课程4基于R语言的现代贝叶斯统计学方法（贝叶斯参数估计、贝叶斯回归、贝叶斯计算）实践技术视频5基于R语言的贝叶斯网络模型的实践技术应用课程6
基于R语言meta分析方法与进阶实践技术应用课程7基于R语言的Copula变量相关性分析及应用高级教程8基于GeoDa与R语言的空间数据回归实践技术应用教程9最新基于R语言结构方程模型分析与实践技术应用教程
10面向高校的基于算法的发明专利申请写作方法教程11结构方程模型（SEM)高阶应用暨嵌套分层数据及数据分组分析专题课程12结构方程模型（SEM）高阶应用暨空间自相关数据分析技术专题课程13非线性、非正态、交互作用及分类变量分析专
题视频课程14结构方程模型（SEM）时间重复测量数据分析专题技术课程15非递归（non-recursive）结构方程模型实践技术专题视频课程16系统发育数据纳入结构方程模型技术实践专题课程17结构方程模型预测问题直接预测实现途径
18如何使用python网络爬虫批量获取公共资源数据实践技术应用课程19全套Python机器学习核心技术与案例分析实践应用课程20统计方法在变量变化及变量间关系分析中的应用课程21扎根理论分析软件 nvivo 原理与技术应用精品课程
22基于PyTorch深度学习实践技术应用课程23MATLAB 近红外光谱分析技术及应用课程24基于MATLAB机器学习、深度学习在图像处理中的实践技术应用课程25最新基于MATLAB 2021b的机器学习、深度学习实践应用课程
26R 语言数据统计分析与 ggplot2 高级绘图实践应用精品课程27基于R语言的现代线性回归实践技术方法精品课程28基于R语言的分位数回归实践技术高级应用精品课程29基于R语言的现代贝叶斯统计学方法实践技术应用
30基于MATLAB深度学习与实践技术应用31最新基于Python科研数据可视化实践技术应用32PyTorch机器学习与深度学习33matlab科研数据可视化34基于R语言piecewiseSEM结构方程模型在生态环境领域实践技术应用
35基于R语言的Meta分析【全流程、不确定性分析】方法与Meta机器学习高级应用培训班36Python数据挖掘与机器学习高级培训班37基于 python 机器学习及深度学习在空间模拟与时间预测领域中的实践技术应用
38基于Python多元线性回归、机器学习、深度学习在近红外光谱分析中的实践应用39基于通用优化软件GAMS的数学建模和优化分析视频课程40基于现代 R 语言【Tidyverse、Tidymodel】的机器学习方法与案例分析实践技术
39基于citespace和vosviewer文献计量学可视化sci论文高效写作方法视频课40【高阶版】R语言空间分析、模拟预测与可视化高级应用技术培训班41基于R语言机器学习方法在生态经济学领域中的实践应用视频课
42最新基于MATLAB 2023a的机器学习、深度学习实践应用视频课43GPT引领前沿与应用突破之GPT4科研实践技术与AI绘图视频课44基于R语言的DICE(Dynamic Integrated Model of Climate and Economy)模型实践技术应用视频课程
45“全面助力AI科研、教学与实践技能”python深度学习机器学习视频课46ArcGIS Pro实践技术应用——暨基础入门、制图、空间分析、影像分析、三维建模、空间统计分析与建模、python融合、案例应用全流程科研能力提升视频课
47基于R语言机器学习方法在生态经济学领域中的实践应用48Matlab高光谱遥感、数据处理与混合像元分解实践技术应用49Python高光谱遥感数据处理与高光谱遥感机器学习方法深度应用50R语言生物群落（生态）数据统计分析与绘图实践技术应用
51基于R语言piecewiseSEM结构方程模型在生态环境领域实践技术应用52最新PyTorch机器学习与深度学习实践技术应用53ChatGPT4+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
54最新PyTorch机器学习与深度学习实践技术应用地质、地下水 1地面沉降数值模拟实践技术应用与案例分析精品课程2地下水数值模拟 Visual modflow Flex 应用实践技术应用课程3最新全套GMS地下水数值模拟技术与实践项目应用精品课程
4地下水热耦合模拟 FEFLOW 建模实践技术应用课程5地下水环评（一级）实践技术Modflow地下水数值模拟精品课程6水文地球化学模拟 PHREEQC 实践技术应用高级课程7三维地质建模数据处理高级实践技术应用课程
8基于Surfer与Voxler数据处理及可视化实践技术应用精品课程9环境土壤物理 Hydrus1D2D3D 模型实践应用线上直播培训班及《环境影响评价技术导则土壤环境（试行）HJ 964-2018》土壤环境影响预测课程
10环境土壤物理hydrus2d 3d模型实践应用课程11全流程地下水环境影响评价方法及关键技术与化工、工业园区、固废堆积、矿山等 实际项目应用精品课程12无人机摄影测量数据处理技术与土方量计算融合13
岩土工程数值计算之有限单元法：基本理论、模块化搭积木式编程、开源程序手把手实操应用14非线性有限元：基本理论与算法、Fortran及Python程序实现与实操15PHREEQC建模及典型案例解析与高阶拓展应用【反向“编译”、“玩转”后处理技术、GibbsStudio和PhreePlo方法】实践
16TOUGH2系列建模方法及在CO2地质封存、水文地球化学、地热、地下水污染等领域中的实践技术应用17北斗/GNSS高精度数据处理暨GAMIT/GLOBK v10.75软件实践技术应用18合成孔径雷达干涉测量InSAR数据处理、地形三维重建、形变信息提取、监测等实践技术应用视频课程
19全流程GMS地下水数值模拟技能培养及溶质运移反应问题深度解析实践技术高阶课程20基于GMTSAR合成孔径雷达干涉测量InSAR数据处理、形变信息提取与分析等实践技术应用21北斗/GNSS高精度数据处理暨GAMIT/GLOBK v10.75软件实践技术应用
22ContextCapture Master 倾斜摄影测量实景三维建模技术23“双碳”目标下二氧化碳地质封存技术应用前景及模型构建实践方法与讨论视频课水文水资源、水利 1SWMM 模型深度技术应用与案例精讲高级训练营课程
2SWMM 复杂城市排水系统模型及排水防涝、海绵城市设计等工程实践应用与二次开发视频课程3SWMM 排水管网水力、水质建模及在海绵与水环境中的应用课程4涉河建设项目防洪评价报告编制技术精品课程5HEC-RAS建模方法及实践技术应用精品课程
6基于ArcGIS水文分析、HEC-RAS模拟技术在洪水危险性及风险评估实践应用7“R 语言+遥感”的水环境综合评价方法实战应用课程8Delft3D 水动力-富营养化模型实践技术高级应用精品课程9Delft3D建模、水动力模拟方法及在地表水环境影响评价中的实践技术应用课程
10基于 Python 实现的深度学习技术在水文水质领域应用课程11aquatox 水环境与水生态模型实践技术应用精品课程12SWAT模型在水文水资源、面源污染模拟中的实践技术应用及典型案例分析课程13
【案例教程】SWAT模型高阶应用暨SWAT模型无资料地区建模、不确定分析及气候、土地利用变化对水资源与面源污染影响分析14基于SWAT-MODFLOW地表水与地下水耦合实践技术13基于DEM的水文分析专题课程
14FVCOM流域、海洋水环境数值模拟方法及实践技术应用教程15HYPE分布式水文模型建模方法与案例分析实践技术应用精品课程16ArcGIS在洪水灾害普查、风险评估及淹没制图中的实践技术应用课程17ArcGIS在水土流失模拟及分析中的实践技术应用精品课程
18基于遥感与GIS在滑坡、泥石流风险普查中的实践技术应用精品课程19新《生产建设项目水土保持方案技术审查要点》要求下水土保持方案编高级实践技术20实战案例精讲课程！水土保持方案编制实操与典型案例解析课程
21基于FVCOM模型的三维水动力、水交换、溢油物质扩散及输运数值模拟技术22基于Delft3D模型的标量输运、波浪、拉格朗日粒子及溢油模型实践技术应用23HSPF(Hydrological Simulation Program Fortran)模型
24生命周期模型构建方法与分析及实际案例应用技术视频课程25建设项目水资源论证方法及报告编制与实际案例分析26AHP层次分析法在水利中的实践技术应用27城市内涝一维二维耦合技术及在城市排水防涝领域中的实践应用【慧天内涝软件
】28基于“python+”潮汐、风驱动循环、风暴潮等海洋水动力模拟实践技术应用课程29HEC-HMS水文模型实践技术应用30山洪径流过程模拟及洪水危险性评价技术31最新入河排污口设置论证、水质影响预测与模拟、污水处理工艺分析及典型建设项目入河排污口方案报告书实例分析
32R+VIC模型融合实践技术应用及未来气候变化模型预测高级培训班33Delft3D水动力与泥沙运动模拟实践技术34基于SWAT-MODFLOW地表水与地下水耦合实践技术35全流程HEC-RAS 1D2D水动力与水环境模拟技术案例实践及拓展应用
生物信息1python 生物信息多组学大数据深度挖掘与论文整理技巧课程2R 语言生物信息学大数据分析与绘图技术课程3基因家族分析及SCI写作技巧实践技术应用精品课程4如何利用 shell 进行上万个基因组的批量分析课程
 fill=%23FFFFFF%3E%3Crect x=249 y=126 width=1 height=1%3E%3C/rect%3E%3C/g%3E%3C/g%3E%3C/svg%3E)
Ai尚研修丨专注科研领域技术推广，人才招聘推荐，科研活动服务科研技术云导师，Easy Scientific Research
发表评论:
◎欢迎参与讨论，请在这里发表您的看法、交流您的观点。