2403_89974123的博客

1、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、利用ChatGPT-4o实现联网检索文献3、利用ChatGPT-4o阅读与总结分析学术论文内容（论文主要工作、创新点、局限性与不足、多文档对比分析等）4、利用ChatGPT-4o解读论文中的系统框图工作原理5、利用ChatGPT-4o解读论文中的数学公式含义6、利用ChatGPT-4o解读论文中图表中数据的意义及结论。

在地球科学领域，气象、气候变化、水文、生态等各个分支并非孤立存在，它们相互交织、彼此影响，共同塑造着我们赖以生存的地球环境。然而，这些不同领域所产生的数据，无论是在数据类型、格式，还是在时空分辨率、数据量等方面，都存在着显著差异，犹如一座座信息孤岛，阻碍了对地球系统全面、深入的理解。1、监督学习：回归与分类算法（线性模型、支持向量机、随机森林、梯度提升树、深度学习）1、常见地球科学数据类型：站点观测、格点数据、再分析数据、遥感影像、模式输出。

据统计，超过 60% 的拒稿与图表质量直接相关，而传统绘图工具效率低下、设计规范缺失、多维数据呈现困难等问题，正成为研究者的普遍痛点。通过深入理解其组成和重要性，掌握正确的使用方法，不断学习和实践，科研人员能够借助这一强大工具，更有效地展示研究成果，提高论文的质量和发表成功率，在科研领域中脱颖而出。AI 驱动的科研绘图系统突破了传统工具的限制，通过多模态数据解析引擎，可自动识别 CSV、JSON、GeoJSON 等 20 余种数据格式。3、图形的基本元素（尺寸、格式、分辨率、字体、配色、高分论文案例）

1、MATLAB Deep Learning Toolbox概览2、实时脚本（Live Script）与交互控件（Control）功能介绍与演示3、批量大数据导入及Datastore类函数功能介绍与演示4、数据清洗（Data Cleaning）功能介绍与演示5、深度网络设计器（Deep Network Designer）功能介绍与演示6、实验管理器（Experiment Manager）功能介绍与演示7、MATLAB Deep Learning Model Hub简介。

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ChatGPT-4o实现联网检索文献3、（实操演练）利用ChatGPT-4o阅读与总结分析学术论文内容（论文主要工作、创新点、局限性与不足、多文档对比分析等）4、（实操演练）利用ChatGPT-4o解读论文中的系统框图工作原理5、（实操演练）利用ChatGPT-4o解读论文中的数学公式含义。