aishangyanxiu的博客

创新性不足、重复研究、立意不明、理解不够、研究问题不清、结构不清晰、章节内容拖沓、概念不清、结果分析不够、研究方法存在问题、数据测试考虑不足、结果无法验证、数据可靠性不足、逻辑不清、图文不一致、数据不足、讨论不深入、图表存在问题、没有与前人结果对比、语法时态等语言问题、格式不连贯、前后不一致等等。柱状图、散点图、相关网络图、热图、小提琴图、箱型图、雷达图、玫瑰图、气泡图、森林图、三元图、三维图等各类科研图。1)Meta诊断分析（t2、I2、H2、R2、Q、QE、QM等统计量）

R语言拥有完整有效的数据处理、统计分析与保存机制，可以对数据直接进行分析和显示，命令格式简单、结果可读性强，包含众多针对Meta分析软件包，是进行Meta整合分析及评价的有效平台。是针对某一科研问题，根据明确的搜索策略、选择筛选文献标准、采用严格的评价方法，对来源不同的研究成果进行收集、合并及定量统计分析的方法，现已广泛应用于。1)Meta诊断分析（t2、I2、H2、R2、Q、QE、QM等统计量）专题四、如何利用AI+R语言Meta分析与回归分析、混合模型构建。专题五、AI+R语言Meta诊断分析进阶。

R不仅集成了高效的数据操作、统计建模及图形绘制功能，还通过全球开发者社区贡献的超过16,000个功能包（截至统计时）覆盖了从基础研究到行业应用的广泛需求，包括人工智能、地学、气象水文等前沿领域。在气象水文科学中，R凭借其开源特性和丰富的专业包（如处理空间数据、时间序列、水文模拟的专用工具），为研究者提供了从数据清洗、分析到可视化的一体化解决方案。文件的读写，典型气象数据的读取（站点数据、再分析数据、模式数据，txt文件、netcdf 文件）R数据分析的基本包以及常用气象、气候数据处理，图形汇制的进阶。

4、模型输入输出，主要讲解模型使用的NetCDF文件格式及相关的处理软件，如xarray等，并使用ncview和Jupyterlab环境讲解如何可视化模型区域等。4、工具2：WRF-Hydro GIS工具，主要讲解如何使用工具，生成运行WRF-Hydro模型的Domain文件，包括流域、地形、河网、湖泊等。5、工具3：气象驱动工具，主要讲解如何使用NCL工具，将主要的气象资料，包括预报、模拟等资料转换为模型的驱动文件等。3、工具1：WPS，主要讲解创建LSM区域文件，以及相关的DEM、土壤、植被等。

面向需发表SCI/EI/中文核心论文的研究者，重点讲解基于AI大模型和R语言的全类型科研图形绘制，通过一个个高水平论文案例，从如何画图、如何标注、如何改图、如何美化、如何组合、如何排序来分解科研绘图每个步骤，并且从数据清洗、视觉表现、出版合规等维度构建核心竞争力，帮助学者将复杂科研成果转化为“审稿人友好型”学术图表，为高水平论文的发表奠定坚实的基础。的拒稿与图表质量直接相关。（1）Rbase基础绘图系统：基础图形函数（plot、lines、points等）（尺寸、格式、分辨率、字体、配色、高分论文案例）

创新性不足、重复研究、立意不明、理解不够、研究问题不清、结构不清晰、章节内容拖沓、概念不清、结果分析不够、研究方法存在问题、数据测试考虑不足、结果无法验证、数据可靠性不足、逻辑不清、图文不一致、数据不足、讨论不深入、图表存在问题、没有与前人结果对比、语法时态等语言问题、格式不连贯、前后不一致等等。柱状图、散点图、相关网络图、热图、小提琴图、箱型图、雷达图、玫瑰图、气泡图、森林图、三元图、三维图等各类科研图。（AND、OR、NOT、NEAR、SAME、通配符等指令的灵活使用）

创新性不足、重复研究、立意不明、理解不够、研究问题不清、结构不清晰、章节内容拖沓、概念不清、结果分析不够、研究方法存在问题、数据测试考虑不足、结果无法验证、数据可靠性不足、逻辑不清、图文不一致、数据不足、讨论不深入、图表存在问题、没有与前人结果对比、语法时态等语言问题、格式不连贯、前后不一致等等。柱状图、散点图、相关网络图、热图、小提琴图、箱型图、雷达图、玫瑰图、气泡图、森林图、三元图、三维图等各类科研图。（AND、OR、NOT、NEAR、SAME、通配符等指令的灵活使用）

创新性不足、重复研究、立意不明、理解不够、研究问题不清、结构不清晰、章节内容拖沓、概念不清、结果分析不够、研究方法存在问题、数据测试考虑不足、结果无法验证、数据可靠性不足、逻辑不清、图文不一致、数据不足、讨论不深入、图表存在问题、没有与前人结果对比、语法时态等语言问题、格式不连贯、前后不一致等等。柱状图、散点图、相关网络图、热图、小提琴图、箱型图、雷达图、玫瑰图、气泡图、森林图、三元图、三维图等各类科研图。（AND、OR、NOT、NEAR、SAME、通配符等指令的灵活使用）

创新性不足、重复研究、立意不明、理解不够、研究问题不清、结构不清晰、章节内容拖沓、概念不清、结果分析不够、研究方法存在问题、数据测试考虑不足、结果无法验证、数据可靠性不足、逻辑不清、图文不一致、数据不足、讨论不深入、图表存在问题、没有与前人结果对比、语法时态等语言问题、格式不连贯、前后不一致等等。如何区分难点问题和关键科学问题？柱状图、散点图、相关网络图、热图、小提琴图、箱型图、雷达图、玫瑰图、气泡图、森林图、三元图、三维图等各类科研图。（AND、OR、NOT、NEAR、SAME、通配符等指令的灵活使用）

创新性不足、重复研究、立意不明、理解不够、研究问题不清、结构不清晰、章节内容拖沓、概念不清、结果分析不够、研究方法存在问题、数据测试考虑不足、结果无法验证、数据可靠性不足、逻辑不清、图文不一致、数据不足、讨论不深入、图表存在问题、没有与前人结果对比、语法时态等语言问题、格式不连贯、前后不一致等等。柱状图、散点图、相关网络图、热图、小提琴图、箱型图、雷达图、玫瑰图、气泡图、森林图、三元图、三维图等各类科研图。（AND、OR、NOT、NEAR、SAME、通配符等指令的灵活使用）

Surfer和Voxler分别是美国Golden Software 公司开发的用于二维和三维数据可视化软件，具有强大的数据处理和插值功能，软件主要应用于气象、环境和地质（以及生物、医学等）等领域。此外，软件不断更新，增加了许多高级功能，如对激光、雷达扫描的点云数据（point cloud）支持等。1.相关图件的自动绘制（数据离散插值，2D等值线、散点图、矢量图、剖面图、3D等值面、地表分水岭）;2.Voxler绘图的插值设置，属性设置（坐标轴，图例，标注等）以及后处理（切片，输出数据和图形）；

R语言拥有完整有效的数据处理、统计分析与保存机制，可以对数据直接进行分析和显示，命令格式简单、结果可读性强，包含众多针对Meta分析软件包，是进行Meta整合分析及评价的有效平台。是针对某一科研问题，根据明确的搜索策略、选择筛选文献标准、采用严格的评价方法，对来源不同的研究成果进行收集、合并及定量统计分析的方法，现已广泛应用于。1)Meta诊断分析（t2、I2、H2、R2、Q、QE、QM等统计量）专题四、如何利用AI+R语言Meta分析与回归分析、混合模型构建。专题五、AI+R语言Meta诊断分析进阶。

传统的地面实测方法能够得到比较准确的植被参数（如叶面积指数、覆盖度、生物量、叶绿素、干物质、叶片含水量、FPAR等），但其获取信息有限，难以满足大范围提取植被参数的需求，尤其在异质地表区域。遥感技术的发展为植被生长状态及动态监测提供了重要的技术手段，与传统地面实测方法不同，遥感把传统的“点”测量获取的有限代表性信息扩展为更加符合客观世界的“面”信息（即区域信息），且不会对生态系统造成破坏，能够长期、动态、连续地估算植被参数，在区域或全球尺度植被参数估算中具有不可替代的优势。关注科研技术平台公众号。

除了Python标准库，几乎所有行业领域都有相应的Python软件库，随着NumPy、SciPy、Matplotlib和Pandas等众多Python应用程序库的开发，Python在科学和工程领域地位日益重要，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的优异性能使得Python在地球科学中地理、气象、气候变化、水文、生态、传感器等领域的学术研究和工程项目中得到广泛应用并高效解决各种数据分析问题，可以预见未来Python将成为科学和工程领域的主流程序设计语言。

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。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。主要涉及的技术包括植被指数的计算、地表温度的提取、数据的归一化、主成分PCA分析、RSEI生态指数的构建以及结果的可视化等。

3) 国内外经典大模型（ChatGPT、LLaMA、Gemini、DALL·E、Midjourney、Stable Diffusion、星火大模型、文心一言、千问等）5) 主成分分析、LDA、NMS、T-SNE、UMAP、Kmeans、Agglomerative、DBSCAN。2) 数据清洗方法（重复值、缺失值处理、异常值检验、标准化、归一化、数据长宽转换，数据分组聚合）6) 支持向量机、决策树、随机森林、XGBoost、AdaBoost、LightGBM、高斯过程。2) 线性代数基础、特征值和特征向量。

以ChatGPT、LLaMA、Gemini、DALL·E、Midjourney、Stable Diffusion、星火大模型、文心一言、千问为代表AI大语言模型带来了新一波人工智能浪潮，可以。4) 国内外经典大模型（ChatGPT、LLaMA、Gemini、DALL·E、Midjourney、Stable Diffusion、星火大模型、文心一言、千问等）2) 数据清洗方法（重复值、缺失值处理、异常值检验、标准化、归一化、数据长宽转换，数据分组聚合）4) 深度学习算法（神经网络、激活函数、交叉熵、优化器）

以ChatGPT、LLaMA、Gemini、DALL·E、Midjourney、Stable Diffusion、星火大模型、文心一言、千问为代表AI大语言模型带来了新一波人工智能浪潮，可以。4)国内外经典大模型（ChatGPT、LLaMA、Gemini、DALL·E、Midjourney、Stable Diffusion、星火大模型、文心一言、千问等）2)数据清洗方法（重复值、缺失值处理、异常值检验、标准化、归一化、数据长宽转换，数据分组聚合）2)机器学习监督学习（回归、分类）、非监督学习（降维、聚类）

当研究区域与主要研究区域具有类似的生物物理和社会背景，但无法获得调查数据时，可以使用价值转移映射模型，通过转移值工具进行访问，依赖于Maxent在有调查数据的研究地区从以前的解决分析中生成的统计模型。l对受访者进行分组，将对应的社会人口特征数据和空间数据导入模型，以归一化计算输出的价值指数当作权重，输出各社会价值在整个研究区域内的空间分布状况图，及这些价值分布与环境变量之间存在的关系图。散点图的x轴标签具有指定类别的整数值。用户根据当前项目或以前完成的项目的结果，生成社会价值图和相关环境指标图的复合报告。

以ChatGPT、LLaMA、Gemini、DALL·E、Midjourney、Stable Diffusion、星火大模型、文心一言、千问为代表AI大语言模型带来了新一波人工智能浪潮，可以。4)国内外经典大模型（ChatGPT、LLaMA、Gemini、DALL·E、Midjourney、Stable Diffusion、星火大模型、文心一言、千问等）2)数据清洗方法（重复值、缺失值处理、异常值检验、标准化、归一化、数据长宽转换，数据分组聚合）2)机器学习监督学习（回归、分类）、非监督学习（降维、聚类）

以ChatGPT、LLaMA、Gemini、DALL·E、Midjourney、Stable Diffusion、星火大模型、文心一言、千问为代表AI大语言模型带来了新一波人工智能浪潮，可以。4)国内外经典大模型（ChatGPT、LLaMA、Gemini、DALL·E、Midjourney、Stable Diffusion、星火大模型、文心一言、千问等）2)数据清洗方法（重复值、缺失值处理、异常值检验、标准化、归一化、数据长宽转换，数据分组聚合）2)机器学习监督学习（回归、分类）、非监督学习（降维、聚类）