
GPT
文章平均质量分 74
为为-180-3121-1455
分享科研必备内容,找我请联系工众号【科研技术平台】
展开
-
冲刺阶段不容错过,国自然基金撰写助您脱颖而出!
2:针对调查问卷中收集的基金撰写问题进行解析。4:针对个人问题开放式在线答疑交流。3.基金撰写完成后审查及注意事项。1:2025年最新政策介绍。原创 2025-02-15 15:24:15 · 122 阅读 · 0 评论 -
GPT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
为解决这一问题,国内外涌现了许多全球尺度地球科学数据(尤其是卫星遥感数据)在线可视化计算和分析云平台如谷歌Earth Engine(GEE)、航天宏图的PIE Engine和阿里的AI Earth等。其中,Earth Engine最为强大,能够存取和同步遥感领域目前常用的MODIS、Landsat和Sentinel等卫星图像和NCEP等气象再分析数据集,同时依托全球上百万台超级服务器,提供足够的运算能力对这些数据进行处理。随着航空、航天、近地空间等多个遥感平台的不断发展,近年来遥感技术突飞猛进。原创 2024-10-23 09:17:00 · 983 阅读 · 0 评论 -
如何写才能给评阅专家留下最美好的第一印象?技术路线图如何设计才能吸引评阅专家的目光?如何区分难点问题和关键科学问题?
国家级和省级等各类项目的申请层出不穷,项目书的撰写几乎占据了申请人的全年时间。申请人既需要提出独特且有前瞻性的研究问题,具备突破性的科学思路和方法,又需要关注国际前沿研究动态,积极参与国际合作项目,并能够充分展示项目对国际学术和科技发展的贡献。尤其是青年学者,工作繁重、资源溃泛、基金申请缺乏经验、同时没有形成高效研究团队,仅凭一己之力,在竞争激烈的当下显然不具备优势条件。基金申请是每年学者重要工作内容,势必要时间与精力投入,但往往是在提交前,集中一个有限的时间进行撰写,结果事与愿违。原创 2024-10-01 08:15:00 · 296 阅读 · 0 评论 -
掌握SCI期刊的投稿流程及策略、国自然基金项目撰写技巧
帮助学员系统掌握从选题到投稿的全过程,提高论文撰写效率与质量,尤其是在当今AI技术迅速发展的背景下,如何利用现代AI工具辅助科研写作与投稿。申请人既需要提出独特且有前瞻性的研究问题,具备突破性的科学思路和方法,又需要关注国际前沿研究动态,积极参与国际合作项目,并能够充分展示项目对国际学术和科技发展的贡献。学员将学会通过AI工具优化写作过程,提升语言润色、排版及格式调整的效率,并能掌握SCI期刊的投稿流程及策略,显著提高投稿成功率。位图格式(如PNG、JPEG):适用于照片和复杂图像,但需要确保高分辨率。原创 2024-09-29 15:10:42 · 1075 阅读 · 0 评论 -
GPT办公与科研应用、论文撰写、数据分析、机器学习、深度学习及AI绘图
ChatGPT科研必备GPT汇总介绍(寻找好用的GPTs模型、提示词优化、生成思维导图、生成PPT、生成视频、制定个性化的学习计划、检索论文、总结论文内容、总结视频内容、撰写论文、论文翻译、论文润色与修改、参考文献格式管理、论文评审、数据分析、生成代码、代码调试等)1、课题申请书撰写技巧及要点剖析(项目名称、关键词、摘要、立项依据、参考文献、研究目标、研究内容、研究方案、关键科学问题、可行性分析、创新点与特色之处、预期研究成果、工作基础等)折线图、柱状图、饼图、地图等各种图形的绘制)Python程序注释)原创 2024-09-26 11:55:28 · 1493 阅读 · 0 评论 -
GPT办公与科研应用、论文撰写、数据分析、机器学习、深度学习及AI绘图
ChatGPT科研必备GPT汇总介绍(寻找好用的GPTs模型、提示词优化、生成思维导图、生成PPT、生成视频、制定个性化的学习计划、检索论文、总结论文内容、总结视频内容、撰写论文、论文翻译、论文润色与修改、参考文献格式管理、论文评审、数据分析、生成代码、代码调试等)1、课题申请书撰写技巧及要点剖析(项目名称、关键词、摘要、立项依据、参考文献、研究目标、研究内容、研究方案、关键科学问题、可行性分析、创新点与特色之处、预期研究成果、工作基础等)折线图、柱状图、饼图、地图等各种图形的绘制)Python程序注释)原创 2024-09-23 17:30:41 · 3052 阅读 · 0 评论 -
“AI大语言模型+”助力大气科学相关交叉领域实践技术应用
GPT生成转化代码,将数据转化为WPS可读取的二进制格式。4.2模型堆叠:使用mlxtend库或自定义方法实现模型堆叠,结合不同模型的预测结果作为新的特征,训练一个新的模型。2.3交叉验证分割:采用交叉验证的方法来进行更可靠的模型评估,如K折交叉验证,保证每个样本被用于训练和验证。2.4时间序列分割:对于时间序列数据,使用时间顺序分割数据,确保训练集中的数据点时间上早于测试集中的数据点。1.2数据探索:通过统计摘要、可视化方法(如直方图、箱线图)来理解数据的分布、异常值情况和变量之间的关系。原创 2024-09-14 09:37:12 · 1581 阅读 · 0 评论