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情景分析方法，通过构建不同的土地利用情景，深入分析生态系统服务的变化与相互作用，为土地政策的制定提供理论依据。随着全球城市化进程的加速与人类活动的频繁，土地利用及生态系统服务面临巨大的压力，水土流失、植被退化、生物多样性丧失等环境问题日益严重。GPT根据文章内容自动生成相关的R或Python代码，提供回归分析、相关性分析等代码模板，，优化统计方法的选择与应用。复现某篇生态学研究文章中的空间分析与可视化部分，生成土地利用变化的热图和生态系统服务功能图，使用AI优化结果可视化。

5、微调（Fine-Tuning）技术详解（微调的基本原理、微调在大语言模型中的作用、准备一个用于微调的数据集、常见的微调方法，如PEFT、LoRA等、不同任务的微调策略、微调过程中的常见问题与解决方案）1、检索增强生成（RAG）技术详解（RAG的基本原理、RAG在大语言模型中的作用和优势、RAG的系统架构、RAG检索结果与生成结果相结合的方法、RAG知识库的构建方法）7、量化技术详解（量化的基本概念、量化在模型优化中的重要性、量化的不同方法，如：静态量化、动态量化、混合量化等、量化处理的步骤）

2月9日，国产AI大模型DeepSeek官网显示，DeepSeek-V3 API服务的45天优惠价格体验期已结束，从2月9日开始将调整为新的价格：每百万输入tokens 0.5元（缓存命中）/2元（缓存未命中），每百万输出tokens 8元。而在2月9日价格调整后，输入token费用统一变为每百万2元，不管缓存是否命中；缓存未命中时的价格翻倍，涨幅为100%；此前DeepSeek在优惠期内API价格为每百万输入tokens 0.1元（缓存命中）/ 1元（缓存未命中），每百万输出tokens 2元。

7、PyTorch常用工具包及API简介（torchvision（transforms、datasets、model）、torch.nn、torch.optim、torch.utils（Dataset、DataLoader））1、统计数据的描述与可视化（数据的描述性统计：均值、中位数、众数、方差、标准差、极差、四分位数间距等；2、卷积神经网络的基本原理（什么是卷积核、池化核？4、张量（Tensor）的运算（加法、减法、矩阵乘法、哈达玛积（element wise）、除法、幂、开方、指数与对数、近似、裁剪）

情景分析方法，通过构建不同的土地利用情景，深入分析生态系统服务的变化与相互作用，为土地政策的制定提供理论依据。随着全球城市化进程的加速与人类活动的频繁，土地利用及生态系统服务面临巨大的压力，水土流失、植被退化、生物多样性丧失等环境问题日益严重。GPT根据文章内容自动生成相关的R或Python代码，提供回归分析、相关性分析等代码模板，，优化统计方法的选择与应用。复现某篇生态学研究文章中的空间分析与可视化部分，生成土地利用变化的热图和生态系统服务功能图，使用AI优化结果可视化。

Python是功能强大、免费、开源，实现面向对象的编程语言，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具备优异的性能，这些优势使得Python在气象、海洋、地理、气候、水文和生态等地学领域的科研和工程项目中得到广泛应用。对于的气象海洋领域的专业人员，Python是进行机器学习和深度学习工作的首选。本专题，在详细讲解机器学习常用的两类集成学习算法，Bagging和Boosting，对两类算法及其常用代表模型深入讲解的基础上，结合三个学习个例，并串讲一些机器学习常用技巧，将理论与实践结合。

优化分析是很多领域中都要面临的一个重要问题，求解优化问题的一般做法是：建立模型、编写算法、求解计算。各领域研究人员掌握GAMS这一强大优化工具的使用，更好地解决专业问题，内容包括典型优化模型和算法介绍、GAMS安装和介绍、GAMS程序编写、GAMS程序调试、实际应用算例演示与经验分享等五个章节，算例中除了一般案例展示还涵盖了基于GAMS的实际应用案例分析。三、数学优化方法（分支定界法、动态规划法、拉格朗日松弛法、内点法、奔得斯分解法等）一、典型优化模型（LP、NLP、MIP、MINLP、MIQCP等）

掌握相关优化模型的建立和GAMS这一优化工具的使用，更好地解决专业问题。算例中涵盖了机组组合的一般模型和线性模型、常规鲁棒优化方法和近些年比较流行的分布鲁棒优化方法等，针对模型方法详细讲解并提供案例代码。适合电力领域从事优化研究的工作者，有助于研究人员高效处理各类优化问题。针对电力系统领域中比较典型的优化问题、优化方法及其在GAMS中的实现进行分析。共分为五个部分，包括电力系统机组组合专题、最优潮流专题、水电优化运行专题、鲁棒优化和多能源互补优化专题、分布鲁棒优化专题等，从基本模型到复杂模型逐步深入。

科学研究的核心在于将复杂的思想和实验成果通过严谨的写作有效地传递给学术界和工业界。对于研究生、青年学者及科研人员，如何高效撰写和发表SCI论文，成为提升学术水平和科研成果的重要环节。本课程旨在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。 本课程将结合理论讲解与实际操作，深入探讨论文写作的核心技巧与技术要点，内容涵盖选题、文献调研、实验设计、数据分析、论文结构及语言规范等重要环节。学员将学会通过AI工具优

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。

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。

旨在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。将结合理论讲解与实际操作，深入探讨论文写作的核心技巧与技术要点，内容涵盖选题、文献调研、实验设计、数据分析、论文结构及语言规范等重要环节。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。4) 工具：选择AI或者合适的软件和工具进行数据处理和分析，如SPSS、R、Python等。

旨在帮助学员理解和掌握深度学习的基础知识，深入了解其与经典机器学习算法的区别与联系，并系统学习包括迁移学习、循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）、时间卷积网络（TCN）、生成对抗网络（GAN）、YOLO目标检测算法、自编码器等前沿技术的原理及其PyTorch编程实现。6、值得研究的若干问题（隐含层神经元个数、学习率、初始权值和阈值等如何设置？变量选择与模型优化；4、张量（Tensor）的运算（加法、减法、矩阵乘法、哈达玛积（element wise）、除法、幂、开方、指数与对数、近似、裁剪）