weixin_46747075的博客

涵盖智能体的构建流程与技术要点、大语言模型的原理及优化应用、开源模型的本地化部署以及如何通过先进的优化手段提升模型性能。采取理论讲解与实战操作相结合的方式，将通过大量实操演练，深入理解并掌握各项技能，从而在科研工作中更高效、智能地应用大语言模型和智能体技术。

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。

对于机器学习与深度学习建模，ChatGPT与DeepSeek不仅能为科研人员提供基础的建模框架，还能帮助其优化算法参数，甚至根据数据特点自动推荐合适的算法。特别是在深度学习模型的调参过程中，ChatGPT可以通过与科研人员的互动，提供多种优化方案并帮助其选择最佳方案，避免了传统方法中可能存在的局限性和低效性。这不仅提升了科研成果的准确性，还能显著缩短实验周期，加快科研进度。

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。

利用STELLA软件进行系统动态模拟，并通过实际案例，讲解STELLA软件在农业、生态及环境科学中的实践应用。

Copula不但可以提供不同取值范围内变量间相关的结构和函数细节，而且可以应用于相关时间序列及回归分析的研究中，大大拓展了回归及时间序列分析的适用范围。Copula理论一经提出就受到各个学科的广泛关注，现今在水文、工程、金融及环境领域得到广泛应用，已经成为这些领域的热门研究工具。

R语言的丰富程序包生态系统和强大的社区支持，使其在处理复杂数据分析任务时表现出色。GPT大语言模型在助力利用R语言开展数据统计分析方面有着令人遐想的广阔空间。

业务领域：组学技术服务 、表观组分析、互作组分析、遗传转化实验、单细胞检测与生物医学合作免费提供：博导团队免费指导实验、免费解读实验结果、实验整体打包服务、免费论文润色

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。

组学技术服务 、表观组分析、互作组分析、遗传转化实验、单细胞检测与生物医学

内容涵盖了从生态环境领域数据特点及统计方法介绍、GPT入门到GPT辅助R语言基础；数据准备及ggplot 绘图基础；回归和混合效应模型（包含方差分析、协方差分析）；多元统计分析（排序、聚类和分组差异检验）；随机森林模型；结构方程模型；非线性关系数据分析； Meta分析及贝叶斯回归与混合效应模型等一系列专题及实战案例。

掌握深度学习的基础理论及其在PyTorch中的实现方法，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。

注意力机制、Transformer模型（BERT、GPT-1/2/3/3.5/4、DETR、ViT、Swin Transformer等）、生成式模型（变分自编码器VAE、生成式对抗网络GAN、扩散模型Diffusion Model等）、目标检测算法（R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN、YOLO、SDD等）、图神经网络（GCN、GAT、GIN等）、强化学习（Q-Learning、DQN等）、深度学习模型可解释性与可视化方法（CAM、Grad-CAM、LIME、t-SNE等）的基本原理及

学习如何优化提示词，掌握GPTs逆向工程技术，了解并应用Transformer、BERT、GPT等模型的工作原理，精通检索增强生成、微调和量化技术，掌握开源大语言模型的下载与使用，学习数据集构建、模型训练与部署，以及智能体构建的方法和工具。

掌握ChatGPT-4o在临床医学日常生活、工作与学习、课题申报、论文选题、实验方案设计、实验数据统计分析与可视化等方面的强大功能，同时更加系统地学习人工智能（包括传统机器学习、深度学习等）的基础理论知识，以及具体的代码实现方法，掌握ChatGPT-4o在临床与科研工作中的各种使用方法与技巧

掌握ChatGPT4.0在科研工作中的各种使用方法与技巧，以及人工智能领域经典机器学习算法（BP神经网络、支持向量机、决策树、随机森林、变量降维与特征选择、群优化算法等）和热门深度学习方法（卷积神经网络、迁移学习、自编码器、U-Net等）的基本原理及Python、Pytorch代码实现方法。

AI大语言模型带来了新一波人工智能浪潮，可以面向科研选题、思维导图、数据清洗、统计分析、高级编程、代码调试、算法学习、论文检索、写作、翻译、润色、文献辅助阅读、文献信息提取、辅助论文审稿、新闻撰写、科技绘图、地学绘图（GIS地图绘制）、概念图生成、图像识别、教学课件、教学案例生成、基金润色、专业咨询、文件上传和处理、机器/深度学习训练与模拟、大模型API二次开发等特定任务，生成文本、图片、代码、语音、视频等不同形式的数据、模式和内容，成为不少科研工作者的第二大脑。

ChatGPT，作为一种强大的自然语言处理模型，具备显著优势，能够帮助您在各个领域取得突破【最新增加Claude3、Gemini、Sora、GPTs讲解及AI领域中的集中大模型的最新技术】

掌握ChatGPT4.0在科研工作中的各种使用方法与技巧，以及人工智能领域经典机器学习算法（BP神经网络、支持向量机、决策树、随机森林、变量降维与特征选择、群优化算法等）和热门深度学习方法（卷积神经网络、迁移学习、RNN与LSTM神经网络、YOLO目标检测、自编码器等）的基本原理及Python、PyTorch代码实现方法。

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Citespace和vosviewer是使用最广泛的文献信息可视化软件工具，在理工、经管、法学、教育、农学、文史、医学、艺术等学科中普遍应用，发文量逐年显著上升。

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。不如从熟悉基金项目撰写的基本要求和标准、项目撰写的方法和技巧、申请流程开始。

GPT科研中没有那么神？GPT账号不能轻松使用？GPT怎样才融合到我的科研中？别人用的非常酷，为什么我用的不行？ChatGPT 在论文写作与编程方面也具备强大的能力。无论是进行代码生成、错误调试还是解决编程难题，ChatGPT都能为您提供实用且高质量的建议和指导，提高编程效率和准确性。此外，ChatGPT是一位出色的合作伙伴，可以为您提供论文写作的支持。它可以为您提供论文结构指导、段落重组建议，甚至是对论文内容的进一步拓展和丰富。利用ChatGPT的写作能力，您可以更好地组织思路、提升论文的逻辑性和质量。

采用“理论讲解+案例实战+动手实操+讨论互动”相结合的方式，抽丝剥茧、深入浅出讲解注意力机制、Transformer模型（BERT、GPT-1/2/3/3.5/4、DETR、ViT、Swin Transformer等）、生成式模型（变分自编码器VAE、生成式对抗网络GAN、扩散模型Diffusion Model等）、目标检测算法（R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN、YOLO、SDD等）、图神经网络（GCN、GAT、GIN等）、强化学习（Q-Learning、DQN等）、深度学习模型可

混合效应模型（Mixed effect model），即多水平模型（Multilevel model）/分层模型(Hierarchical Model)/嵌套模型(Nested Model)，无疑是现代回归分析中应用最为广泛的统计模型，代表了现代回归分析主流发展方向。混合效应模型形式灵活可以应对现代科学研究中各种数据情况,与传统回归模型相比具有更为强大数据分析能力,且结果更为可信。

1、编程建议和示例代码:无论你使用的编程语言是Python、R、MATLAB还是其他语言，都可以为你提供相关的代码示例。2、数据可视化:生成各种类型的数据可视化图表，如折线图、柱状图、散点图、饼图、热力图等。提供数据和要求，生成相应的图表代码或绘制它们。3、统计分析:描述统计、假设检验、回归分析等，提供相关的建议和示例代码，帮助你理解和解释数据。4、机器学习和数据挖掘:可以为你提供相关的算法介绍、模型建立和调参建议，以及示例代码。5、数据预处理:数据预处理是科研中的重要步骤之一。......