【AI大语言模型】ChatGPT在地学、GIS、气象、农业、生态、环境等领域中的应用
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。通过大量生物、地球、农业、气象、生态、环境科学领域中案例,解锁大模型在科研、办公中的高级应用,一起探索如何优雅地使用大模型。
点击查看原文
专题一、开启大模型
1 开启大模型
1) 大模型的发展历程与最新功能
2) 大模型的算法构架与底层逻辑
3) 大模型的强大功能与应用场景
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)
5) 如何优雅使用大模型
案例1.1:开启不同平台的大模型
案例1.2:GPT不同版本的使用
案例1.3:大模型文件上传和处理
专题二、基于ChatGPT大模型提问框架
2 提问框架(提示词、指令)
1) 专业大模型提示词,助你小白变专家
2) 超实用的通用提示词和提问框架
3) 高级提问技巧
案例2.1:设定角色与投喂规则
案例2.2:行业专家指令合集
案例2.3:角色扮演与不同角度提问
案例2.4:分步提问与上下文关联
案例2.5:经典提问框架练习,提升模型效率
专题三、基于ChatGPT大模型的数据清洗
3 基于ChatGPT的数据清洗
1) R语言和Python基础(勿需学会,能看懂即可)
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)
案例3.1:使用大模型指令随机生成数据
案例3.2:使用大模型指令读取数据
案例3.3:使用大模型指令进行数据清洗
案例3.4:使用大模型指令对农业气象数据进行预处理
案例3.5:使用大模型指令对生态数据进行预处理
专题四、基于ChatGPT大模型的统计分析
4 基于AI大模型的统计分析
1) 统计假设检验
2) 统计学三大常用检验及其应用场景
3) 方差分析、相关分析、回归分析
4) 混合线性模型
5) Meta分析
案例4.1:使用大模型对生态环境数据进行正态性检验、方差齐性检验
案例4.2:使用大模型进行t检验、F检验和卡方检验
案例4.3:使用大模型指令对生态环境数据进行方差分析、相关分析及回归分析
案例4.4:使用大模型指令构建混合线性模型
案例4.5:使用大模型指令对文献收集数据进行Meta分析

专题五、基于ChatGPT大模型的机器学习
5 基于AI大模型的机器/深度学习(无需代码基础即可实现)
1) 机器/深度学习
2) 机器学习监督学习(回归、分类)、非监督学习(降维、聚类)
3) 特征工程、数据分割、目标函数、参数优化、交叉验证、超参数寻优
4) 深度学习算法(神经网络、激活函数、交叉熵、优化器)
5) Pytorch基础
6) 卷积神经网络、长短期记忆网络(LSTM)
案例5.1:使用大模型指令构建回归模型(多元线性回归、随机森林、XGBoost、LightGBM等)
案例5.2:使用大模型指令构建分类模型(支持向量机、XGBoost等)
案例5.3:使用大模型指令构建降维模型
案例5.4:使用大模型指令构建聚类模型
案例5.5:使用大模型指令构建深度学习模型,预测气象数据
案例5.6:使用大模型指令构建深度学习模型,进行图像识别

专题六、基于ChatGPT大模型的科研绘图
6 基于AI大模型的科研绘图
1) 使用大模型进行数据可视化
案例6.1:大模型科研绘图指定全集
案例6.2:使用大模型指令绘制柱状图(误差线)、散点图、相关网络图、热图、小提琴图、箱型图、雷达图、环形热图、气泡图、森林图、三元图等各类科研图
案例6.3:使用大模型指令对图形进行修改

专题七、基于ChatGPT大模型的GIS应用
7 基于AI大模型的GIS应用
1) 使用大模型进行空间数据处理
2) 使用大模型训练降尺度模型
3) 使用大模型绘制矢量图
4) 使用大模型绘制栅格图
案例7.1:使用大模型绘制全球地图
案例7.2:使用大模型绘制NASA气象数据分布图
案例7.3:使用大模型绘制全球植被类型分布图
案例7.4:使用大模型绘制全球植被生物量图
案例7.5:使用大模型处理遥感数据并绘图

专题八、基于基于ChatGPT大模型的论文助手
8 基于AI大模型的论文助手
案例8.1:大模型论文润色指令大全
案例8.2:使用大模型进行论文润色
案例8.3:使用大模型对英文文献进行搜索
案例8.4:使用大模型对英文文献进行问答和辅助阅读
案例8.5:使用大模型提取英文文献关键信息
案例8.6:使用大模型对论文进行摘要重写
案例8.7:使用大模型取一个好的论文标题
案例8.8:使用大模型写论文框架
案例8.9:使用大模型对论文进行翻译
案例8.10:使用大模型对论文进行评论,辅助撰写审稿意见
案例8.11:使用大模型对论文进行降重
案例8.12:使用大模型查找研究热点
案例8.13:使用大模型对你的论文凝练成新闻和微信文案
案例8.14:使用大模型辅助专著、教材、课件的撰写
专题九、基于基于ChatGPT大模型的项目基金助手
9 基于AI大模型的项目基金助手
1) 基金申请讲解
2) 基因申请助手
案例9.1:使用大模型进行项目选题
案例9.2:使用大模型进行项目书语言润色
案例9.3:使用大模型进行项目书图表制作
专题十、基于大模型的AI绘图
10基于大模型的AI绘图
GPT、Midjourney、Stable Diffusion生成图片讲解及环境部署
1) AI画图指令介绍
案例10.1:使用大模型进行图像识别
案例10.2:使用大模型生成图像指令合集
案例10.3:使用大模型指令生成概念图
案例10.4:使用大模型指令生成地球氮循环概念图
案例10.5:使用大模型指令生成土壤概念图
案例10.6:使用大模型指令生成病毒、植物、动物细胞结构图
案例10.7:使用大模型指令生成概念图图片素材





点击查看原文
相关文章:
【AI大语言模型】ChatGPT在地学、GIS、气象、农业、生态、环境等领域中的应用
以ChatGPT、LLaMA、Gemini、DALLE、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…...
【面试题】写一个睡眠函数
题目要求 请你编写一个异步函数,它接收一个正整数参数 millis ,并休眠 millis 毫秒。要求此函数可以解析任何值。 示例 1: 输入:millis 100 输出:100 解释: 在 100ms 后此异步函数执行完时返回一个 Pro…...
4. 云原生之kubesphere基础服务搭建
文章目录 安装kubesphere插件服务暴露NodePort方式LoadBalancer方式安装 OpenELB部署eip资源配置网关启动网关创建路由测试网关路由ingress高级功能在服务中配置LoadBalancer 基础设施部署服务部署建议helm仓库添加helm仓库 运维相关部署gitlab部署nexus3部署harbor 研发相关 安…...
思福迪运维安全管理系统 任意文件读取漏洞
产品简介 思福迪运维安全管理系统是思福迪开发的一款运维安全管理堡垒机 漏洞概述 由于思福迪运维安全管理系统 GetCaCert路由存在任意文件读取漏洞,攻击者可通过该漏洞在服务器端读取任意文件敏感内容,可能导致攻击者后续获取到相关的服务器权限 资…...
OCR在审核应用落地
本文字数:6686字 预计阅读时间:35分钟 01 背景 1、业务背景 在传统视频审核场景中,审核人员需要对进审视频中的文字内容进行逐一审核,避免在文字上出现敏感词、违禁词或者广告等相关词汇。这种人工审核费时费力,并且由…...
借贷协议 Tonka Finance:铭文资产流动性的新破局者
“Tonka Finance 是铭文赛道中首个借贷协议,它正在为铭文资产赋予捕获流动性的能力,并为其构建全新的金融场景。” 在 2023 年的 1 月,比特币 Ordinals 协议被推出后,包括 BRC20,Ordinals 等在内的系列铭文资产在包括比…...
Python+Yolov5+Qt交通标志特征识别窗体界面相片视频摄像头
程序示例精选 PythonYolov5Qt交通标志特征识别窗体界面相片视频摄像头 如需安装运行环境或远程调试,见文章底部个人QQ名片,由专业技术人员远程协助! 前言 这篇博客针对《PythonYolov5Qt交通标志特征识别窗体界面相片视频摄像头》编写代码&a…...
浅谈高并发以及三大利器:缓存、限流和降级
引言 高并发背景 互联网行业迅速发展,用户量剧增,系统面临巨大的并发请求压力。 软件系统有三个追求:高性能、高并发、高可用,俗称三高。三者既有区别也有联系,门门道道很多,全面讨论需要三天三夜&#…...
深入ArkUI:深入实战组件text和text input
文章目录 Text组件介绍Text组件的属性方法Text:文本显示组件4.3TextInput组件实战案例:图片宽度控制页面本文总结要点回顾在今天的课程中,我们将深入学习ArkUI提供的基础组件,着重探讨text和text input两个组件。 Text组件介绍 Text组件是一个用于显示文本的组件,其主要作…...
WPF 基础(Binding 二)
续接上文,本章继续讲解WPF Binding相关知识,主要内容是绑定的模式和绑定源(Source) 5绑定模式 在使用Binding类的时候有4中绑定模式可以选择 BindingMode TwoWay导致对源属性或目标属性的更改可自动更新对方。此绑定类型适用于…...
限制el-upload组件的上传文件大小
限制el-upload组件的上传文件大小 <el-upload :before-upload"handleBeforeUpload"><!-- 其他组件内容 --> </el-upload>Vue实例中定义handleBeforeUpload方法来进行文件大小的验证。你可以使用file.size属性来获取文件的大小,并与你期…...
什么是爬虫,为什么爬虫会导致服务器负载跑满
在我们日常使用服务器的过程中,经常会有遇到各种各样的问题。今天就有遇到用户来跟德迅云安全反馈自己服务器负载跑满,给用户详细排查后也未发现异常,抓包查看也没有明显攻击特征,后续查看发现是被爬虫爬了,调整处理好…...
线上隐私保护的未来:分布式身份DID的潜力
在日益数字化的世界中,人们的生活越来越多地依赖于互联网,数字身份也因而变得越来越重要。根据法律规定,互联网应用需要确认用户的真实身份才能提供各种服务,而用户则希望在进行身份认证的同时能够尽量保护他们的个人隐私…...
服务器被入侵后如何查询连接IP以及防护措施
目前越来越多的服务器被入侵,以及攻击事件频频的发生,像数据被窃取,数据库被篡改,网站被强制跳转到恶意网站上,网站在百度的快照被劫持等等的攻击症状层出不穷,在这些问题中,如何有效、准确地追…...
【开源】基于Vue+SpringBoot的公司货物订单管理系统
目录 一、摘要1.1 项目介绍1.2 项目录屏 二、功能模块2.1 客户管理模块2.2 商品维护模块2.3 供应商管理模块2.4 订单管理模块 三、系统展示四、核心代码4.1 查询供应商信息4.2 新增商品信息4.3 查询客户信息4.4 新增订单信息4.5 添加跟进子订单 五、免责说明 一、摘要 1.1 项目…...
2023-12-29 服务器开发-Centos部署LNMP环境
摘要: 2023-12-29 服务器开发-Centos部署LNMP环境 centos7.2搭建LNMP具体步骤 1.配置防火墙 CentOS 7.0以上的系统默认使用的是firewall作为防火墙, 关闭firewall: systemctl stop firewalld.service #停止firewall systemctl disable fire…...
CEC2017(Python):五种算法(DE、RFO、OOA、PSO、GWO)求解CEC2017
一、5种算法简介 1、差分进化算法DE 2、红狐优化算法RFO 3、鱼鹰优化算法OOA 4、粒子群优化算法PSO 5、灰狼优化算法GWO 二、CEC2017简介 参考文献: [1]Awad, N. H., Ali, M. Z., Liang, J. J., Qu, B. Y., & Suganthan, P. N. (2016). “Problem defini…...
数字身份验证:跨境电商如何应对账户安全挑战?
在数字化时代,随着跨境电商的蓬勃发展,账户安全问题逐渐成为行业和消费者关注的焦点。随着网络犯罪日益猖獗,用户的数字身份安全面临着更加复杂的威胁。本文将深入探讨数字身份验证在跨境电商中的重要性,并探讨各种创新技术和策略…...
Nature | 大型语言模型(LLM)能够发现和产生新知识吗?
大型语言模型(LLM)是基于大量数据进行预训练的超大型深度学习模型。底层转换器是一组神经网络,这些神经网络由具有自注意力功能的编码器和解码器组成。编码器和解码器从一系列文本中提取含义,并理解其中的单词和短语之间的关系。通…...
C# 使用ZXing.Net生成二维码和条码
写在前面 条码生成是一个经常需要处理的功能,本文介绍一个条码处理类库,ZXing用Java实现的多种格式的一维二维条码图像处理库,而ZXing.Net是其.Net版本的实现。 在WinForm下使用该类库需要从NuGet安装两个组件: ZXing.Net ZXing…...
Python|GIF 解析与构建(5):手搓截屏和帧率控制
目录 Python|GIF 解析与构建(5):手搓截屏和帧率控制 一、引言 二、技术实现:手搓截屏模块 2.1 核心原理 2.2 代码解析:ScreenshotData类 2.2.1 截图函数:capture_screen 三、技术实现&…...
接口测试中缓存处理策略
在接口测试中,缓存处理策略是一个关键环节,直接影响测试结果的准确性和可靠性。合理的缓存处理策略能够确保测试环境的一致性,避免因缓存数据导致的测试偏差。以下是接口测试中常见的缓存处理策略及其详细说明: 一、缓存处理的核…...
生成xcframework
打包 XCFramework 的方法 XCFramework 是苹果推出的一种多平台二进制分发格式,可以包含多个架构和平台的代码。打包 XCFramework 通常用于分发库或框架。 使用 Xcode 命令行工具打包 通过 xcodebuild 命令可以打包 XCFramework。确保项目已经配置好需要支持的平台…...
简易版抽奖活动的设计技术方案
1.前言 本技术方案旨在设计一套完整且可靠的抽奖活动逻辑,确保抽奖活动能够公平、公正、公开地进行,同时满足高并发访问、数据安全存储与高效处理等需求,为用户提供流畅的抽奖体验,助力业务顺利开展。本方案将涵盖抽奖活动的整体架构设计、核心流程逻辑、关键功能实现以及…...
【人工智能】神经网络的优化器optimizer(二):Adagrad自适应学习率优化器
一.自适应梯度算法Adagrad概述 Adagrad(Adaptive Gradient Algorithm)是一种自适应学习率的优化算法,由Duchi等人在2011年提出。其核心思想是针对不同参数自动调整学习率,适合处理稀疏数据和不同参数梯度差异较大的场景。Adagrad通…...
Python:操作 Excel 折叠
💖亲爱的技术爱好者们,热烈欢迎来到 Kant2048 的博客!我是 Thomas Kant,很开心能在CSDN上与你们相遇~💖 本博客的精华专栏: 【自动化测试】 【测试经验】 【人工智能】 【Python】 Python 操作 Excel 系列 读取单元格数据按行写入设置行高和列宽自动调整行高和列宽水平…...
1.3 VSCode安装与环境配置
进入网址Visual Studio Code - Code Editing. Redefined下载.deb文件,然后打开终端,进入下载文件夹,键入命令 sudo dpkg -i code_1.100.3-1748872405_amd64.deb 在终端键入命令code即启动vscode 需要安装插件列表 1.Chinese简化 2.ros …...
DIY|Mac 搭建 ESP-IDF 开发环境及编译小智 AI
前一阵子在百度 AI 开发者大会上,看到基于小智 AI DIY 玩具的演示,感觉有点意思,想着自己也来试试。 如果只是想烧录现成的固件,乐鑫官方除了提供了 Windows 版本的 Flash 下载工具 之外,还提供了基于网页版的 ESP LA…...
【Go语言基础【13】】函数、闭包、方法
文章目录 零、概述一、函数基础1、函数基础概念2、参数传递机制3、返回值特性3.1. 多返回值3.2. 命名返回值3.3. 错误处理 二、函数类型与高阶函数1. 函数类型定义2. 高阶函数(函数作为参数、返回值) 三、匿名函数与闭包1. 匿名函数(Lambda函…...
【MATLAB代码】基于最大相关熵准则(MCC)的三维鲁棒卡尔曼滤波算法(MCC-KF),附源代码|订阅专栏后可直接查看
文章所述的代码实现了基于最大相关熵准则(MCC)的三维鲁棒卡尔曼滤波算法(MCC-KF),针对传感器观测数据中存在的脉冲型异常噪声问题,通过非线性加权机制提升滤波器的抗干扰能力。代码通过对比传统KF与MCC-KF在含异常值场景下的表现,验证了后者在状态估计鲁棒性方面的显著优…...
