ChatGPT及GIS、生物、地球、农业、气象、生态、环境科学领域案例

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

本次我们通过大量生物、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。

【特色】:

1、GPT与学科知识融合:GPT深层应用一定是和本身研究的专业知识相融合;

2、精选案例驱动学习:以科研过程为线,结合大量的精选实例掌握GPT技术的实际效果;

3、实践技能培养:不仅仅是理论,更重视实践演练和项目操作,以提升研究工作效率。

4、资源与支持:内容中讲解多种辅助插件应用,建立助学群促进学员之间的交流;

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) 大模型的强大功能与应用场景

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)

4) 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

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) GPT store(GPT商店产品)及高级提问技巧

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

基于ChatGPT大模型的论文助手

3 基于AI大模型的论文助手

案例3.1:大模型论文润色中英文指令大全

案例3.2:使用大模型进行论文润色

案例3.3:使用大模型对英文文献进行搜索

案例3.4:使用大模型对英文文献进行问答和辅助阅读

案例3.5:使用大模型提取英文文献关键信息

案例3.6:使用大模型对论文进行摘要重写

案例3.7:使用大模型取一个好的论文标题

案例3.8:使用大模型写论文框架和调整论文结构

案例3.9:使用大模型对论文进行翻译

案例3.10:使用大模型对论文进行评论,辅助撰写审稿意见

案例3.11:使用大模型对论文进行降重

案例3.12:使用大模型查找研究热点

案例3.13:使用大模型对你的论文凝练成新闻和微信文案

案例3.14:使用大模型对拓展论文讨论

案例3.15:使用大模型辅助专著、教材、课件的撰写

基于ChatGPT大模型的数据清洗

4 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4.1:使用大模型指令随机生成数据

案例4.2:使用大模型指令读取数据

案例4.3:使用大模型指令进行数据清洗

案例4.4:使用大模型指令对农业气象数据进行预处理

案例4.5:使用大模型指令对生态数据进行预处理

基于ChatGPT大模型的统计分析

5 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

案例5.1: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5.2:使用大模型进行t检验、F检验和卡方检验

案例5.3:使用大模型对生态环境数据进行方差分析、相关分析及回归分析

基于ChatGPT的经典统计模型

6 基于AI大模型的经典统计模型构建

案例6.1:基于AI辅助构建的混合线性模型在生态学中应用

案例6.2:基于AI辅助的全球尺度Meta分析及诊断、绘图

案例6.3:基于AI辅助的生态环境数据结构方程模型构建

案例6.4:基于AI辅助的贝叶斯优化及模型参数不确定性

基于ChatGPT的优化算法

7 基于AI大模型的频率派和贝叶斯派优化算法

案例7.1:最小二乘法优化模型参数优化

案例7.2:遗传算法、差分进化算法参数优化

案例7.3:贝叶斯定理和贝叶斯优化算法

案例7.4:蒙特拉罗马尔科夫链MCMC进行参数优化

基于ChatGPT大模型的机器学习

7 基于AI大模型的机器/深度学习

8 基于AI大模型的机器/深度学习

  1. 机器/深度学习
  2. 线性代数基础、特征值和特征向量
  3. 机器学习监督学习(回归、分类)、非监督学习(降维、聚类)
  4. 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
  5. 主成分分析、LDA、NMS、T-SNE、UMAP、Kmeans、Agglomerative、DBSCAN
  6. 支持向量机、决策树、随机森林、XGBoost、AdaBoost、LightGBM、高斯过程
  7. 深度学习算法(神经网络、激活函数、交叉熵、优化器)
  8. AI大模型的底层逻辑和算法结构(GPT1-GPT4)
  9. 卷积神经网络、长短期记忆网络(LSTM)

案例8.1: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8.2:使用大模型指令构建分类模型(支持向量机、XGBoost等)

案例8.3:使用大模型指令构建降维模型

案例8.4:使用大模型指令构建聚类模型

案例8.5:使用大模型指令构建卷积神经网络

案例8.6:使用大模型指令构建LSTM模型进行气象时序预测

ChatGPT的二次开发

9 基于AI大模型的二次开发

案例9.1:基于API构建自己的本地大模型

案例9.2:基于构建的本地大模型实现ChatGPT功能、模型评价和图像生成

案例9.3:ChatGPT Store构建方法

基于ChatGPT大模型的科研绘图

9 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9.1:大模型科研绘图指定全集

案例9.2: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、玫瑰图、气泡图、森林图、三元图、三维图等各类科研图

案例9.3:使用大模型指令对图形进行修改

基于ChatGPT大模型的GIS应用

11 基于AI大模型的GIS应用

1) R语言和Python空间数据处理主要方法

2) 基于AI大模型训练降尺度模型

3) 基于AI大模型处理矢量、栅格数据

4) 基于AI大模型处理多时相netCDF4数据

案例11.1:使用大模型绘制全球地图

案例11.2:使用大模型处理NASA气象多时相NC数据

案例11.3:使用大模型绘制全球植被类型分布图

案例11.4:使用大模型栅格数据并绘制全球植被生物量图

案例11.5:使用大模型处理遥感数据并进行时间序列分析

案例11.6:使用不同插值方法对气象数据进行插值

案例11.7:使用大模型进行空间聚类分析

案例11.8:使用大模型构建机器学习进行空间预测

基于ChatGPT大模型的项目基金助手

12 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12.1:使用大模型进行项目选题和命题

案例12.2:使用大模型进行项目书写作和语言润色

案例12.3:使用大模型进行项目书概念图绘制

基于大模型的AI绘图

12基于大模型的AI绘图

GPT DALL.E、Midjourney等AI大模型生成图片讲解

1) AI画图指令套路和参数设定

案例12.1:使用大模型进行图像识别

案例12.2:使用大模型生成图像指令合集

案例12.3:使用大模型指令生成概念图

案例12.4:使用大模型指令生成地球氮循环概念图

案例12.5:使用大模型指令生成土壤概念图

案例12.6:使用大模型指令生成病毒、植物、动物细胞结构图

案例12.7:使用大模型指令生成图片素材,从此不再缺图片素材

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:/a/554967.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系我们进行投诉反馈qq邮箱809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

Count the Values of k

目录 题目总览 思路 参考代码 原题链接: CF1933C Turtle Fingers: Count the Values of k 题目总览 # Turtle Fingers: Count the Values of k ## 题面翻译 给你三个**正**整数 $a$ 、 $b$ 和 $l$ ( $a,b,l>0$ )。 可以证明,总有一种方法可以选择*…

如何用ChatGPT进行论文撰写?

原文链接:如何用ChatGPT进行论文撰写?https://mp.weixin.qq.com/s?__bizMzUzNTczMDMxMg&mid2247601619&idx1&snb686fbe87dedfac2df3a6afe780b2ffe&chksmfa820c34cdf5852251dca64597024ea62ddbde280086535ec251f4b62b848d9f9234688384e6…

【论文速读】| 大语言模型是边缘情况模糊测试器:通过FuzzGPT测试深度学习库

本次分享论文为:Large Language Models are Edge-Case Fuzzers: Testing Deep Learning Libraries via FuzzGPT 基本信息 原文作者:Yinlin Deng, Chunqiu Steven Xia, Chenyuan Yang, Shizhuo Dylan Zhang, Shujing Yang, Lingming Zhang 作者单位&…

js高级 笔记02

目录 01 object提供的一些静态方法 02 词法作用域 03 作用域链 04 arguments的使用 05 开启严格模式 06 高阶函数 07 闭包 01 object提供的一些静态方法 Object.create() 对象继承 Object.assign(对象1,对象2) 对象合并 可以将对象2 里面的可枚举属性和自身的属性合并到…

C语言简单的数据结构:单链表的有关算法题(2)

题目: 4. 单链表相关经典算法OJ题3:合并两个有序链表5. 循环链表经典应⽤-环形链表的约瑟夫问题6. 单链表相关经典算法OJ题5:分割链表 接着我们介绍后面的三道题,虽然代码变多了但我们的思路更加通顺了 4. 单链表相关经典算法OJ题…

前端请求404,后端保无此方法

1、微信小程序前端路径404 2、后端报无此路径 3、查看路径下对应的方法 发现忘了在list方法前加GetMapping(“/list”),加上即可

Python用于创建和可视化环形图的工具库之pycirclize使用详解

概要 Python pycirclize库是一个用于创建和可视化环形图的工具,它提供了丰富的特性和功能,可以帮助用户展示环形结构数据的关系和比例。本文将深入探讨pycirclize库的安装、特性、基本功能、高级功能、实际应用场景等方面。 安装 安装pycirclize库非常简单,可以通过pip命令…

2024年华中杯数学建模竞赛全攻略:ABC题思路解析+代码实现+数据集+论文撰写+全程答疑

引言 (比赛后所有题目资料在文末获取呀) 华中杯数学建模竞赛是数学建模领域的一项重要赛事,它不仅考验参赛者的数学建模能力,还考验了编程技能、数据分析能力和论文撰写能力。为了帮助参赛者更好地准备2024年的竞赛,本…

记一次webshell排查但又无webshell的应急

某次应急中,客户吓坏了,说是内网流量分析设备中有很多webshell连接告警,作为一名卑微但又不失理想的安服仔,毅然直奔前线… 过程 去到现场后,直接打开客户的流量分析设备,的确看到一堆冒红的webshell连接…

【Java开发指南 | 第十二篇】Java循环结构

读者可订阅专栏:Java开发指南 |【CSDN秋说】 文章目录 循环1、while循环2、do-while循环3、for循环 break 关键字数组for循环continue 关键字 循环 与C语言相同,Java中有三种主要的循环结构: while 循环do…while 循环for 循环 1、while循…

python二级题目-仅使用 Python 基本语法,即不使用任何模块,编写 Python 程序计算下列数学表达式的结果并输出,小数点后保留 3 位。

x(((3**4)5*(6**7))/8)**0.5 .format 用法一: print({}.format(1)) 1 print(这个是format的用法{}。。。.format(3)) 这个是format的用法3 ’大括号1:{},大括号2:{},大括号3:{}‘.format(3,4,5) print(’大括号1:{},大括号2:{},大括号3:{}‘.form…

内业减少80%人工操作,林地地形轻松测!

林业作为维护生态平衡和保护环境的关键领域,其科学管理和合理利用是当前林业工作的重中之重。林业调查旨在全面了解当前林业资源的状况,其中林地地形测量是林业调查的基础工作。通过对林地地形的准确测量,可获取森林的地理位置、面积、地貌、…

(CVPR,2024)CAT-Seg:基于成本聚合的开放词汇语义分割

文章目录 摘要引言方法计算成本与嵌入空间成本聚合类别成本聚合CAT-Seg框架 实验 摘要 开放词汇的语义分割面临着根据各种文本描述对图像中的每个像素进行标记的挑战。在这项工作中,我们引入了一种新颖的基于成本的方法,以适应视觉语言基础模型&#xf…

设计模式———单例模式

单例也就是只能有一个实例,即只创建一个实例对象,不能有多个。 可能会疑惑,那我写代码的时候注意点,只new一次不就得了。理论上是可以的,但在实际中很难实现,因为你无法预料到后面是否会脑抽一下~~因此我们…

RocketMQ顺序消息消费重试DEMO

Producer - 加入了id为key,msg为bean的json字符 public class AddProducer {public static void main(String[] args) throws Exception {DefaultMQProducer producer new DefaultMQProducer("a-group");producer.setNamesrvAddr("192.168.0.211:9…

损失函数:Cross Entropy Loss (交叉熵损失函数)

损失函数:Cross Entropy Loss (交叉熵损失函数) 前言相关介绍Softmax函数代码实例 Cross Entropy Loss (交叉熵损失函数)Cross Entropy Loss与BCE loss区别代码实例 前言 由于本人水平有限,难免出现错漏&am…

密码学 | 椭圆曲线密码学 ECC 入门(二)

目录 4 椭圆曲线:更好的陷门函数 5 奇异的对称性 6 让我们变得奇特 ⚠️ 原文地址:A (Relatively Easy To Understand) Primer on Elliptic Curve Cryptography ⚠️ 写在前面:本文属搬运博客,自己留着学习。如果你和我一样…

【Linux】应用层协议:HTTP

URL 在之前的文章中我们实现了一个网络版本的计算器,在那个计算器中揉合了协议定制以及序列化反序列化的内容,我们当时也自己定制了一套协议标准,比如请求和响应的格式应该是什么?如何读到一个完整的报文?支持的运算符…

【XR806开发板试用】在 xr806 上移植 LVGL

本文参与极术社区的《基于安谋科技STAR-MC1的XR806开发板试用》活动。 不多废话,直接开搞,先上效果图 准备 开发环境啥的,已经有很多文章了,这里就不再提搭建开发环境的相关内容了。 一个屏幕(1.8’ 128x160) LVGL源码(v8.0.2…

京东微服务microApp使用总结

前言 基于现有业务门户进行微服务基础平台搭建 主应用框架:vue3vite 子应用框架:vue2webpack / vue3vite在这里插入代码片 本地调试即可:主应用子应用进行打通(注意:两者都是vue3vite) 问题总结 1.嵌入…