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生态| 遥感| 水文| 双碳| 洪水|

Python实现水文水质预测：Numpy/Matplotlib/TensorFlow实战: 王艳 2025-8-15 10:01; 摒弃晦涩的数学理论和梯度公式的推导，重点介绍python系列软件包的基础知识、基于TensorFlow的模型实现方法以及不同模型的应用场景，旨在借助这些工具和软件包，使不同学科和知识背景的人员能使用深度学习技术解决实际工作中的问题。本次内容以水文水质领域的应用为背景，包括流量预报、水位预报、水质综合评价和水质预测 ...; 1203 次阅读|没有评论

Python机器学习与深度学习；Transformer前沿技术注意力机制/目标检测/语义分割等: 王艳 2025-8-14 10:20; 大型语言模型不仅在自然语言处理领域取得突破，也日益成为助力Python编程、加速机器学习与深度学习项目落地的重要工具。与此同时，以PyTorch为代表的深度学习框架，凭借其灵活、高效、易扩展的特性，持续受到科研人员和工程师的青睐。最新AI-Python机器学习与深度学习实践技术应用帮助科研工作者、工程师及AI ...; 1303 次阅读|没有评论

基于R语言的现代贝叶斯统计学方法；INLA下的贝叶斯回归: 王艳 2025-8-6 17:27; 贝叶斯统计学是一门基本思想与传统基于频率思想的统计学完全不同的统计学方法；它以其灵活性和先进性在现代的统计学中占据着重要的地位。基于R语言的现代贝叶斯统计学方法（贝叶斯参数估计、贝叶斯回归、贝叶斯计算）第一章贝叶斯统计学的思想与概念 1.信念函数与概率 2.事件划分与贝叶斯法则 3. ...; 1759 次阅读|没有评论

基于Python/MATLAB科研数据可视化: 王艳 2025-8-5 09:07; 基于Python科研数据可视化系统学习Python环境下的数据可视化方法，依托Python开发工具，掌握Python编程基础知识，以及Matplotlib、Seaborn、Bokeh、Pyecharts、Plotly、Altair、NetworkX、Basemap、Geoplotlib等常用可视化库的基本绘图及高级绘图技巧等内容。【目标】： 1、掌握Python编程基础知识（环境 ...; 1836 次阅读|没有评论

CLM陆面过程模式应用及进阶；CLM安装、运行、移植、编译、结果处理、可视化: 王艳 2025-8-1 09:51; CLM模式完善的生物地球物理过程、水文过程、生物地球化学过程和动态植被过程使得模式不仅可以模拟植被覆盖相关的物理过程和与土壤水热传导相关的物理过程，可以模拟地表径流、基流、植被冠层蒸发、植被蒸腾、土壤蒸发等水文循环变量，可以通过嵌套次网格实现动态植被的碳氮循环模拟研究，更是可以用于冻土、林火、城市冠 ...; 1395 次阅读|没有评论

Python-PLAXIS：岩土工程建模/渗流/动力，隧道/基坑/大坝/边坡自动化建模与安全分析: 王艳 2025-7-30 09:50; 主要针对岩土工程中的各种问题（塑性、渗流、固结、动力、稳定安全、热力TM），搭建自己的Plaxis模型，包括Plaxis Python API的连接与配置、外部Python编译器的使用、Python命令流自动建模过程、Python远程脚本读取输出结果等，其中的Python建模模块尽可能做到零基础开始，通过提供标准命令流库，使用搭积木、摆乐高的形 ...; 2151 次阅读|没有评论

农田温室气体（CH4/N2O/CO2）排放模拟——生命周期评价法（LCA）、碳库模型编程、DSSAT: 王艳 2025-7-29 09:43; 从生命周期评价法（LCA）、经验模型和过程模型三个维度详解农田温室气体排放的模拟，甲烷（CH4）、氧化亚氮（N2O）和二氧化碳（CO2）的排放过程以及模拟技术，掌握农田温室气体排放的模拟技术。第一章温室气体排放模拟研究农田温室气体排放的经典实验设计农田温室气体排放的全球数据整合农田温室气体 ...; 1363 次阅读|没有评论

Python/R语言+DSSAT作物模型建模方法批量模拟优化: 王艳 2025-7-28 09:33; 了解和熟悉DSSAT模型的关键算法和软件的操作是学习DSSAT模型的基础。此外，想要成为一名优秀的作物模型使用者与科研团队不可或缺的人才，除了掌握对作物模型相关知识之外，还要掌握模型的快速模拟和高效数据分析能力。最新DSSAT作物模型建模方法及实践技术应用第一章 DSSAT模型与高级应用 1.作物生长模型 ...; 1732 次阅读|没有评论

R语言空间分析可视化；矢量/栅格处理、地统计建模、机器学习预测、空间尺度转换等: 王艳 2025-7-26 09:43; 学习R语言在空间数据处理、管理以及可视化的操作，从空间数据计量、空间数据插值、空间数据建模、机器学习空间预测、空间升、降尺度、数据可视化、知识图谱等方面让您全方位掌握R语言空间数据分析模拟预测及可视化技术。专题一 R语言空间数据介绍及数据挖掘 1、R语言空间数据讲解及应用特点 1)R语言基础与数 ...; 1520 次阅读|没有评论

Python机器学习+深度学习+生态水文应用：数据清洗/算法原理/空间模拟/时间序列预测等: 王艳 2025-7-25 10:58; 了解机器学习的发展历史、计算原理、基本定义，熟悉机器学习方法的分类，常用机器学习方法，以及模型的评估与选择；熟悉数据预处理的流程，掌握python程序包的使用；理解机器学习在生态水文中的应用，掌握机器学习模型构建方法，学会构建机器学习模型用于地表参数的空间模拟与时间预测，并掌握生态水文过程分析。第 ...; 2330 次阅读|没有评论

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