AI大预言模型——ChatGPT在地学、GIS、气象、农业、生态、环境应用

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了AI大预言模型——ChatGPT在地学、GIS、气象、农业、生态、环境应用。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

原文链接:AI大预言模型——ChatGPT在地学、GIS、气象、农业、生态、环境应用

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

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)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

三基于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

四基于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

五基于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:使用大模型指令对生态环境数据进行方差分析、相关分析及回归分析

六基于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

七基于ChatGPT大模型的机器学习

7 基于AI大模型的机器/深度学习

1)机器/深度学习

2)AI大模型的底层逻辑和算法结构(GPT1-GPT4)

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)深度学习算法(神经网络、激活函数、交叉熵、优化器)

6)卷积神经网络、长短期记忆网络(LSTM)

案例7.1: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7.2:使用大模型指令构建分类模型(支持向量机、XGBoost等)

案例7.3:使用大模型指令构建降维模型

案例7.4:使用大模型指令构建聚类模型

案例7.5:使用大模型指令构建深度学习模型,实现预测和解释

八ChatGPT的二次开发

8 基于AI大模型的二次开发

案例8.1:基于API构建自己的本地大模型

案例8.2: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8.3:ChatGPT Store构建方法

九基于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

十基于ChatGPT大模型的GIS应用

10 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10.1:使用大模型绘制全球地图

案例10.2:使用大模型处理NASA气象多时相NC数据

案例10.3:使用大模型绘制全球植被类型分布图

案例10.4:使用大模型栅格数据并绘制全球植被生物量图

案例10.5:使用大模型处理遥感数据并进行时间序列分析

案例10.6:使用不同插值方法对气象数据进行插

十一基于ChatGPT大模型的项目基金助手

11 基于AI大模型的项目基金助手

1)基金申请

2)基因申请助手

案例11.1:使用大模型进行项目选题和命题

案例11.2:使用大模型进行项目书写作和语言润色

案例11.3:使用大模型进行项目书概念图绘制

十二基于大模型的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

大模型使用实现案例解释,人工智能,chatgpt,深度学习,地球科学,生态学,农业科学,大气科学文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-840716.html

到了这里,关于AI大预言模型——ChatGPT在地学、GIS、气象、农业、生态、环境应用的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

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: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • 探究ChatGPT与GPT-4的缺陷不足,揭示大预言LLM模型的局限性——没有完美的工具

      2022 年末 ChatGPT 的横空出世,在整个自然语言处理乃至人工智能领域都掀起了一阵海啸。自席卷全球以来便引起各行各业空前的热度,数亿用户震惊于 ChatGPT 的强大智能,感慨机器智能的飞速革新,研究背后的关键技术革新,然而这并不代表 ChatGPT 已然完美无瑕,从业者

    2024年02月06日
    浏览(31)
  • MATLAB野外观测站生态气象数据处理分析实践应用

    1.基于MATLAB语言 2.以实践案例为主,提供所有代码 3.原理与操作结合 4.布置作业,答疑与拓展 示意图: 以野外观测站高频时序生态气象数据为例,基于MATLAB开展上机操作: 1.不同生态气象要素文件的数据读写与批处理实现 2.不同生态气象要素时序数据的质量控制与缺失插补

    2024年02月06日
    浏览(40)
  • “AI Earth”人工智能创新挑战赛:助力精准气象和海洋预测Baseline[3]:TCNN+RNN模型、SA-ConvLSTM模型

    【机器学习入门与实践】入门必看系列,含数据挖掘项目实战:模型融合、特征优化、特征降维、探索性分析等,实战带你掌握机器学习数据挖掘 专栏详细介绍:【机器学习入门与实践】合集入门必看系列,含数据挖掘项目实战:数据融合、特征优化、特征降维、探索性分析

    2024年02月11日
    浏览(27)
  • 基于GIS的生态安全网络格局构建(附练习数据下载)

    一、数据来源介绍 土地利用数据、高程数据、植被指数数据均来源于中国科学院资源环境科学与数据中心(https://www.resdc.cn/)。 图片 二、数据预处理 01 土地利用数据预处理 我们从中国科学院资源环境科学与数据中心官网上下载下来的土地利用栅格数据是整型的,我们可以

    2023年04月24日
    浏览(30)
  • 对标ChatGPT生态: 智谱全新大模型 GLM-4 发布

    🍁 展望:关注我, AI 和 编程 学习之旅上,我与您一同成长! 今天上午,在北京举办 2024年度技术开放日 Zhipu DevDay,国内当前估值最高的AI大模型独角兽智谱AI发布了 新一代基座大模型GLM-4 。 性能比上一代提升接近60%,整体评测结果进阶GPT-4,支持更长的上下文、更强的多模

    2024年01月17日
    浏览(49)
  • 基于GIS的生态安全网络格局构建之主成分分析

    来源:GIS前沿 一、数据来源介绍 (一)数字高程数据、归一化植被指数数据 本文所用到的松原市宁江区数字高程数据采用30 m分辨率的GDEMV 3数字高程数据、归一化植被指数数据采用250m分辨率的MYD13Q1植被指数16天合成产品,这些数据均来源于中国科学院计算机网络信息中心地

    2023年04月20日
    浏览(35)
  • 金融行业步入大模型时代,AI重塑生态与价值

    中国人工智能事业尽管起步较晚,但呈现出飞速发展的势头,自2014年起至今,经历了从创业高潮到应用部署再到技术瓶颈的全面生命周期,而今正迈入大规模商业变现的崭新阶段。围绕生成式AI浪潮下,谁能率先落地的AIGC应用,谁就能拥有智能化应用的机遇。 从《金融科技

    2024年02月10日
    浏览(33)
  • AI模型互通的新开放生态系统ONNX介绍与实践

    Facebook与微软联合推出了一种开放式的神经网络切换格式——ONNX,它是一种表征深度学习模型的标准,可以实现模型在不同框架之间进行迁移。 ONNX 的全称为“Open Neural Network Exchange”,即“开放的神经网络切换”。顾名思义,该项目的目的是让不同的神经网络开发框架做到互

    2024年02月01日
    浏览(32)
  • AIGC 生成式人工智能进化史——谁在布局生成式AI?大模型的生态:模型即服务(MaaS)的新生态加速形成!

    纵览生成式人工智能(Generative AI或AIGC,两种表述均可,国内更多用AIGC)进化史,从AI诞生之始,人们就试图让机器生成内容,与其对话,并诞生了最早的图灵测试标准。多年来,生成式AI的发展一直不温不火。直到去年Midjourney、Stable Diffusion等文生图应用点燃了大众的热情,

    2024年02月10日
    浏览(41)
  • Spring AI 来了,打造Java生态大模型应用开发新框架!

    尽管 Python 长期主导 AI 大模型应用开发领域,但 Java 并未熄火!Spring AI 来了,正式告别实验期,迈向广泛应用新阶段!这意味着 Spring 生态体系的广大开发者,迎来 AI 大模型应用开发的新里程。 Spring AI 是一个 AI 工程师的应用框架,它提供了一个友好的 API 和开发 AI 应用的抽

    2024年04月12日
    浏览(39)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包