职贝云数AI新零售门户

标题: DeepSeek、GIS 与 Python 机器学习的全流程地质灾祸风险评价、易发性分析、信息化建库、灾后重建及SCI论文撰写 [打印本页]

作者: hgQbJBur 时间: 2025-8-21 11:41
标题: DeepSeek、GIS 与 Python 机器学习的全流程地质灾祸风险评价、易发性分析、信息化建库、灾后重建及SCI论文撰写

收费数据资源丨大气专栏丨双碳专栏丨收费教程

5天直播课程
第八期：交融DeepSeek、GIS 与 Python 机器学习的全流程地质灾祸风险评价、易发性分析、信息化建库、灾后重建及SCI论文成果撰写高级培训班
直播工夫：9月3日-4日、8日-10日【腾讯会议直播】
【五天教学、提供全部材料、代码及长期回放】

前言

地质灾祸是指全球地壳自然地质演化过程中，由于地球内动力、外动力或者人为地质动力作用下导致的自然地质和人类的自然灾祸突发事情。在降水、地震等自然诱因的作用下，地质灾祸在全球范围内频繁发生。我国不只常见滑坡灾祸，还包括崩塌、泥石流、地面沉降等多种类型，具有类型多样、分布广泛、危害性大的特点。为了更迷信有效地评价地质灾祸发生的能够性与严重程度，地质灾祸风险性评价技术正不断发展。风险性评价着重于分析多种致灾因子和区域特性，根据某个区域的地形、地质条件等要素，预测灾祸的发生概率与分布特征。当前，传统的地质灾祸评价模型（如信息量法、多因子加权分析等）仍在广泛运用，但随着大言语模型（如DeepSeek、ChatGPT）与GIS技术的结合，这一范畴迎来了全新的智能化处理方案。本课程引入DeepSeek、ChatGPT技术，将其与GIS、Python和机器学习深度交融。DeepSeek、GPT可辅助疾速处理致灾因子数据、生成分析脚本、优化风险性评价模型，并自动生成灾祸分布解读与灾后重建方案。课程内容涵盖从ArcGIS入门到高阶模型优化的全流程，经过项目实际和智能化工具运用，协助学员片面掌握地质灾祸风险评价方法，并提升在科研与实践运用中的智能分析与处理才能。应广大学者及工程技术人员要求，Ai尚研修特举行“基于DeepSeek、ChatGPT、GIS与Python机器学习的地质灾祸风险评价、易发性分析、信息化建库及灾后重建高级实际培训班”现告诉如下：
会议福利

1.提供全部课程回放，建立助学群，长期辅助交流。2.超级福利：赠送1个月ChatGPT4o/4.5/o1会员账号【此账号同时可以运用DeepSeek、Claude、Grok等模型，无需迷信上网】
培训方式

网络直播+助学群辅助+导师面对面实际工作交流（报名后加入助学群、查阅会议流程）
导师随行

1.建立导师助学交流群，长期停止答疑及阅历分享，辅助学习及运用；

2.课程结束后不定期召开线上答疑交流，辅助学习巩固工作实际成绩处理交流；

教学特征

1、原理深化浅出的讲解；

2、技巧方法讲解，提供一切案例数据及代码；

3、与项目案例相结合讲解完成方法，对接实践工作运用；

4、跟学上机操作、独立完成案例操作练习、全程成绩跟踪解析；

5、课程结束专属助学群辅助巩固学习及实践工作运用交流，不定期召开线上答疑；

证书及学时

参加培训的学员可以获得《地质灾祸风险性评价技术运用》专业技术证书及学时证明，网上可查。此证书可作为学时证明、个人学习和知识更新、单位在职人员专业技能素质培育及单位人才聘用重要参考根据。证书查询网址：www.aishangyanxiu.com
注：办理证书需提供电子版2寸照片及姓名、身份证号信息，开课前发给会务组人员。
发票开具

培训费、会议费、材料费、技术咨询费，配有盖章文件，用于参会人员报销运用；

(, 下载次数: 2)

培训费用

课程费用：3980元Ai尚研修会员费用：会员政策参会
【优惠活动】：
1：先生凭先生证有效证件参会可享用85折优惠。
2：分享冤家圈设置公开集赞20枚立减100元。
(, 下载次数: 1)

(, 下载次数: 1)

课程安排

第一章、DeepSeek、ChatGPT大言语模型提示词与地质灾祸基础【基础实际篇】
1、什么是大模型？

大模型（Large Language Model, LLM）是一种基于深度学习技术的大规模自然言语处理模型。

代表性大模型：GPT-4、BERT、T5、ChatGPT 等。

特点：

多义务才能：可以完成文本生成、分类、翻译、问答等义务。

上下文了解：能了解复杂的上下文信息。

广泛适配性：合适科研、教育、行业等多范畴运用。

2、高效提示词设计

什么是提示词？

提示词（Prompt）是向大模型输入的文字阐明，用于引导其生成希冀的输入。

提示词的设计准绳

明白性：明晰表达义务需求。

分步骤：将复杂义务分解为多个简单义务。

加入约束：限制输入格式、字数等。

提示词优化示例

不明白的提示词

优化后的提示词

3、基本概念

地质灾祸类型

地质灾祸发育特征与分布规律

地质灾祸危害特征

地质灾祸孕灾地质条件分析

地质灾祸诱发要素与构成机理

4、GIS原理与ArcGIS平台引见

GIS简介

ArcGIS基础

空间数据采集与组织

空间参考

空间数据的转换与处理

ArcGIS中的数据编辑

地理数据的可视化表达

空间分析：

数字地形分析

叠置分析

间隔制图

密度制图

统计分析

重分类

三维分析

5、Python编译环境配置

Python自带编辑器IDLE运用

Anaconda集成环境安装及运用

PyCharm环境安装及运用

6、地质灾祸范畴中大模型的潜力

风险评价：疾速处理和分析地质灾祸相关的文本数据（如灾祸报告、旧事）。

知识提取：从历史文献中提取风险评价参数。

数据管理：辅助生成元数据描画，提升数据库建设效率。

灾后重建：协助生成重建方案和应急对策建议。

(, 下载次数: 3)

(, 下载次数: 1)

(, 下载次数: 1)

(, 下载次数: 3)

第二章、空间信息数据库建设【基础实际篇】

空间数据库建立及运用

(, 下载次数: 1)

1）地质灾祸风险调查评价成果信息化技术相关要求解读

2）数学基础设计

比例尺；坐标系类型：地理坐标系，投影坐标系；椭球参数；投影类型；坐标单位；投影带类型等。

3）数据库内容及要素分层

图层划分准绳；图层划分及命名；图层外部属性表

(, 下载次数: 3)

4）数据库建立及入库

创建数据库、要素集、要素类、栅格数据和关系表等。

(, 下载次数: 3)

矢量数据（shp文件）入库

Table表入库：将崩塌、滑坡、泥石流等表的属性数据与灾祸点图层关联。

栅格数据入库

栅格数据集入库：遥感影像数据、DEM、坡度图、坡向图、降雨量等值线图以及其他经过空间分析得到的各种栅格图像入库。

5）数据质量控制

应用Topology工具检查点线面及其之间的拓扑关系并修正；图属分歧性检查与修正。

第三章、DeepSeek、ChatGPT支持下地质灾祸风险评价模型与方法【实战篇】

(, 下载次数: 2)

1、地质灾祸易发性评价模型与方法

评价单元确定

易发性评价目的体系

易发性评价模型

权重的确定

2、滑坡易发性评价

评价目的体系

地形：高程、坡度、沟壑密度、地势坎坷度等。

地貌：地貌单元、微地貌外形、总体地势等。

地层岩性：岩性特征、岩层厚度、岩石成因类型等

地质构造：断层、褶皱、节理裂隙等。

地震：烈度、动峰值加速度、历史地震活动状况等

工程地质：区域地壳波动性，基岩埋深，次要持力层岩性、承载力、岩土体工程地质分区等。

常用目的提取

坡度、坡型、高程、地形坎坷度、断裂带间隔、工程地质岩组、斜坡结构、植被覆盖度、与水系间隔等因子提取

DeepSeek、ChatGPT支持：

自动提取目的的定义及适用场景。

建议新增或调整目的，根据区域特点生成个性化的目的体系。

(, 下载次数: 1)

目的因子相关性分析

（1）相关性系数计算与分析

(, 下载次数: 2)

（2）共线性诊断

(, 下载次数: 2)

评价目的信息量

(, 下载次数: 3)

评价目的权重确定
DeepSeek、ChatGPT支持：
自动生成AHP法的权重计算表格

提供数据的统计分析代码

运用机器学习方法计算特征权重

滑坡易发性评价结果分析与制图

滑坡易发性综合指数

易发性等级划分

易发性评价结果制图分析

(, 下载次数: 2)

2、崩塌易发性评价

3、泥石流易发性评价

泥石流评价单元提取

水文分析，沟域提取

无高地DEM生成

水流方向提取

汇流累积量

水流长度

河网提取

流域分割

沟壑密度计算

模型构建器

水文分析工具箱制造

(, 下载次数: 2)

泥石流评价目的

崩滑严重性、泥沙沿程补给长度比、沟口泥石流堆积活动、沟谷纵坡降、区域构造影响程度、流域植被覆盖度、工程地质岩组、沿沟松懈堆积物储量、流域面积、流域相对高差、河沟堵塞程度等

典型泥石流评价目的选取

(, 下载次数: 3)

评价因子权重确定

泥石流易发性评价结果分析与制图

泥石流易发性综合指数计算

泥石流的易发性分级确定

泥石流易发性评价结果

(, 下载次数: 1)

4、地质灾祸易发性综合评价

综合地质灾祸易发值=MAX [泥石流灾祸易发值，崩塌灾祸易发值，滑坡灾祸易发值]

第四章、DeepSeek、ChatGPT支持下地质灾祸风险性、易损性、易发性评价【实战篇】

1、地质灾祸风险性评价

(, 下载次数: 2)

2、地质灾祸风险性评价

风险性评价因子选取

在某种诱发要素作用下，一定区域内某一工夫段发生特定规模和类型地质灾祸的能够性。

区域构造复杂程度，活动断裂发育程度，地震活动等都能够诱发地质灾祸；强降雨的诱发，灾祸发生的频率、规模也会加强地质灾祸发生的机率。

风险性评价因子量化

崩滑风险性因子量化

统计各级范围内的灾祸个数及面积，应用信息量计算方法到各级的信息量值。

泥石流风险性评价因子权重

风险性评价与结果分析

3、地质灾祸易损性评价

地质灾祸易损性因子分析

人口易损性

房屋建筑易损性

农业易损性

林业易损性

畜牧业易损性

道路交通易损性

水域易损性

人口易损性评价因子提取

人口密度数据处理

用人口密度数据来量化人口易损性，基于各行政单元统计年鉴获取的人口数量，结合房屋建筑区数据，量化人口的空间分布，基于GIS的网格分析，得到单位面积上的人口数量即人口密度。

易损性赋值

人口易损性因子提取

建筑易损性评价

建筑区密度数据处理

用房屋建筑区密度数据来量化房屋建筑易损性，应用房屋建筑区数据，基于GIS的网格分析，得到单位面积上的房屋建筑区面积，即房屋建筑区密度。

易损性赋值

建筑物易损性因子提取

交通设备易损性评价

道路数据的获取

用 ArcGIS 缓冲分析功能，构成道路的面文件

不同类型的道路停止赋值

道路易损分布结果分析

综合易损性评价

综合易损性叠加权重

综合易损性评价结果提取与分析

4、地质灾祸风险评价结果提取与分析

(, 下载次数: 2)

5、AI辅助文本生成与总结

自动化报告生成：由ChatGPT生成分析报告。

结果描画：结合分析结果，自动生成易发性、风险性及综合风险分布的阐明文字。

直观的地图注释：为GIS地图的各个风险区域生成精准且简约的描画性文本。

报告模板创建：协助生成地质灾祸评价报告的结构化框架。

地质灾祸风险性评价报告

1. 引言

区域概述：描画分析区域。

数据来源：包括DEM、遥感影像、历史灾祸数据。

2. 方法与模型

运用的空间分析方法及模型阐明。

3. 结果

风险性分布图阐明。

高风险区、中风险区、低风险区的面积统计。

4. 结论与建议

次要发现：如某区域是滑坡的高风险区。

防灾减灾措施建议。

6、GPT在地质灾祸易发性评价中的优势

疾速分析：高效生成脚本或报告框架，简化反复休息。

智能建议：根据已有数据，引荐合适的模型和评价目的。

动态优化：结合交互式建议，优化评价流程和结果。

可视化支持：结合GIS工具生成易发性分布图的阐明和自动注释。

第五章、基于DeepSeek、ChatGPT、Python数据预处理与分析【进阶篇】

1、数据类型引见

2、点数据获取与处理

灾祸点统计数据获取与处理

(, 下载次数: 1)

(, 下载次数: 1)

气候站点数据获取与处理

气候站点点位数据处理

气候数据获取

数据整理

探求性分析

数据插值分析

(, 下载次数: 2)

3、矢量数据的获取与处理

道路、断层、水系等矢量数据的获取

欧氏间隔

核密度分析

河网密度分析

(, 下载次数: 3)

4、栅格数据获取与处理

DEM，遥感影像等栅格数据获取

影像拼接、裁剪、掩膜等处理

NoData值处理

如何一致行列号

5、NC数据获取与处理

NC数据简介

NC数据获取

模型构建器

NC数据如何转TIF？

(, 下载次数: 1)

6、遥感云计算平台数据获取与处理

遥感云平台数据简介

如何从云平台获取数据？

数据上传与下载

基本函数简介

植被指数提取

土地应用数据获取

(, 下载次数: 2)

7、Python数据清洗

Python库简介与安装

读取数据

一致行列数

缺失值处理

相关性分析/共线性分析

主成分分析法（PCA）降维

数据标准化

生成特征集

(, 下载次数: 2)

(, 下载次数: 3)

8、AI支持数据处理与分析

义务支持

数据格式转换：ChatGPT可以生成指点如何在ArcGIS中停止数据格式转换的代码或脚本。

数据清算：运用ChatGPT生成Python代码，处理ArcGIS无法直接清算的复杂数据成绩。

自动化分析：应用GPT停止数据总结和分析报告生成。

运用场景

数据分布解读：从空间数据中提取有意义的空间关系。

提供脚本：ChatGPT可以协助编写用于ArcGIS的Python脚本（如arcpy）以提高效率。

第六章、DeepSeek、ChatGPT、GIS在灾后重建过程中的运用【拓展篇】

1、土方纵坡分析

由等高线产生不规则三角网

计算工程填挖方

应用二维线要素纵剖面

暂时生成剖纵面线

2、应急救援途径规划分析

表面分析、成本权重间隔、栅格数据间隔制图等空间分析；

应用专题地图制图基本方法，制造四川省茂县地质灾祸应急救援道路图，

最佳途径的提取与分析

3、灾祸恢复重建选址分析

确定选址的影响因子

确定每种影响因子的权重

搜集并处理每种影响因子的数据：地形分析、间隔制图分析，重分类

恢复重建选址分析

4、震后生态环境变化分析

运用该类软件弱小的数据采集、数据处理、数据存储与管理、空间查询与空间分析、可视化等功能停止生态环境变化评价。

5、AI智能问答与辅助决策

空间分析指点：用户可以咨询ChatGPT完成复杂空间分析（如插值分析、缓冲区分析）。

创建风险性分析脚本

import arcpy

# 定义输入数据途径

input_data = "path/to/landslide_data.shp"

output_analysis = "path/to/landslide_risk.gdb"

# 创建缓冲区分析

arcpy.Buffer_analysis(input_data, output_analysis, "500 Meters")

# 脚本描画

description = "为滑坡点创建500米缓冲区分析，并保存结果至指定的地理数据库。"

实时辅助：为GIS用户提供操作步骤或技术建议。

(, 下载次数: 2)

第七章、基于DeepSeek、ChatGPT与Python机器学习在滑坡易发性分析、地质灾祸预测中的运用【高阶篇】

(, 下载次数: 2)

1、Python数据清洗

Python库简介与安装

读取数据

一致行列数

缺失值处理

相关性分析/共线性分析

主成分分析法（PCA）降维

数据标准化

生成特征集

(, 下载次数: 4)

相关概念：

训练前能否有必要对特征归一化

为什么要处理缺失值（Nan值）

输入的特征间相关性过高会有什么影响

什么是训练集、测试集和验证集；为什么要如此划分

超参数是什么

什么是过拟合，如何避免这种现象

模型引见：

逻辑回归模型

随机森林模型

支持向量机模型

完成方案：

(, 下载次数: 2)

一、线性概率模型——逻辑回归

引见

衔接函数的选取：Sigmoid函数

致灾因子数据集：数据引见；相关性分析；逻辑回归模型预测；样本精度分析；分类混淆矩阵

留意事项

二、SVM支持向量机

线性分类器

SVM-核方法：核方法引见；sklearn的SVM核方法

参量优化与调整

SVM数据集：支持向量机模型预测；样本精度分析；分类混淆矩阵

三、Random Forest的Python完成

数据集

数据的随机选取

待选特征的随机选取

相关概念解释

参量优化与调整：随机森林决策树深度调参；CV交叉验证定义；混淆矩阵；样本精度分析

基于pandas和scikit-learn完成Random Forest：数据引见；随机森林模型预测；样本精度分析；分类混淆矩阵

四、XGBoost（Extreme Gradient Boosting）

XGBoost 是一种基于决策树的梯度提升算法。它经过延续地训练决策树模型来最小化损失函数，从而逐渐提升模型功能

数据划分：

将数据集划分为训练集和测试集，采用随机划分或按工夫序列划分的方法。

特征工程

对数据停止特征工程，包括特征缩放、特征变换、特征组合等。

构建模型

选择合适的模型参数，如树的数量、树的深度、学习率等。

模型优化：

经过交叉验证来调整模型参数，以提高模型的泛化才能。

模型训练

运用训练集对 XGBoost 模型停止训练。

经过迭代优化损失函数来提高模型功能。

模型评价

运用测试集对训练好的模型停止评价。

运用一些常见的评价目的，如准确率、召回率、F1 分数等。

绘制 ROC 曲线或者计算 AUC 值来评价模型的功能。

结果解释与运用：

对模型的预测结果停止解释，分析模型的重要特征和决策规则。

五、神经网络模型

TensorFlow次要架构

神经网络：ANN\CNN\RNN

(, 下载次数: 1)

导入数据集

分割数据集

定义网络架构

调用tf.keras.models.Sequential()或tf.keras.layers.Layer()创建模型

Sequential: 将多个网络层封装，按顺序堆叠神经网络层

Dense: 全衔接层

activation: 激活函数决议神经元能否应该被激活

编译模型

经过compile 函数指定网络运用的优化器对象、损失函数类型，评价目的等设定

优化器（optimizer）：运转梯度下降的组件

损失（loss）：优化的目的

评价目的（metrics）：在训练过程停止评价的附加评价函数，以进一步查看有关模型功能

训练模型

经过 fit()函数送入待训练的数据集和验证用的数据集，前往训练过程中的损失值和指定的度量目的的变化状况，用于后续的可视化和模型功能评价。

循环迭代数据集多个 Epoch，每次按批产生训练数据、前向计算，然后经过损失函数计算误差值，并反向传播自动计算梯度、更新网络参数

评价模型

Model.evaluate()测试模型的功能目的

模型预测

Model.predict(x)方法即可完成模型的预测

参数优化

六、集成学习方法

stacking集成算法

(, 下载次数: 2)

预备数据集：

将数据集分为训练集和测试集。

创建基本模型：

选择多个不同类型的基本模型，如决策树、随机森林、支持向量机、神经网络等。

运用训练集对每个基本模型停止训练

生成基本模型的预测结果

运用训练集对每个基本模型停止预测

对于分类成绩，每个模型都会生成一个概率矩阵，每一列代表一个类别的预测概率；对于回归成绩，每个模型会生成一个预测值向量。

构建元模型：

将基本模型的预测结果作为新的特征，构建一个元模型。

元模型可以是任何机器学习模型，通常选择简单的模型如逻辑回归、线性回归或者简单的决策树。

运用元模型停止预测

将测试集输入到每个基本模型中，得到预测结果。

将基本模型的预测结果输入到元模型中停止最终的预测。

Blending交融

预备数据集：

训练集

验证集

测试集

(, 下载次数: 2)

创建基本模型：

选择多个不同类型的基本模型，如决策树、随机森林、支持向量机、神经网络等。

运用训练集对每个基本模型停止训练。

生成基本模型的预测结果：

运用训练集对每个基本模型停止预测。

对于分类成绩，每个模型会生成一个概率矩阵，每一列代表一个类别的预测概率；

对于回归成绩，每个模型会生成一个预测值向量。

创建元模型：

将基本模型的预测结果作为输入特征，结合验证集的真实标签，训练一个元模型。

元模型可以是任何机器学习模型

运用元模型停止预测：

将测试集输入到每个基本模型中，得到它们的预测结果。

将这些基本模型的预测结果作为输入，输入到元模型中停止最终的预测。

四、方法比较分析

模型功能评价：K 折交叉验证的方法

精度分析：accuracy；precision；recall；F1-score，AUC

(, 下载次数: 2)

结果对比分析

(, 下载次数: 1)

五、AI辅助模型训练与预测

生成机器学习代码：ChatGPT可以生成用于训练和部署地质灾祸预测模型的代码，例如基于滑坡易发性评价目的的随机森林或逻辑回归。

结果解释：结合GIS中的地理数据，提供模型预测的解释性分析。

AI加强的空间分析：应用ChatGPT解释ArcGIS生成的模型数据（如风险性分布图）。

代码优化：经过ChatGPT优化地质灾祸预测的模型代码。

第八章、DeepSeek、ChatGPT在SCI论文撰写中的运用

1、论文写作要点分析

应用ChatGPT和相关AI工具分别梳理 AI 技术、GIS 在地质灾祸防治范畴的国内外研讨停顿，指出当前研讨的不足，如数据交融不充分、模型精度待提高等，明白本研讨的切入点。

2、论文投稿技巧分析

(, 下载次数: 1)

3、论文案例分析

(, 下载次数: 2)

(, 下载次数: 2)
4、ChatGPT在SCI论文撰写中的运用
引言和综述

疾速整理和总结大量文献。

自动生成研讨背景和意义描画。

数据分析与方法描画

提供代码模板完成数据分析。

协助编写复杂方法的粗浅化描画。

言语润饰

检查语法、拼写和语句流利性。

改进句式表达，使其更符合学术风格。

结果与讨论

自动生成结果描画和数据解释。

提供与现有研讨对比的阐述建议。

参考文献管理

根据援用文献疾速生成APA、MLA等格式的参考文献。

辅助检索相关研讨文献。

(, 下载次数: 2)

注：请提早自备电脑及安装所需软件。

报名方式

详细报名流程，请联络课程担任人赵钰教师：18510371663（微电）QQ咨询：3522695753
(, 下载次数: 2)

(, 下载次数: 2)

线上、线下课程安排

AI赋能R-Meta分析核心技术：从热点发掘到高级模型、助力高效科研与论文发表"培训班
直播工夫：8月15日-16日、22日-23日AI智慧高光谱遥感实战精修班——暨手撕99个案例项目、全覆盖技术链与运用场景一站式提升方案直播工夫：8 月 22 日-23 日、29 日-302025最新AI-Python机器学习与深度学习实际技术运用培训班直播工夫：8月25日-28日高程度学术论文写作的“破局”之道暨AI支持下的高分SCI论文后期预备、写作、高质量图表制造、投稿技巧一站式提降低级培训班直播工夫：9月5日-6日、12日-13日ArcGIS水文及空间分析与SWMM交融协同在城市排水防涝范畴中的运用高级培训班直播工夫：8月22日-25日FLEXPART 拉格朗日粒子分散形式建模技术及研讨大气污染物源-汇关系中的实际阅历与技巧高级培训班直播工夫：9月6日-7日、13日Python驱动的无人机多光谱-点云交融技术在生态三维建模与碳储量/生物量/LULC估算中的全流程实战培训班直播工夫：8月23日-24日、30日-31日全流程PHREEQC水文地球化学模拟及高阶耦合技术实战研修班直播工夫：9月6日-7日、13日-14日第十三期：破“卷”立新-2025 年国自然/省级基金项目撰写技巧全流程实战培训班直播工夫：8月30日-31日
2025最新Transformer模型及深度学习前沿技术运用高级培训班
直播工夫：9月12日-15日交融DeepSeek、GIS 与 Python 机器学习的全流程地质灾祸风险评价、易发性分析、信息化建库、灾后重建及SCI论文成果撰写高级培训班直播工夫：9月3日-4日、8日-10日六天教学：地表水-地下水耦合建模全景解析暨SWAT-MODFLOW地表与地下协同模拟及多情形专题运用培训班直播工夫：9月12日-14日、19日-21日自主构建智慧科研写作系统——交融LLM语义了解、多智能体义务协同与n8n自动化工作流构建培训班直播工夫：9月12日-13日、19日-20日智能遥感新质消费力暨DeepSeek、Python、OpenCV驱动的空天地数据辨认与计算及15个行业标杆案例直播工夫：9月19日-20日、26日-27日
点击课程标题了解详细引见

(, 下载次数: 2)

(, 下载次数: 2)

(, 下载次数: 1)

(, 下载次数: 2)

(, 下载次数: 1)

扫码咨询课程概况

添加小编微信，海量数据、视频教程收费获取

(, 下载次数: 3)

点击进入

Ai尚研修收费数据材料大全（2025年8月7日更新）

声明：本号旨在传播、传递、交流，对相关文章内容观点保持中立态度。触及内容如有侵权或其他成绩，请与本号联络，第一工夫做出撤回。

END

Ai尚研修丨专注科研范畴

技术推行，人才招聘引荐，科研活动服务

科研技术云导师，Easy Scientific Research

欢迎光临职贝云数AI新零售门户 (https://www.taojin168.com/cloud/)