基于AI支持下的自然科学研究全流程实践技术应用

自然科学研究遵循严谨的科学方法论，包括文献调研、问题综述、试验设计、提出假设、数据清洗、统计诊断、大数据分析、经典统计模型（回归模型、混合效应模型、结构方程模型、Meta分析模型）、参数优化、机器/深度学习、大尺度模型构建与模拟、论文辅助阅读、论文写作、翻译、润色、审稿、科研绘图、GIS绘图、概念图绘制、项目基金撰写及润色等过程。

一：开启自然科学研究新范式
1、基于ChatGPT-4o开启科研新范式
二：基于ChatGPT大模型的论文写作
2、科学论文写作全面提升
案例2.1：大模型论文润色中英文提问模板
案例2.2：使用大模型进行论文润色
案例2.3：使用大模型对英文文献进行搜索
案例2.4：使用大模型对英文文献进行问答和辅助阅读
案例2.5：使用大模型提取英文文献关键信息
案例2.6：使用大模型对论文进行摘要重写
案例2.7：使用大模型取一个好的论文标题
案例2.8：使用大模型写论文框架和调整论文结构
案例2.9：使用大模型对论文进行翻译
案例2.10：使用大模型对论文进行评论，辅助撰写审稿意见
案例2.11：使用大模型对论文进行降重
案例2.12：使用大模型查找研究热点
案例2.13：使用大模型对你的论文凝练成新闻和微信文案
案例2.14：使用大模型对拓展论文讨论
案例2.15：使用大模型辅助专著、教材、课件的撰写
三：基于ChatGPT大模型的数据清洗
3、数据清洗与特征工程
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各种类型的数据
案例3.3：使用大模型指令进行原始数据进行清洗、切片、筛选、整合
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
四：基于ChatGPT大模型的统计分析
4、统计分析与模型
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：使用大模型对生态环境数据进行方差分析、相关分析及回归分析
五：基于ChatGPT的经典统计模型
5、经典统计模型构建
案例5.1：基于AI辅助构建的混合线性模型在生态学中应用
案例5.2：基于AI辅助的全球尺度Meta分析、诊断及绘图
案例5.3：基于AI辅助的生态环境数据结构方程模型构建
六：基于ChatGPT的优化算法
6、模型参数及目标优化算法
案例6.1：最小二乘法对光合作用模型参数优化
案例6.2：遗传算法、差分进化算法对光合作用模型参数优化
案例6.3：贝叶斯定理和贝叶斯优化算法对机理模型参数优化
案例6.4：蒙特拉罗马尔科夫链MCMC对动力学模型进行参数优化
七：基于ChatGPT大模型的机器学习
7、机器/深度学习在科研中的应用
案例7.1：使用大模型指令构建回归模型
案例7.2：使用大模型指令构建分类模型
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卷积神经网络进行图像识别
案例7.6：使用大模型指令构建LSTM模型进行气象环境时序预测
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
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、散点图等各类科研图
案例9.3：使用大模型指令对图形进行修改
案例9.4：使用大模型对任务一类科研绘图的制作流程
十：基于ChatGPT的时空大数据分析
10、基于ChatGPT的时空大数据分析应用
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
十二：基于大模型的AI绘图
12、基于大模型的AI绘图