夜雨聆风在AI技术狂飙突进的今天，科研工作正在经历一场静默而深刻的变革。从文献阅读到代码编写，从数据分析到论文写作，大语言模型正在重新定义“科研生产力”的上限。然而，真正的问题不在于“AI能做什么”，而在于——你是否拥有一套属于自己的、可持续进化的AI科研系统？
为此，我们精心策划了几场深度实战培训，帮助您从“使用AI”跨越到“构建AI”，让工具真正成为您科研道路上的长期合伙人。
🌟 课程一：基于claude code、codex双AI协同论文写作撰写与质量校准：从"数据分析→论文初稿→交叉审稿"全流程
🌟 课程三：2026最新AI驱动科研全链路实战营：贯通LLM与Notebooklm应用、数据分析、自动化编程、文献及知识管理、科研写作与绘图、构建个人AI助手与科研工自动化作流培训班
📢 课程核心差异化
1.双模型交叉审稿：Claude Code写代码和论文，Codex作为独立审稿人打分、挑错、提改进意见——两个不同AI系统互相review迭代，比单一AI自查深入一个层次。
2.真实全流程：数据获取→清洗分析→统计检验→论文撰写→多轮审稿→投稿准备，两天走完核心环节。
3.真实案例：讲师以自己论文为例，展示Codex审稿从4/10逐步改进到8/10的完整轨迹（12轮迭代，课堂展示精华3轮）。
4.Claim校准：让两个AI分别评估论文核心结论的可信度，教学员用AI做批判性思考而非盲目接受。
5.学科通用：核心方法适用于任何"数据→分析→论文"的定量研究场景。
📢 课程完整产出
培训时间：5月16日-17日
学习方式：线上直播+助学群长期辅助指导+永久回放特权课程内容
📋 课程内容简要
第一天：Claude Code科研深度使用——从数据到论文初稿
产出：完整Claude Code项目环境-- 数据已下载、清洗、分析
1、Claude Code安装验证与模型选型（Opus/Sonnet/Haiku的成本与能力权衡）
产出：可用的Claude Code环境
2、CLAUDE.md：用一个配置文件教AI理解你的项目背景和规范
产出：项目专属CLAUDE.md
3、Memory系统：跨对话保持研究上下文（方向、数据、发现）
产出：Memory配置
4、实操：为自己的科研课题创建Claude Code项目结构
产出：完整项目骨架
案例实践：对比有/无CLAUDE.md时的回答质量——从"通用聊天"变成"懂你课题的助手"
模块二、数据获取与自动化分析
1、用Claude Code生成数据下载脚本（API/FTP/Web多种方式）
产出：下载脚本
2、数据清洗：缺失值、异常值、格式转换（NetCDF/HDF5/CSV/Excel）
产出：清洗脚本
3、自然语言→分析脚本：描述研究假设，Claude Code自动设计分析方案
产出：200+行Python脚本
4、统计检验：Bootstrap CI、Cohen's d效应量、多重比较校正
产出：统计结果JSON
案例实践：一句话需求→自动生成完整脚本→跑通→输出结果
模块三、科研绘图
1、投稿级图表标准（字体、DPI、配色、error bars）
产出：matplotlib模板
2、常见图表类型实操：scatter、heatmap、bar+CI、时间序列
产出：3-4张图
3、多panel组合图：gridspec布局与统一配色
产出：组合figure
模块四、论文初稿自动生成
1、论文结构设计：Title → Abstract → Intro → Results → Discussion → Methods
产出：论文大纲
2、Results：Claude Code读取JSON结果，生成带精确数字的段落
产出：Results初稿
3、Discussion：机制解释、文献对比、局限性
产出：Discussion初稿
4、Introduction：背景、知识空白、本文贡献
产出：完整初稿v1
关键技巧：如何让AI引用真实数字而非编造；如何用Memory防止长文写作中上下文丢失
模块五、AI伦理与期刊政策
1、主流期刊的AI使用政策（Nature/Science/Elsevier/ACS/AGU最新规定）
2、AI辅助写作的披露规范：哪些必须声明、怎么声明
3、数据隐私与保密：什么数据不能上传到云端API
4、可复现性：Prompt日志、环境版本
第二天：Codex交叉审稿 + 迭代改进 + 投稿准备
产出：论文经过3轮交叉审稿，含完整改进记录-投稿级图表-论文DOCX + Cover Lette-学员自己课题的初步成果
模块六、Codex首次审稿
1、Codex CLI配置与使用方式（consult模式发送审稿请求）
产出：可用的Codex环境
2、把论文初稿发给Codex：要求打分、列弱点、找overclaim
产出：首次审稿报告（预计4-6/10）
3、解读审稿意见：overclaim、missing citations、statistical gaps
产出：问题清单
关键时刻：学员亲眼看到论文被打低分——"AI审稿比真人审稿更直接"
模块七、双AI迭代改进
1、Round1：修复措辞（confirms→supports, rules out→argues against）
Codex审查：重新打分
预期变化：+1-2分
2、Round2：补引用、加统计检验、完善limitations
Codex审查：再次审稿
预期变化：+1分
3、Round3：针对性修复剩余弱点
Codex审查：终审
预期变化：达到可投级
核心重点：
-科研措辞分寸：从"proves"到"is consistent with"
- 引文补充：用Claude Code的WebSearch查找缺失引用
- 每轮改进的对照记录
备注：课程案例经过12轮才从4/10到8/10。课堂3轮是精华流程展示，学员课后可继续迭代。
模块八、Claim校准——让两个AI交叉质询
1、Claude和Codex分别评估核心结论的可信度，对比分歧
产出：双方评分对比
2、根据交叉质询结果调整论文claim强度
产出：校准后的措辞
模块九、审图 + 投稿文件生成
1、Codex审图：标签、单位、配色、可读性
产出：审图报告
2、修图：去夸张标题、加error bars、colorblind-safe配色
产出：终版图表
3、Claude Code生成DOCX（嵌入图表）
产出：论文DOCX
4、引用格式化（Nature-style/APA/国标，按目标期刊选择）
产出：引用列表
5、Cover Letter自动生成
产出：cover_letter.md
模块十、学员实操 + 进阶路径
1、学员用自己的数据/课题跑一遍核心流程（分析→初稿→Codex审稿）
时间：45min
2、共性问题集中讲解 + 讲师答疑
时间：30min
3、进阶路径概览：远程计算（AWS/阿里云）、自定义SKILL、MCP扩展、引文管理器对接
时间：15min
注：请提前自备电脑及安装所需软件。
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课程二
第一章、绘图原则与概念：规范清晰简洁自明
1.理解顶刊图表的核心逻辑，避免“技术正确但科学无效”的绘图误区
2.四大原则：简洁性、一致性、准确性、自明性
3.图形的基本元素（尺寸、格式、分辨率、字体、配色、高分论文案例）第二章、R语言与AI协同的智能绘图体系：
八仙过海各显神通1.R语言的基本用法和数据处理
2.R语言的做图系统
（1）Rbase基础绘图系统：基础图形函数（plot、lines、points等）
（2）ggplot2系统：层次化绘图理念，主题设计与自定义
（3）lattice系统：多面板图形与条件绘图
（4）plotly系统：交互式图表绘制与3D图形应用
3. AI驱动的科研绘图工作流（1）Prompt生成：Gemini / DeepSeek / ChatGPT生成可运行R代码（2）AI辅助设计决策：输入数据类型→推荐最佳图表类型（3）自动标注与统计增强：用AI识别显著性差异→自动生成星号标注
自动添加样本量（n=）、误差线类型（SD/SEM）第三章、科研图表的视觉美学与设计规范：完美图表华丽呈现
图表的美学与设计
1. 配色方案
2. 标题
3. 坐标轴设计
4. 图例：清晰标注图例位置与内容
5. 字体规范：字体大小、类型与间距的选择
6. 线条：线条的粗细、样式选择及其与背景的对比
7. 背景：透明或简洁背景设计，提高视觉清晰度
第四章、数据驱动图表选择：15+科研场景匹配
1. 常见数据格式：如何识别数据类型，选择适当图表
2. 科研绘图全类型绘制
（1）散点图、气泡图：适合显示两组数据关系
（2）折线图、柱状图：趋势分析与比较
（3）箱线图、小提琴图：数据分布分析
（4）云雨图、直方图、密度图：数据分布的不同展示方法
（5）饼图、雷达图、玫瑰图：比例关系与环形展示
（6）热力图、聚类热图、相关矩阵图：数据相似性展示
（7）瀑布图、条形图、面积图：时间序列或分布展示
（8）冲积图、桑基图：展示流动与比例
（9）词云图、关联图：文本数据与关系网络
（10）环形图、和弦图：比例与结构关系
（11）生存曲线图、漏斗图：生物医学与临床数据分析
（12）森林图、韦恩图、upset图：元分析与交集分析
（13）UMAP图、函数曲线图：降维与函数关系展示
（14）箱线密度图、神经网络图：机器学习与深度学习数据展示
（15）环形热图、公式图：其他特殊类型的应用
3. 图表决策树：根据变量类型/维度自动推荐最佳图表
4. 顶刊图表选取趋势分析
第五章、统计信息的可视化表达与标注规范：
精确数据尽在图中1. 图表中的统计与分析
（1）基本统计：均值、标准差、置信区间、t检验、方差分析
（2）回归分析：如何展示线性与非线性关系
（3）p值与信号：如何标注统计显著性
（4）RMSE与R²：图中显示回归模型评估指标RMSE、R2等
（5）注释与细节：如何通过注释和细节增强图表的可解释性
第六章、地理空间数据的可视化与GIS集成：
地理数据鲜活地图1. 地理信息系统（GIS）与地理空间分布绘图
（1）GIS简介：地理空间数据与GIS工具的应用
（2）空间分布图绘制：地图可视化，热力图与点图
（3）地理数据处理与可视化：如何处理地理坐标与绘图
（4）高分辨率地图导出 + 政治边界合规提醒
（5）融合AI实践应用：地理数据的实际案例分析
第七章、动态与交互式可视化进阶：
图形动态活灵活现1. GIF动图的绘制
2. 审稿意见的常见问题及处理
（1）动图制作原理：如何通过GIF展示数据变化
（2）R与其他工具的动图生成：gganimate、plotly等
（3）动图的应用场景与注意事项第八章、多图合成与出版级排版艺术：
高效布局子刊密码1. 多图合成与高级排版
（1）组图系统：如何在一张页面中合理组合多个图表
（2）高级排版技巧：排版美学与信息传达的平衡
（3）制作长文图表：如何制作长条形图、时间轴等特殊排版
（4）实践应用：结合案例进行多图合成与排版练习
第九章、技术路线图与概念图设计流程：
概念生动逻辑清晰1. 技术路线图绘制
（1）技术路线图的概念与应用：科研工作流程与技术路线
（2）图表设计原则：如何通过图表表达技术流程与进展
（3）实践应用：技术路线图绘制的具体案例
2. 概念图绘制
（1）AI绘图：如何使用AI绘制概念图
（2）神经网络图：如何使用AI辅助绘图，制作神经网络与机器学习流程图
（3）图形摘要的绘制：如何通过简洁明了的图形总结研究核心
第十章、顶刊图表合规与交流讨论
1.Nature/Science/Cell图表技术规范
2.导出标准格式
3.学术伦理红线
（1）禁止拼接、重复使用、过度平滑（如Western Blot）
（2）图像原始数据保存要求（FAIR原则）
4. Caption与元数据撰写
（1）如何写Figure Legend让审稿人一眼看懂
（2）补充材料中交互图的说明规范课程三
📢 科研真正的挑战从来不是“有没有答案”，而是：如何高效整合信息、持续产生高质量IDEA，并把研究想法快速转化为可发表成果。而这，正是大多数通用AI使用方式所无法解决的。
本课程是一门面向科研人员、研究生、博士生、高校教师以及高端知识工作者的系统化实战训练营，以“工具即生产力，Agent即科研合作者”为核心理念，带你从“使用AI”进阶到“构建AI系统”。课程将系统讲解如何将主流大语言模型深度融合进：
1.科研写作与论文生产流程
2.实验与科研数据分析
3.文献管理与知识体系构建
4.科研绘图与学术级可视化表达
5.多模型协作的创新型科研思考
6.基于NotebookLM 的研究资料整合、来源引用与可信推理
7.Google生态系统自动化科研工作流与AI Agent系统
通过真实科研场景与完整案例，你将学会如何让AI主动协助你思考、决策与创作，而不仅仅是被动回答问题。
通过本课程，你将不只是学会“使用AI”，而是能够真正做到：
1.构建属于自己的科研AI Agent，让AI成为你的长期研究助手
2.打造可持续复利的个人科研系统，知识与成果持续积累
3.显著提升科研效率与创新能力，减少重复劳动，专注高价值思考
4.让AI成为你稳定、可靠、可进化的科研合作者
这不是一门“教你玩AI的课程”，而是一门帮助你在AI时代建立长期科研竞争力的系统训练营。最后将总结Google Gemini（Nano Banana），AI Studio，Notebooklm等谷歌一系列生态系统，如何使用这些打造专属个人自动科研系统。
当前AI发展日新月异，大模型迭代速度显著加快，或许有一天人类终将被AI淘汰，但希望你我不是最先被AI淘汰的个人。
通过大语言模型生成数据统计图
Ollama部署LLAMA/DeepSeek
本地模型性能优化
RAG构建个人知识库
微调vs RAG的选择策略
Open WenUI本地部署，
如何结合Zotero和Open WenUI搭建本地知识系统
在本地环境里构建类似NotebookLM的科研生态系统（不需要科学上网，就能运行）
案例7：
本地部署DeepSeek→构建：
专属科研问答系统
私有文献分析Agent
结课成果：
一个私有科研AI Agent
多LLM分工机制
批判型/创新型Agent设计
自动迭代研究方案
模型的能力越强，Idea的创意更好
案例8：
ChatGPT+Claude→自动进行多轮讨论，生成创新研究方向。
结课成果：
一份「可投稿级研究IDEA说明书」
N8N基础与部署
多软件自动联动
多模型优势整合
全流程科研自动化设计
整合Google工作系统流
实战案例
案例9：
构建一个完整系统：
通过DeepSeek创建全自动科研文献搜索总结系统
最终交付：
一套可长期使用的科研文献搜索总结自动化系统
第十一章、Seedance 2.0视频生产大模型基础与科研科普自动化
课程四
📢 【全栈技能，层层递进】
从Python高阶编程（函数式、OOP、性能优化）出发，掌握XGBoost、LightGBM等经典机器学习工具，深入CNN、Transformer、扩散模型等前沿架构；同时以科学问题为牵引，强化SHAP可解释性分析、因果推断与不确定性量化，确保AI模型的物理一致性与科学严谨性。
【革命性效率工具：氛围编程与上下文工程】
告别繁琐的重复编码。课程深度教授Vibe Coding（氛围编程）——通过自然语言与AI协同编程，实现"零门槛"快速原型开发；掌握上下文工程与RAG技术，让大模型精准理解您的领域数据，自动生成可执行的分析代码、SQL查询与科研图表，将数据分析效率提升十倍。
【科研自动化：从Chat到Agent的跃迁】
学习构建OpenClaw智能体工作流，让AI自主完成数据清洗、多维度归因分析、假设检验与报告生成。通过MCP架构连接您的本地数据库与计算环境，实现"一句话需求→自动化分析→交付洞察"的端到端科研流水线，彻底解放您的生产力。
【差异化优势】
实战导向：9大案例模块覆盖图像光谱分析、时空序列预测、科学归因、论文Idea探索等真实场景
人机协同：不仅教算法原理，更教"如何指挥AI做科研"——从提示词设计、代码审查到多Agent协作
前沿融合：传统统计思想 × 现代深度学习 × 大模型自动化三重视角，打通从算法理解到科研落地的最后一公里
本课程将为您提供兼具学术严谨性、工程实用性、技术前瞻性的学习平台。让AI成为您科研团队中最得力的智能助手，加速从数据洞察到科学发现的全过程。
课程五
🎁 学员课前准备
为确保每位学员都能顺利上手实操，课程开始前一周将讲解详细的环境配置教程，并提供一份配置说明文档，助你轻松搞定复杂环境搭建！
1.安装好Python、Git、VS Code
2.准备至少1-2个可调用API的模型账号
3.准备安装或已安装OpenClaw、Hermes、Cursor、Claude Code、Codex
4.自带一个科研题目、一份数据样例或2-3篇代表性论文，便于课堂演练
5.若计划实操本地部署，建议电脑具备较大内存或可连接GPU服务器
🎯课程结束后建议交付成果
1.一个已完成基础配置的OpenClaw科研环境
2.一份《科研任务-模型-Token选型卡》
3.一份《本地大模型部署与接入说明卡》
4.一份《科研Agent编程工具对比表》
5.两个科研Skill初稿
6.一份《科研MCP接入蓝图》
7.一份《科研云端数据管理与下载流程模板》
8.一套个人多模型论文写作自动化流程图
9.一份《个人OpenClaw科研助手搭建方案》
10.一份《NotebookLM、Claude Code、Obsidian的知识工作流》
⚡ 培训目标
1. 独立完成 OpenClaw、Hermes的安装、配置、模型接入与基础使用。相对于Openclaw，Hermes具有自我成长的功能。
2. 理解 Token、上下文窗口、调用成本与模型能力边界
3. 学会比较并选择不同大模型，尤其是 DeepSeek 、Qwen、Chatgpt、Opus、Gemma4、Kimi、GLM、Minimax
4. 掌握开源大模型本地部署的基本路径，如Ollama的适用场景，Ollama本地部署Gemma4和Qwen3.5后运行Claude，保存本地数据隐私性。Openclaw、Codex、Claude Code运行本地大模型
5. 学会建立科研数据的云端存储、快速下载与版本化管理流程
6. 掌握Vibe Coding在科研编程中的正确工作方法
7. 学会用Agent完成科研数据可视化与结果解释
8. 学会使用Cursor、VS Code、Codex、Claude Code 完成科研代码任务
9. 学会编写科研SKILL，理解MCP的扩展价值
10. 设计一套属于自己的多模型论文写作自动化工作流
11.掌握一套从NotebookLM、Claude Code、Obsidian知识管理自动化工作流（无论是老师还是学生都可以复现MIT研究生48小时掌握一门课）
12.通过Hermes Agent生成Karpathy的LLM-Wiki的Obsidian知识库
📢重点专题说明
1.如何讲清楚Token选择：
1)Token是模型处理文本的基本计量单位，不等于简单字数
2)选模型不仅看“聪不聪明”，还要看上下文、速度、成本和稳定性
3)真正高效的科研工作流通常是多模型分工，而不是只用一个最贵模型
4)要教会学员把高质量模型用在关键步骤，把高性价比模型用在重复步骤
2.中国两个大模型与美国三个大模型对比：
1)DeepSeek适合推理链、代码、数学与结构化任务
2)Qwen适合中文理解、通用办公、生态兼容和平台接入
3)Gemini的Nano Banana适合绘图
4)Opus搭配Claude Code适合写代码和论文
5)Chatgpt5.4搭配Codex适合执行任务
6)教学中应强调“任务分工”而不是简单比较谁更强
3.如何“养龙虾进行科研”：
1)长期培养一个懂你课题和工作习惯的科研助手
2)用规则、Skill、MCP、知识材料和模板持续迭代Agent
3)把每次科研实践沉淀成可复用的流程资产
4.本地部署与云端协同：
1)敏感数据、私有材料和高频重复任务优先考虑本地模型
2)高质量推理、长文写作和复杂审阅可调用云端强模型
3)最实用的方案往往不是全本地或全云端，而是“本地保密+云端增强”的混合策略
📋 课程内容简要
课程六
📢 课程核心差异化
1.真实数据驱动：使用Cochrane/JAMA已发表RCT的真实数据，非模拟数据，可溯源至原始文献。
2.一条主线贯穿：从PICOS设计→PubMed检索→AI筛选→效应量计算→DL随机效应模型→森林图→漏斗图→亚组分析→敏感性分析→Results段落，两天做完完整Meta-Analysis。
3.AI深度提效：用Hermes Agent自动生成检索式、批量筛选文献、运行统计脚本、生成投稿级图表、撰写Results段落——亲眼见证AI把传统2周的工作压缩到2小时。
4.代码经双轮审阅：所有脚本经两轮代码审阅（Codex Review），Egger检验修正为加权回归（WLS）、SMD方差统一为含J²的Hedges标准公式、PRISMA计数改为动态计算，统计公式逐项验证。
5.带走你的专属科研智能体：你将带走一个配置好的Hermes Agent和Meta-Analysis统计Skill，利用其自进化能力，未来可一键复用到你的任何课题中。
📢 课程完整产出
📢 【课程产出图表示例】（以下均为课程真实数据生成）
📅 培训时间
直播时间：5月30日-31日（腾讯会议直播）
🎯 培训方式
在线直播+助学群辅助+导师面对面实践工作交流
📋 课程内容简要
第一天：Hermes部署 + AI辅助文献检索与筛选
产出：Hermes科研环境 + 检索脚本 + 筛选结果 + 数据提取表
模块一、Hermes Agent部署与科研配置
1、Hermes安装→模型接入（DeepSeek/OpenAI/Anthropic）→验证运行
2、模型选择策略：Opus写作/Sonnet编码/Haiku批量筛选/Ollama本地
3、配置USER.md：让Hermes从通用助手变成"你的课题组成员"
4、备用方案：Claude Code替代+预录数据集兜底
模块二、PICOS设计与检索策略
1、AI辅助检索策略设计：Hermes生成PubMed检索式+MeSH词扩展
2、检索式逻辑完整性检查
3、其他学科案例展示（大气科学、心理学、教育学）
模块三、AI自动化文献检索与初筛
1、PubMed Entrez API批量检索（Biopython） 产出：检索脚本
2、Semantic Scholar补充检索 + 去重合并
3、AI辅助标题摘要筛选（逐篇判断+排除理由） 产出：筛选CSV
4、PRISMA 2020流程图生成（matplotlib动态计算）
模块四、数据提取与效应量计算
1、数据提取表设计+AI辅助PDF数据提取
2、效应量计算：均数差(MD)+标准化均数差(Hedges'g，含J校正)
3、使用课程真实数据（9项RCT/12臂，含Church 2010三臂试验说明）
第二天：统计分析 + Skill封装 + 个人落地
产出：4张投稿级图表 + 统计Skill + Results段落 + 个人方案
模块五、Meta-Analysis统计分析
1、DerSimonian-Laird随机效应模型（手动实现5步算法，纯numpy）
2、异质性检验：Q统计量、I²、τ²产出：统计报告
3、森林图：权重方块+合并钻石+数值标注（纯matplotlib）
4、亚组分析：按运动类型分组+组间异质性Q_between
5、漏斗图+Egger加权回归检验（正确WLS实现）
6、Leave-one-out敏感性分析 产出：4张投稿级图表
模块六、Skill封装与Hermes进化
1、将全套统计流程封装为Hermes Skill（输入CSV一键出图出报告）
2、Hermes自动优化Skill+团队共享方式
3、MCP扩展简介：Zotero文献管理、批量读PDF
模块七、AI辅助结果解读与写作
1、Hermes自动解读统计输出→生成Results段落初稿
2、标准学术句式模板（效应量+CI+P值+异质性描述）
3、AI写作边界：擅长格式化结果描述，需人工核验数值和引用
模块八、综合演练与个人落地
1、两天流程回顾：PICOS→检索→筛选→提取→统计→解读
2、学员自选题实操（60分钟）：用自己的选题走全流程
3、Hermes长期维护方案：持续进化+Skill积累
4、Q&A+课后资源发放。
注：请提前自备电脑及安装所需软件。
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AI赋能R-Meta分析核心技术：从热点挖掘到高级模型、助力高效科研与论文发表"培训班
直播时间：4月24日-27日
关于举办“OpenClaw+Vibe Coding核心实战玩法，手把手教你本地部署与云端协同，“养”出隐私安全且强大的科研辅助”培训班
直播时间：5月23日-24日
第四期： 2026基于前沿AI-Agent2.0驱动的科研全链路实战营： 一站式掌握LLM与Notebooklm应用、数据分析、自动化编程、文献管理到论文写作的核心技能、手把手搭建本地LLM与Agent，体验多模型“圆桌会议”的头脑风暴、基于N8N与OpenClaw、Claude Code构建从文献挖掘到成果产出的自主智能体、解锁Seedance2，轻松将论文转化为高质量的科研科普视频
直播时间：6月5日-8日
最新AI-Python机器学习、深度学习核心技术与前沿应用及Agent自动化全链路实践高级研修班
直播时间：5月16日-17日、23日-24日
一图胜千言-顶刊级科研绘图工坊暨AI支持下的Nature级数据可视化方法与实战
直播时间：5月15日-16日、22日-23日
最新AI+Python驱动的高光谱遥感全链路解析与典型案例实践高级培训班
直播时间：5月22日-23日、29日-30日
北斗高精度数据解算实战：破解城市峡谷/长基线/无网区难题，从毫米级定位到自动化交付的全流程攻坚进阶培训班
直播时间：5月21日-24日
直播时间：5月30日-31日、6月6日-7日
三维地质建模全链路实践技术——从数据清洗预处理到复杂构造建模、矿体圈定与储量估算培训班
直播时间：4月28日-30日
最新合成孔径雷达干涉测量InSAR数据处理、地形三维重建、形变信息提取、监测等实践技术应用高级培训班
直播时间：5月9日-10日、16日
第八期：融合DeepSeek、GIS 与 Python 机器学习的全流程地质灾害风险评估、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
直播时间：5月13日-14日、18日、20日-21日
从机理到实践告别“黑箱”模拟:0penGeaSys(0GS6)多物理场 THMC 全耦合建模与 Python 自动化分析高级实战营
直播时间：5月23日-24日、30日-31日
最新Hermes Agent 技能封装与科研自动化实战：以 Meta-Analysis 为例-实现从文献检索到绘图的一站式工作流培训班
直播时间：5月30日-31日
A尚研修简学践行，您随行的导师平台
NO1：平台逐步建立完整的教学方案，深度促进科研交叉技术融合，成为众多课题组及个人实践技术提升首选内容。
NO2：Ai尚研修为了更好的发展，特邀30多位专家学者作为顾问专家，为Ai尚研修平台长期发展提供了宝贵的建议及工作指导。
NO3：Ai尚研修创建云导师教学模式，最大化促进交叉学科的专业问答及交流，已经建立云导师社群300+，不仅可以学习，还为您身边带来专业的导师。
NO4：Ai尚研修建立了长期免费学术讲座：聚焦基础原理、前沿热点技术、庖丁解文、实践技术、成果推广等专题，每月4期左右，已开展完200+期，上平台都可以免费观看前期讲座。
NO5：为了深度对接用户需求，依托专家团队，针对技术咨询服务、数据处理合作、软件开发、搭建高性能计算平台等领域开展合作。
云导师【点亮科研简学践行、您的随行导师平台】
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END
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。涉及内容如有侵权或其他问题，请与本号联系，第一时间做出撤回。
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科研技术云导师，Easy Scientific Re
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