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title: "中文报告模板"
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author: "苏命"
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institute: "中国科学院生态环境研究中心"
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date: "today"
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subject: "Markdown"
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keywords: [Markdown, Example]
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isbook: true
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top-level-division: chapter
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classoption:
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- fntef
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- UTF8
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- zihao=-4 # 正文字号小四
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- lang=cn
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# - chinesefont=founder # founder|ctexfont|nofont
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- scheme=chinese
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- color=blue # blue|green|
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- titlestyle=hang
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# classoption: [oneside]
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titlepage: true
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titlepage-rule-height: 0
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titlepage-background: "_extensions/drwater/dwev/inst/cover1.pdf"
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titlepage-halign: "center" # flushleft | flushright
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title-vskip: -30em
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title-size: "Huge"
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author-vskip: -4em
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date-vskip: -1em
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caption-justification: centering
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numbersections: true
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parindent: true
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# titlepage-logo: "inst/rceeslogo.pdf"
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# logo-width: 20mm
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# logo-vskip: -8em
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# logo-hskip: "-6em"
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lang: zh-CN # 不能改为cn，否则目录等不是中文
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CJK: true
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fig-pos: "!t"
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colorlinks: true
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urlcolor: blue
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header-left: "\\leftmark"
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header-center: "\\hspace{1cm}"
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header-right: "第\\thepage 页"
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footer-left: "\\hspace{1cm}" # \\thetitle
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footer-center: "\\includegraphics[height=1.5em]{_extensions/drwater/dwev/inst/drwater-gray1.pdf}"
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footer-right: "\\hspace{1cm}"
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toc: true
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toc-own-page: true
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fig-toc: true
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CJKmainfont: "Noto Serif CJK SC"
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CJKmainboldfont: "NotoSerifCJKsc-Bold"
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CJKmainitalicfont: "NotoSansCJKsc-Light"
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CJKsansfont: "Noto Sans CJK SC"
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CJKmonofont: "Noto Sans Mono CJK SC"
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CJKoptions: |
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AutoFakeBold=true
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# include-in-header: header.tex
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# watermark: "drwater"
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# watermark-color: "gray!3"
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format: dwev-pdf
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```{r}
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#| label: setup
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#| include: false
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#| cache: false
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lang <- "cn"
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RM <- "F" # global rendermode, L: load pdata; F: fast load pdf
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isRendering <- !isTRUE(getOption('knitr.in.progress'))
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require(lubridate)
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require(tidyverse)
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require(patchwork)
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require(drwateR)
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rmdify::rmd_init()
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```
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# 摘要
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# 项目背景与国内外现状介绍
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::: callout-warning
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Book in early development. Planned release in 202X.
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:::
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*asdfsd* *你好* 阿斯顿发 **你好** asdf。本书分三大部分，分别是机器学习、贝叶斯建模和空间分析。三个部分分别依据任务类型、模型种类和数据类型展开，不同的写作出发点将呈现不一样的写作风格。应用机器学习首先需要确定任务类型，根据不同的任务选用不同的算法。贝叶斯建模从简单到复杂分频率和贝叶斯方法介绍主流的统计模型。应用空间分析方法需要根据空间数据类型（生成机理）而定，不同的生成机理将对应不同的建模和分析方法。机器学习根据任务类型分聚类、分类、回归和排序四个章节。贝叶斯建模根据模型种类分概率推理框架、线性模型、广义线性模型、分层正态模型、混合效应模型、广义可加模型、高斯过程回归、时间序列回归等八个章节。空间分析部分根据空间数据类型分点模式数据分析、点参考数据分析和区域数据分析三个章节。如[@fig-fig1]所示。
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```{r}
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#| label: fig-fig1
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#| fig-cap: "asdf"
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plot(1)
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```
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## 环境信息
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本书采用科学和技术写作排版系统 [Quarto](https://quarto.org/) 编写，所有代码和文本混编在 qmd 格式的纯文本文件中，具有计算可重复性，即内含的 R 语言、Stan 语言和 Python 语言代码都可运行，并将计算结果插入到最终的文档中，本书使用的主要 R 包及版本信息如[@eq-eq1]所示：
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$$
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x^2+y^2+z^2=a^2
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$$ {#eq-eq1}
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# 主要进展1
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## 主要进展2
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本书分三大部分，分别是机器学习、贝叶斯建模和空间分析。三个部分分别依据任务类型、模型种类和数据类型展开，不同的写作出发点将呈现不一样的写作风格。应用机器学习首先需要确定任务类型，根据不同的任务选用不同的算法。贝叶斯建模从简单到复杂分频率和贝叶斯方法介绍主流的统计模型。应用空间分析方法需要根据空间数据类型（生成机理）而定，不同的生成机理将对应不同的建模和分析方法。机器学习根据任务类型分聚类、分类、回归和排序四个章节。贝叶斯建模根据模型种类分概率推理框架、线性模型、广义线性模型、分层正态模型、混合效应模型、广义可加模型、高斯过程回归、时间序列回归等八个章节。空间分析部分根据空间数据类型分点模式数据分析、点参考数据分析和区域数据分析三个章节。
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## 主要进展2
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本书分三大部分，分别是机器学习、贝叶斯建模和空间分析。三个部分分别依据任务类型、模型种类和数据类型展开，不同的写作出发点将呈现不一样的写作风格。应用机器学习首先需要确定任务类型，根据不同的任务选用不同的算法。贝叶斯建模从简单到复杂分频率和贝叶斯方法介绍主流的统计模型。应用空间分析方法需要根据空间数据类型（生成机理）而定，不同的生成机理将对应不同的建模和分析方法。机器学习根据任务类型分聚类、分类、回归和排序四个章节。贝叶斯建模根据模型种类分概率推理框架、线性模型、广义线性模型、分层正态模型、混合效应模型、广义可加模型、高斯过程回归、时间序列回归等八个章节。空间分析部分根据空间数据类型分点模式数据分析、点参考数据分析和区域数据分析三个章节。
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# 主要进展2
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## 主要进展2
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本书分三大部分，分别是机器学习、贝叶斯建模和空间分析。三个部分分别依据任务类型、模型种类和数据类型展开，不同的写作出发点将呈现不一样的写作风格。应用机器学习首先需要确定任务类型，根据不同的任务选用不同的算法。贝叶斯建模从简单到复杂分频率和贝叶斯方法介绍主流的统计模型。应用空间分析方法需要根据空间数据类型（生成机理）而定，不同的生成机理将对应不同的建模和分析方法。机器学习根据任务类型分聚类、分类、回归和排序四个章节。贝叶斯建模根据模型种类分概率推理框架、线性模型、广义线性模型、分层正态模型、混合效应模型、广义可加模型、高斯过程回归、时间序列回归等八个章节。空间分析部分根据空间数据类型分点模式数据分析、点参考数据分析和区域数据分析三个章节。
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## 主要进展2
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本书分三大部分，分别是机器学习、贝叶斯建模和空间分析。三个部分分别依据任务类型、模型种类和数据类型展开，不同的写作出发点将呈现不一样的写作风格。应用机器学习首先需要确定任务类型，根据不同的任务选用不同的算法。贝叶斯建模从简单到复杂分频率和贝叶斯方法介绍主流的统计模型。应用空间分析方法需要根据空间数据类型（生成机理）而定，不同的生成机理将对应不同的建模和分析方法。机器学习根据任务类型分聚类、分类、回归和排序四个章节。贝叶斯建模根据模型种类分概率推理框架、线性模型、广义线性模型、分层正态模型、混合效应模型、广义可加模型、高斯过程回归、时间序列回归等八个章节。空间分析部分根据空间数据类型分点模式数据分析、点参考数据分析和区域数据分析三个章节。
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## 主要进展2
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本书分三大部分，分别是机器学习、贝叶斯建模和空间分析。三个部分分别依据任务类型、模型种类和数据类型展开，不同的写作出发点将呈现不一样的写作风格。应用机器学习首先需要确定任务类型，根据不同的任务选用不同的算法。贝叶斯建模从简单到复杂分频率和贝叶斯方法介绍主流的统计模型。应用空间分析方法需要根据空间数据类型（生成机理）而定，不同的生成机理将对应不同的建模和分析方法。机器学习根据任务类型分聚类、分类、回归和排序四个章节。贝叶斯建模根据模型种类分概率推理框架、线性模型、广义线性模型、分层正态模型、混合效应模型、广义可加模型、高斯过程回归、时间序列回归等八个章节。空间分析部分根据空间数据类型分点模式数据分析、点参考数据分析和区域数据分析三个章节。
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## 主要进展2
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本书分三大部分，分别是机器学习、贝叶斯建模和空间分析。三个部分分别依据任务类型、模型种类和数据类型展开，不同的写作出发点将呈现不一样的写作风格。应用机器学习首先需要确定任务类型，根据不同的任务选用不同的算法。贝叶斯建模从简单到复杂分频率和贝叶斯方法介绍主流的统计模型。应用空间分析方法需要根据空间数据类型（生成机理）而定，不同的生成机理将对应不同的建模和分析方法。机器学习根据任务类型分聚类、分类、回归和排序四个章节。贝叶斯建模根据模型种类分概率推理框架、线性模型、广义线性模型、分层正态模型、混合效应模型、广义可加模型、高斯过程回归、时间序列回归等八个章节。空间分析部分根据空间数据类型分点模式数据分析、点参考数据分析和区域数据分析三个章节。
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# 结论与下一步计划
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本书分三大部分，分别是机器学习、贝叶斯建模和空间分析。三个部分分别依据任务类型、模型种类和数据类型展开，不同的写作出发点将呈现不一样的写作风格。应用机器学习首先需要确定任务类型，根据不同的任务选用不同的算法。贝叶斯建模从简单到复杂分频率和贝叶斯方法介绍主流的统计模型。应用空间分析方法需要根据空间数据类型（生成机理）而定，不同的生成机理将对应不同的建模和分析方法。机器学习根据任务类型分聚类、分类、回归和排序四个章节。贝叶斯建模根据模型种类分概率推理框架、线性模型、广义线性模型、分层正态模型、混合效应模型、广义可加模型、高斯过程回归、时间序列回归等八个章节。空间分析部分根据空间数据类型分点模式数据分析、点参考数据分析和区域数据分析三个章节。
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# 参考文献{-}
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