基于深度学习的跨任务认知负荷评估研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
  • 项目类别：
    面上项目
  • 资助金额：
    53万
  • 负责人：
    张道强
  • 依托单位：
    南京航空航天大学
  • 学科分类：
  • 结题年份：
  • 批准年份：
    2022
  • 项目状态：
    未结题
  • 起止时间：
    2022至

项目摘要

结项摘要

项目成果

期刊论文数量（0）
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其他文献

基于脑电的虚拟现实诱发下情绪状态分类
  • DOI：
    10.16337/j.1004-9037.2021.06.016
  • 发表时间：
    2021
  • 期刊：
    数据采集与处理
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    张进;许子明;周月莹;王澎湃;张道强
  • 通讯作者：
    张道强
全血异常糖链糖蛋白对乳腺癌诊断的价值
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2018
  • 期刊：
    精准医学杂志
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    郭一凡;隋秀梅;陈薇廷;张圣洁;谭聪慧;唐洁雯;马相颖;张道强
  • 通讯作者：
    张道强
人类白细胞抗原G和人类白细胞抗原E在宫颈癌中的表达及临床意义
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2016
  • 期刊：
    国际免疫学
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    冷雪娇;粘桂粒;张道强;周秀英;李彩霞;刘硕;邹红霞
  • 通讯作者：
    邹红霞
基于标签对齐的多模态一致性表型关联方法
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2022
  • 期刊：
    计算机学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    汪美玲;邵伟;张道强
  • 通讯作者：
    张道强
肿瘤标志物检测技术研究进展
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2017
  • 期刊：
    国际免疫学杂志
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    周秀英;张丽艳;张道强
  • 通讯作者：
    张道强

其他文献

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  • DOI：
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  • 作者：
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AI项目思路

AI技术路线图

张道强的其他基金

基于深度学习的跨任务认知负荷评估研究
  • 批准号：
    62276130
  • 批准年份：
    2022
  • 资助金额：
    53.00 万元
  • 项目类别：
    面上项目
基于深度学习的脑影像基因组学分析方法
  • 批准号：
    62136004
  • 批准年份：
    2021
  • 资助金额：
    296 万元
  • 项目类别：
    重点项目
脑影像功能校准及其应用研究
  • 批准号：
    61876082
  • 批准年份：
    2018
  • 资助金额：
    62.0 万元
  • 项目类别：
    面上项目
属性学习及其应用研究
  • 批准号：
    61473149
  • 批准年份：
    2014
  • 资助金额：
    83.0 万元
  • 项目类别：
    面上项目
基于约束的半监督降维及其推广性研究
  • 批准号：
    60875030
  • 批准年份：
    2008
  • 资助金额：
    30.0 万元
  • 项目类别：
    面上项目
半监督聚类及其应用研究
  • 批准号：
    60505004
  • 批准年份：
    2005
  • 资助金额：
    22.0 万元
  • 项目类别：
    青年科学基金项目

相似国自然基金

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  • 批准号：
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  • 批准年份：
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  • 资助金额：
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  • 项目类别：
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相似海外基金

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  • 批准号：
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  • 财政年份：
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  • 资助金额：
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  • 项目类别：
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作者：{{ showInfoDetail.author }}

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AI项目解读示例

课题项目：调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要：

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题，其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子，其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而，TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用，影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法，探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用，为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义，并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路：

科学问题：TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达？
前期研究：已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应，但其具体机制尚不明确。
研究创新点：本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线：包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术：TRIM2与病毒RNA的相互作用分析，IFN-β启动子活性检测。
实验模型：使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
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