融合多模态数据的对话式推荐及其可解释性研究

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：
    54万
  • 负责人：
    李国徽
  • 依托单位：
    华中科技大学
  • 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

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其他文献

无线广播环境下的不确定数据最近邻查询技术研究
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    Peer-to-Peer Networking and Applications
  • 影响因子：
    4.2
  • 作者：
    诸方舟;李国徽
  • 通讯作者：
    李国徽
基于数据广播的空间关键字查询处理
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2015
  • 期刊：
    华中科技大学学报(自然科学版)科技大学
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    李艳红;李国徽;黄群
  • 通讯作者：
    黄群
Execution-Efficient Response Time Analysis on Global Multiprocessor Platforms
全球多处理器平台上的执行效率响应时间分析
  • DOI：
    10.1109/tpds.2018.2843763
  • 发表时间：
    2018-12
  • 期刊：
    IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems
  • 影响因子：
    5.3
  • 作者：
    周全;李国徽;李剑军;邓承刚
  • 通讯作者：
    邓承刚
Probabilistic CkNN Queries of Uncertain Data in Large Road Networks
大型道路网络中不确定数据的概率 CkNN 查询
  • DOI：
    10.1109/access.2016.2635682
  • 发表时间：
    2016
  • 期刊：
    IEEE Access
  • 影响因子：
    3.9
  • 作者：
    朱容波;李国徽;徐立群;罗昌银
  • 通讯作者：
    罗昌银
高可靠性温室环境测控系统架构形式化建模与特性证明
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2012
  • 期刊：
    小型微型计算机系统
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    袁凌;李国徽;张晓芳
  • 通讯作者：
    张晓芳

其他文献

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AI技术路线图

李国徽的其他基金

时空文本数据情感挖掘关键技术研究
  • 批准号：
    61572215
  • 批准年份：
    2015
  • 资助金额：
    69.0 万元
  • 项目类别：
    面上项目
数据广播环境下路网中连续（反向）k-近邻查询处理研究
  • 批准号：
    61173049
  • 批准年份：
    2011
  • 资助金额：
    55.0 万元
  • 项目类别：
    面上项目
实时数据库系统节省能耗的关键技术研究
  • 批准号：
    60873030
  • 批准年份：
    2008
  • 资助金额：
    31.0 万元
  • 项目类别：
    面上项目
移动环境下的实时事务及其处理研究
  • 批准号：
    60203017
  • 批准年份：
    2002
  • 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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  • 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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