矢量场分割、聚类与降维研究

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    60473104
  • 项目类别：
    面上项目
  • 资助金额：
    23.0万
  • 负责人：
    沈一帆
  • 依托单位：
    复旦大学
  • 学科分类：
    F0209.计算机图形学与虚拟现实
  • 结题年份：
    2007
  • 批准年份：
    2004
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2005-01-01 至2007-12-31

项目摘要

矢量场的分割与聚类是研究重叠型网格算法、特征可视化和矢量场简化问题的基础。本课题研究目标是要解决矢量场分割、聚类和降维研究中存在的效率低、分割结果不够精确的问题，通过相关模型和算法的研究发展矢量场分割理论和技术，提高矢量场可视化的性能。具体内容包括：研究新的矢量场分割和聚类的模型，并从二维矢量场的研究扩展到三维矢量场，从稳定场分割拓展到非稳定场的运动跟踪，从平面发展到拓扑面矢量场的分割研究；研究矢量场特征提取、拓扑结构分析以及矢量数据子集提取；研究矢量场降维、特征可视化，提高矢量场可视化的性能，通过实验分析和比较验证新的算法在理论和技术上的可行性，以及与现有方法相比的优越性。

结项摘要

项目成果

期刊论文数量（14）
专著数量（1）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（1）
专利数量（0）
Image Tangent Space for Image
图像的图像切线空间
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    Hongyu Li, Rongjie Shi, Wenbin
  • 通讯作者：
    Hongyu Li, Rongjie Shi, Wenbin
Supervised learning on local t
本地t上的监督学习
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    H Li, W Chen, IF Shen
  • 通讯作者：
    H Li, W Chen, IF Shen
Object Detection Combining Rec
物体检测结合Rec
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
  • 通讯作者：
Supervised Learning for Classi
经典监督学习
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    H Li, W Chen, IF Shen
  • 通讯作者：
    H Li, W Chen, IF Shen
Image Denoising through Locall
通过Locall进行图像去噪
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    Rongjie Shi, I-Fan Shen, Wenbi
  • 通讯作者：
    Rongjie Shi, I-Fan Shen, Wenbi

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其他文献

基坑水泥搅拌桩桩身水平位移影响因素的颗粒流数值模拟
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    浙江工业大学学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    沈一帆;胡敏云;计国贤;SHEN Yi-fan,HU Min-yun,JI Guo-xian(College of Civi
  • 通讯作者：
    SHEN Yi-fan,HU Min-yun,JI Guo-xian(College of Civi
应力路径对砂土剪切模量影响的颗粒流模拟
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    浙江建筑
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    计国贤;胡敏云;沈一帆;JI Guo-xian,HU Min-yun,SHEN Yi-fan
  • 通讯作者：
    JI Guo-xian,HU Min-yun,SHEN Yi-fan
An improved edge detection using hard-cut filter as preprocessor
使用硬切滤波器作为预处理器改进的边缘检测
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2014
  • 期刊：
    Journal of Information and Computational Science
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    彭源;沈一帆;田秀霞;张安勤
  • 通讯作者：
    张安勤
PSCOF制备的数值模拟及问题探讨,
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    复旦学报(自然科学版), 43(3):411-417， 2004
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    胡挺;刘文娟;沈一帆;王昕;陆
  • 通讯作者：
    陆

其他文献

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AI项目思路

AI技术路线图

沈一帆的其他基金

海浪发展过程的调制机制的研究
  • 批准号：
    19802007
  • 批准年份：
    1998
  • 资助金额：
    13.0 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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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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