面向大规模异构终端的边缘智能资源优化研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
  • 项目类别：
    青年科学基金项目
  • 资助金额：
    24万
  • 负责人：
    吕昕晨
  • 依托单位：
    北京邮电大学
  • 学科分类：
  • 结题年份：
  • 批准年份：
    2020
  • 项目状态：
    未结题
  • 起止时间：
    2020至

项目摘要

结项摘要

项目成果

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  • 作者：
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其他文献

Edge Popularity Prediction Based on Social-Driven Propagation Dynamics
基于社会驱动传播动力学的边缘流行度预测
  • DOI：
    10.1109/lcomm.2017.2655038
  • 发表时间：
    2017-01
  • 期刊：
    IEEE COMMUNICATIONS LETTERS
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    贺硕;田辉;吕昕晨
  • 通讯作者：
    吕昕晨
Distributed Optimization of Collaborative Regions in Large-Scale Inhomogeneous Fog Computing
大规模非均匀雾计算中协作区域的分布式优化
  • DOI：
    10.1109/jsac.2018.2815359
  • 发表时间：
    2018-03
  • 期刊：
    IEEE Journal on Selected Areas in Communications
  • 影响因子：
    16.4
  • 作者：
    吕昕晨;任晨珊;倪伟;田辉;刘仁平
  • 通讯作者：
    刘仁平
Distributed Cache Placement and User Association in Multicast-Aided Heterogeneous Networks
多播辅助异构网络中的分布式缓存放置和用户关联
  • DOI：
    10.1109/access.2017.2769664
  • 发表时间：
    2017
  • 期刊：
    IEEE Access
  • 影响因子：
    3.9
  • 作者：
    贺硕;田辉;吕昕晨;聂高峰;范绍帅
  • 通讯作者：
    范绍帅
Adaptive Centralized Clustering Framework for Software-Defined Ultra-Dense Wireless Networks
软件定义的超密集无线网络的自适应集中式集群框架
  • DOI：
    10.1109/tvt.2017.2679699
  • 发表时间：
    2017-03
  • 期刊：
    IEEE Transactions on Vehicular Technology
  • 影响因子：
    6.8
  • 作者：
    吕昕晨;田辉;倪伟;刘仁平;张平
  • 通讯作者：
    张平

其他文献

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AI项目思路

AI技术路线图

吕昕晨的其他基金

面向6G高效数据安全流通的可重构分布式学习机理
  • 批准号：
    62371059
  • 批准年份：
    2023
  • 资助金额：
    52 万元
  • 项目类别：
    面上项目

相似国自然基金

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相似海外基金

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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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