结合知识的学习模型和方法研究

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：
    59万
  • 负责人：
    张长水
  • 依托单位：
    清华大学
  • 学科分类：
  • 结题年份：
  • 批准年份：
    2021
  • 项目状态：
    未结题
  • 起止时间：
    2021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

MACBSE: Extracting signals with linear autocorrelations
MACBSE：提取具有线性自相关的信号
  • DOI：
    10.1016/j.neucom.2007.09.004
  • 发表时间：
    2008
  • 期刊：
    Neurocomputing
  • 影响因子：
    6
  • 作者：
    张长水;张丹;史振威
  • 通讯作者：
    史振威
Semi-blind source extraction for fetal electrocardiogram extraction by combining non-Gaussianity and time-correlation
结合非高斯性和时间相关性的胎儿心电图半盲源提取
  • DOI：
    10.1016/j.neucom.2006.10.103
  • 发表时间：
    2007-03
  • 期刊：
    Neurocomputing
  • 影响因子：
    6
  • 作者：
    张长水;史振威
  • 通讯作者：
    史振威
六聚吡咯/丝组缀合物结构的NMR和ESI-MS/MS表征
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2006
  • 期刊：
    波谱学杂志
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    赵玉芬;张长水;叶勇;胡小莲;沈丽丽;牛明玉;廖新成;曹立峰
  • 通讯作者：
    曹立峰
5-磷酰基-3-芳基异噁唑啉的合成及结构表征
  • DOI：
    10.6023/cjoc1111271
  • 发表时间：
    2012
  • 期刊：
    有机化学
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    张长水;叶勇;Zhang,Changshuia Ye,Yong,b(aChemical Engineering &
  • 通讯作者：
    Zhang,Changshuia Ye,Yong,b(aChemical Engineering &
机器学习面临的挑战
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2013
  • 期刊：
    中国科学:信息科学
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    张长水
  • 通讯作者：
    张长水

其他文献

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AI项目思路

AI技术路线图

张长水的其他基金

优化算法的鲁棒性分析与差分隐私保护算法设计
  • 批准号：
    61876095
  • 批准年份：
    2018
  • 资助金额：
    62.0 万元
  • 项目类别：
    面上项目
基于深度学习的音乐特征学习与分类
  • 批准号：
    61473167
  • 批准年份：
    2014
  • 资助金额：
    85.0 万元
  • 项目类别：
    面上项目
复杂条件下交通标识图文检测、识别与理解
  • 批准号：
    91120301
  • 批准年份：
    2011
  • 资助金额：
    280.0 万元
  • 项目类别：
    重大研究计划
演化数据的若干学习问题研究
  • 批准号：
    61075004
  • 批准年份：
    2010
  • 资助金额：
    38.0 万元
  • 项目类别：
    面上项目
数据理解的若干基本问题研究
  • 批准号：
    60835002
  • 批准年份：
    2008
  • 资助金额：
    180.0 万元
  • 项目类别：
    重点项目
图上的机器学习算法及其应用的研究
  • 批准号：
    60675009
  • 批准年份：
    2006
  • 资助金额：
    25.0 万元
  • 项目类别：
    面上项目
主动学习和半监督学习的理论和应用的研究
  • 批准号：
    60475001
  • 批准年份：
    2004
  • 资助金额：
    23.0 万元
  • 项目类别：
    面上项目

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 }}

知道了

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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