面向边缘决策智能的自适应并行处理体系结构与协同调度机制研究

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    62172151
  • 项目类别：
    面上项目
  • 资助金额：
    58万
  • 负责人：
    李克勤
  • 依托单位：
    湖南大学
  • 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

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项目成果

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其他文献

Fault-tolerant dynamic rescheduling for heterogeneous computing system
异构计算系统容错动态重调度
  • DOI：
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  • 发表时间：
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  • 期刊：
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  • 影响因子：
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  • 作者：
    JingMei;KenliLi;李克勤
  • 通讯作者：
    李克勤
基于条件对抗时空编码器的肺部肿瘤纵向预测方法
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    软件学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    肖宁;肖小娇;强彦;李克勤;李硕;廉建红
  • 通讯作者：
    廉建红
Joint optimization of energy efficiency and system reliability for precedence constrained tasks in heterogeneous systems
异构系统中优先级受限任务的能源效率和系统可靠性联合优化
  • DOI：
    10.1016/j.ijepes.2015.11.102
  • 发表时间：
    2016-06
  • 期刊：
    International Journal of Electrical Power and Energy Systems
  • 影响因子：
    5.2
  • 作者：
    LongxinZhang;KenliLi;李克勤;YumingXu
  • 通讯作者：
    YumingXu
Efficient Approaches to k Representative G-Skyline Queries
k 代表性 G-Skyline 查询的有效方法
  • DOI：
    10.1145/3397503
  • 发表时间：
    2020-07
  • 期刊：
    ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data
  • 影响因子：
    3.6
  • 作者：
    周旭;李肯立;杨志邦;高云君;李克勤
  • 通讯作者：
    李克勤
An optimized MapReduce workflow scheduling algorithm for heterogeneous computing
一种优化的异构计算MapReduce工作流调度算法
  • DOI：
    10.1007/s11227-014-1335-2
  • 发表时间：
    2016-06
  • 期刊：
    Journal of Supercomputing
  • 影响因子：
    3.3
  • 作者：
    ZhuoTang;MinLiu;AlmoalmiAmmar;KenliLi;李克勤
  • 通讯作者：
    李克勤

其他文献

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李克勤的其他基金

面向边计算服务质量优化的博弈论方法研究
  • 批准号：
    61876061
  • 批准年份：
    2018
  • 资助金额：
    62.0 万元
  • 项目类别：
    面上项目
面向激光聚变模拟的大规模异构众核系统可扩展并行算法与优化方法
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相似国自然基金

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相似海外基金

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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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