基于深度学习变化检测的高分遥感震后建筑物倒损识别

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    42371379
  • 项目类别：
    面上项目
  • 资助金额：
    51万
  • 负责人：
    明冬萍
  • 依托单位：
    中国地质大学（北京）
  • 学科分类：
    D.地球科学部
  • 结题年份：
  • 批准年份：
    2023
  • 项目状态：
    未结题
  • 起止时间：
    2023至

项目摘要

结项摘要

项目成果

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其他文献

高空间分辨率遥感影像分割定量实验评价方法综述
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2017
  • 期刊：
    地球信息科学学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    陈扬洋;明冬萍;徐录;赵璐
  • 通讯作者：
    赵璐
高分辨率遥感影像信息提取与目标识别技术研究
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    测绘科学
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    明冬萍;骆剑承等
  • 通讯作者：
    骆剑承等
Lithostratigraphic Classification Method Combining Optimal Texture Window Size Selection and Test Sample Purification Using Landsat 8 OLI Data
利用 Landsat 8 OLI 数据结合最佳纹理窗口尺寸选择和测试样本纯化的岩石地层分类方法
  • DOI：
    10.1515/geo-2018-0045
  • 发表时间：
    2018-10
  • 期刊：
    OPEN GEOSCIENCES
  • 影响因子：
    2
  • 作者：
    邱玉芳;明冬萍
  • 通讯作者：
    明冬萍
分形定量选择遥感影像最佳空间分辨率的方法与实验
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2015
  • 期刊：
    地球信息科学学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    冯桂香;明冬萍
  • 通讯作者：
    明冬萍
用Ｗｅｂ Ｓｅｒｖｉｃｅｓ实现遥感图像分布式处理
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    计算机工程与应用,
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    沈占锋;骆剑承;伟锋;郑江;陈秋晓;明冬萍
  • 通讯作者：
    明冬萍

其他文献

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AI技术路线图

明冬萍的其他基金

基于对象的高分辨率遥感地表覆盖信息精细提取及其尺度效应分析
  • 批准号：
    41671369
  • 批准年份：
    2016
  • 资助金额：
    65.0 万元
  • 项目类别：
    面上项目
遥感影像处理与分析中的尺度相关问题研究
  • 批准号：
    41371347
  • 批准年份：
    2013
  • 资助金额：
    75.0 万元
  • 项目类别：
    面上项目
高分辨率遥感多尺度特征基元提取关键问题研究
  • 批准号：
    41001259
  • 批准年份：
    2010
  • 资助金额：
    18.0 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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  • 批准年份：
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相似海外基金

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  • 项目类别：
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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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