基于雾计算的城市车辆出行行为理解与差异化诱导研究

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：
    57万
  • 负责人：
    熊盛武
  • 依托单位：
    武汉理工大学
  • 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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专著数量（0）
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其他文献

基于模糊格的超盒粒计算分类器
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2013
  • 期刊：
    模式识别与人工智能
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    刘宏兵;邬长安;熊盛武
  • 通讯作者：
    熊盛武
Pedestriancrossing patterns preference at a non-signalized crosswalk
无信号人行横道处的行人过街模式偏好
  • DOI：
    10.1016/j.promfg.2015.07.496
  • 发表时间：
    2015
  • 期刊：
    Procedia Manufacturing
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    Rolla Jamil;熊盛武;孔祥震;方志祥
  • 通讯作者：
    方志祥
基于启发式算法的时间延伸网络研究与应用
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    武汉理工大学学报信息与管理工程版
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    丁威;熊盛武
  • 通讯作者：
    熊盛武
面向大型场馆疏散的改进多蚁群算法
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2013
  • 期刊：
    计算机应用研究
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    段鹏飞;熊盛武;李辉
  • 通讯作者：
    李辉
WSN节点的粒计算网格化定位算法
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2012
  • 期刊：
    计算机工程与应用
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    刘宏兵;熊盛武
  • 通讯作者：
    熊盛武

其他文献

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此项目为未结题，我已根据课题信息分析并撰写以下内容，帮您拓宽课题思路：

AI项目思路

AI技术路线图

熊盛武的其他基金

基于人车混合模式规律的校园疏散优化算法
  • 批准号：
    61170202
  • 批准年份：
    2011
  • 资助金额：
    58.0 万元
  • 项目类别：
    面上项目

相似国自然基金

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  • 资助金额：
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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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