基于图卷积神经网络的EEG-fNIRS双模态情感识别研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
  • 项目类别：
  • 资助金额：
    59万
  • 负责人：
    郑文明
  • 依托单位：
    东南大学
  • 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

期刊论文数量（0）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（0）
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其他文献

半监督判别分析的跨库语音情感识别
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2015
  • 期刊：
    声学学报(中文版)
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    金赟;宋鹏;郑文明;赵力
  • 通讯作者：
    赵力
表情和姿态的双模态情感识别
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2013
  • 期刊：
    中国图象图形学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    闫静杰;郑文明;辛明海;邱伟
  • 通讯作者：
    邱伟
一种融合KPCA和KDA的人脸识别新方法
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    计算机应用
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    周晓彦;郑文明
  • 通讯作者：
    郑文明
基于稀疏表示的KCCA方法及在表情识别中的应用
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2013
  • 期刊：
    模式识别与人工智能
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    周晓彦;郑文明;辛明海
  • 通讯作者：
    辛明海
一种基于2D-DWT和2D-PCA的人脸识别方法
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    计算机应用
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    郑文明;吴清江;周晓彦
  • 通讯作者：
    周晓彦

其他文献

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AI项目思路

AI技术路线图

郑文明的其他基金

结合微表情的虚假行为意图识别建模与分析
  • 批准号：
    62076064
  • 批准年份：
    2020
  • 资助金额：
    260 万元
  • 项目类别：
    联合基金项目
基于子空间迁移学习的跨语种语音情感识别研究
  • 批准号：
    61572009
  • 批准年份：
    2015
  • 资助金额：
    56.0 万元
  • 项目类别：
    面上项目
基于视频分析的儿童行为研究
  • 批准号：
    61231002
  • 批准年份：
    2012
  • 资助金额：
    265.0 万元
  • 项目类别：
    重点项目
基于GMM的Bayes错误率估计理论与非正面表情识别研究
  • 批准号：
    61073137
  • 批准年份：
    2010
  • 资助金额：
    34.0 万元
  • 项目类别：
    面上项目
多类Fukunaga-Koontz变换及增量式判别分析的理论和算法研究
  • 批准号：
    60872160
  • 批准年份：
    2008
  • 资助金额：
    28.0 万元
  • 项目类别：
    面上项目
广义判别分析算法研究及其应用
  • 批准号：
    60503023
  • 批准年份：
    2005
  • 资助金额：
    23.0 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 }}

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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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