面向土地资源审计的联合遥感图像融合与变化检测张量字典学习方法

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：
    62万
  • 负责人：
    詹天明
  • 依托单位：
    南京审计大学
  • 学科分类：
  • 结题年份：
  • 批准年份：
    2019
  • 项目状态：
    未结题
  • 起止时间：
    2019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

基于PDSSD改进型神经网络的小目标检测算法
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2021
  • 期刊：
    计算机应用与软件
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    王鹏;陆振宇;詹天明;戴玉亮;芦佳
  • 通讯作者：
    芦佳
结合改进FCM算法的多相位CV模型
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    中国图像图形学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    张建伟;葛琪;冯灿;韦志辉;詹天明
  • 通讯作者：
    詹天明
局部GAC模型在医学图像分割中的应用
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2012
  • 期刊：
    中国图象图形学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    张建伟;方林;陈允杰;詹天明;罗春燕;Zhang Jianwei1,Fang Lin1,Chen Yunjie1,Zhan Tianmin;2.College of Computer Science & Technology,Nanjing
  • 通讯作者：
    2.College of Computer Science & Technology,Nanjing
A method of visibility forecast based on hierarchical sparse representation
一种基于层次稀疏表示的能见度预测方法
  • DOI：
    10.1016/j.jvcir.2018.11.029
  • 发表时间：
    2019-01
  • 期刊：
    Journal of Vision Communication and Image Representation
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    陆振宇;陆冰鉴;张恒德;傅佑;邱雨楠;詹天明
  • 通讯作者：
    詹天明
改进的核磁共振图像分割与偏移场恢复耦合模型
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2012
  • 期刊：
    中国图象图形学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    王顺凤;冀晓娜;张建伟;陈允杰;方林;詹天明;Wang Shunfeng1,Ji Xiaona1,Zhang Jianwei1,Chen Yunj;2.School of Computer Science & Technology,Nanjing
  • 通讯作者：
    2.School of Computer Science & Technology,Nanjing

其他文献

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  • 期刊：
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AI项目思路

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詹天明的其他基金

非现场审计开放环境下高光谱成像语义级变化检测方法
  • 批准号：
    62375133
  • 批准年份：
    2023
  • 资助金额：
    48.00 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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