指导专家组战略研究及平台建设费用计划

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    91720000
  • 项目类别:
    重大研究计划
  • 资助金额:
    745.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F03.自动化
  • 结题年份:
    2018
  • 批准年份:
    2017
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2017-09-01 至2018-12-31

项目摘要

Focusing on major national demands and making important contributions to ensure the national security and public safety , to promote the development of information services and related industries and raise the level of national life and health, the purposes of the major research plane "Cognitive Computing of Visual and Auditory Information" are to investigate and build new computational models and methods based on the human visual and auditory cognitive mechanism in order to improve the computer's comprehension ability of unstructured visual and auditory perception information and its processing efficiency of heterogeneous mass information and to overcome bottleneck difficulties of the images, speech sounds and text (language) information processing. The specific performances are as follows: the important progresses will be made in the basic theory research of visual and auditory information processing; major breakthroughs will be achieved in three key technologies such as the collaborative computing of visual and auditory information , the Chinese understanding and the brain-computer interface related with the visual and auditory perception; and the unmanned vehicle verification platforms will be developed with the perceived ability to natural environment and the intelligent decision-making ability by integrating the related research achievements above, where its main performance indicators should reach the advanced world level. Therefore the goal of this plane is to enhance China's overall research strength in the field of visual and auditory information processing, to cultivate outstanding talents and teams with international influence and to provide the research environments and technical supports for the national security and social development.
围绕国家重大需求,充分发挥信息科学、生命科学和数理科学的交叉优势,从人类的视听觉认知机理出发,研究并构建新的计算模型与计算方法,提高计算机对非结构化视听觉感知信息的理解能力和海量异构信息的处理效率,克服图像、语音和文本(语言)信息处理所面临的瓶颈困难,为推动信息服务及相关产业发展以及提高国民生活和健康水平、确保国家安全与公共安全做出重要贡献。具体表现为:在视听觉信息处理的基础理论研究方面取得重要进展;在视听觉信息计算、与视听觉认知相关的脑-机接口等关键技术方面取得重大突破;集成上述相关研究成果,研制具有自然环境感知与智能行为决策能力的无人驾驶车辆验证平台,主要性能指标达到世界先进水平,从而提升我国在视听觉信息处理领域的整体研究实力;培养具有国际影响力的优秀人才与团队,为社会发展和国家安全提供相关研究环境与技术支持。

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)
专利数量(0)

数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi || "--"}}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year || "--" }}
  • 期刊:
    {{ item.journal_name }}
  • 影响因子:
    {{ item.factor || "--"}}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}

数据更新时间:{{ monograph.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}

数据更新时间:{{ sciAawards.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}

数据更新时间:{{ conferencePapers.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}

数据更新时间:{{ patent.updateTime }}

其他文献

视感知激励——多视觉线索集成的贝叶斯方法与应用
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    科学通报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    钟小品;平林江;薛建儒;郑南宁
  • 通讯作者:
    郑南宁
基于Bagging的文本图像偏差估计
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    IEEE Transactions on Image Processing
  • 影响因子:
    10.6
  • 作者:
    孟高峰;潘春洪;郑南宁
  • 通讯作者:
    郑南宁
深度强化学习理论及其应用综述
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    模式识别与人工智能
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    万里鹏;兰旭光;张翰博;郑南宁
  • 通讯作者:
    郑南宁
驾驶行为智能分析的研究与发展
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    自动化学报, 2007年10月 ,第33卷第10期, pp.1014-1022.
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    李力;王飞跃;郑南宁;张毅
  • 通讯作者:
    张毅
认知车结合认知科学和控制理论的新研究方向
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2011
  • 期刊:
    Control Theory & Applications
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    李力;王飞跃;郑南宁
  • 通讯作者:
    郑南宁

其他文献

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi || "--" }}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year || "--"}}
  • 期刊:
    {{ item.journal_name }}
  • 影响因子:
    {{ item.factor || "--" }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}
empty
内容获取失败,请点击重试
重试联系客服
title开始分析
查看分析示例
此项目为已结题,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

郑南宁的其他基金

基于认知构建的类人智能驾驶方法研究
  • 批准号:
    61773312
  • 批准年份:
    2017
  • 资助金额:
    66.0 万元
  • 项目类别:
    面上项目
指导专家组调研和学术交流费用计划
  • 批准号:
    91520000
  • 批准年份:
    2015
  • 资助金额:
    300.0 万元
  • 项目类别:
    重大研究计划
指导专家组调研和学术交流费用计划
  • 批准号:
    91300001
  • 批准年份:
    2013
  • 资助金额:
    250.0 万元
  • 项目类别:
    重大研究计划
基于空间平台的空间目标成像与识别关键技术及片上系统研究
  • 批准号:
    61231018
  • 批准年份:
    2012
  • 资助金额:
    300.0 万元
  • 项目类别:
    重点项目
指导专家组调研和学术交流费用计划
  • 批准号:
    91220000
  • 批准年份:
    2012
  • 资助金额:
    300.0 万元
  • 项目类别:
    重大研究计划
指导专家组调研和学术交流费用计划
  • 批准号:
    91120000
  • 批准年份:
    2011
  • 资助金额:
    200.0 万元
  • 项目类别:
    重大研究计划
指导专家组调研和学术交流费用计划
  • 批准号:
    90820000
  • 批准年份:
    2008
  • 资助金额:
    370.0 万元
  • 项目类别:
    重大研究计划
高效可伸缩视频编解码的基础理论和方法研究
  • 批准号:
    60635050
  • 批准年份:
    2006
  • 资助金额:
    180.0 万元
  • 项目类别:
    重点项目
混沌神经网络模型及智能信息处理的理论与实现技术
  • 批准号:
    69735010
  • 批准年份:
    1997
  • 资助金额:
    104.0 万元
  • 项目类别:
    重点项目
视觉信息处理与理解的神经计算机结构的研究与实现
  • 批准号:
    69375005
  • 批准年份:
    1993
  • 资助金额:
    10.0 万元
  • 项目类别:
    面上项目

相似国自然基金

{{ item.name }}
  • 批准号:
    {{ item.ratify_no }}
  • 批准年份:
    {{ item.approval_year }}
  • 资助金额:
    {{ item.support_num }}
  • 项目类别:
    {{ item.project_type }}

相似海外基金

{{ item.name }}
{{ item.translate_name }}
  • 批准号:
    {{ item.ratify_no }}
  • 财政年份:
    {{ item.approval_year }}
  • 资助金额:
    {{ item.support_num }}
  • 项目类别:
    {{ item.project_type }}
{{ showInfoDetail.title }}

作者:{{ showInfoDetail.author }}

知道了

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]
      
关闭
close
客服二维码