动车组司机适岗能力、行为决策与监测预警方法研究

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：
    241万
  • 负责人：
    陈思华
  • 依托单位：
    江西财经大学
  • 学科分类：
  • 结题年份：
  • 批准年份：
    2022
  • 项目状态：
    未结题
  • 起止时间：
    2022至
  • 项目参与者：
    陈思华；
  • 关键词：
    能力

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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会议论文数量（0）
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其他文献

一种新的文化算法框架下知识融合策略
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    小型微型计算机系统
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    陈思华;陶长琪
  • 通讯作者：
    陶长琪
Study on interest coordination mechanism of green supply chain based on dynamic game
基于动态博弈的绿色供应链利益协调机制研究
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2015
  • 期刊：
    International Journal of Future Generation Communication and Networking
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    卢福财;陈思华;何炜
  • 通讯作者：
    何炜
The Influencing Factors of Enterprise Sustainable Innovation
企业可持续创新的影响因素
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2016
  • 期刊：
    Sustainability
  • 影响因子：
    3.9
  • 作者：
    陈思华
  • 通讯作者：
    陈思华
Study on The Selection Strategy of Knowledge Workers’ Counterproductive behaviors in Knowledge Innovation
知识员工的选择策略研究——知识创新中的反生产行为
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2014
  • 期刊：
    Advances in Computer Science and Technology
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    陈思华
  • 通讯作者：
    陈思华
An Evolutionary Game Model of Knowledge Workers’ Counterproductive Work Behaviors Based on Preferences
知识工作者的演化博弈模型——基于偏好的反生产力工作行为
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2017
  • 期刊：
    Complexity
  • 影响因子：
    2.3
  • 作者：
    陈思华
  • 通讯作者：
    陈思华

其他文献

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AI项目思路

AI技术路线图

陈思华的其他基金

情绪、行为与创新的内在机理研究-社交网络情境下知识员工为例
  • 批准号：
    72271111
  • 批准年份：
    2022
  • 资助金额：
    47 万元
  • 项目类别：
    面上项目
知识员工反生产行为对知识创新的影响效应与干预策略研究
  • 批准号：
    71361013
  • 批准年份：
    2013
  • 资助金额：
    33.7 万元
  • 项目类别：
    地区科学基金项目

相似国自然基金

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相似海外基金

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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]
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