机器学习与数学优化高级研讨班

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    12026422
  • 项目类别:
    数学天元基金项目
  • 资助金额:
    20.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    A0405.连续优化
  • 结题年份:
    2021
  • 批准年份:
    2020
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2020-09-01 至2021-12-31

项目摘要

"Machine Learning and Mathematical Optimization" Tianyuan Mathematics advanced seminar will use the relationship between machine learning and mathematical optimization as the starting point, and based on the latest research advances in machine learning, it will mainly discuss the core mathematical optimization problems and the adopted ones that are closely related to machine learning some important optimization techniques are actively integrated into the mathematical background knowledge, mathematical models and important optimization algorithms involved in the field of machine learning research, focusing on new theories and methods generated by the combination of machine learning and mathematical optimization, and implementing personal offline research and learning a discussion format combining online discussions with discussion groups and meetings (short courses and academic cutting-edge lectures). This advanced seminar adheres to the interdisciplinary and cutting-edge nature of the discipline, and conforms to the development trend of applied mathematics. While adhering to the traditional research of mathematical optimization, it explores new areas of cross-research. The holding of this advanced seminar will provide young scholars engaged in mathematical optimization and related fields with opportunities to broaden their horizons and improve their level, promote the development and improvement of machine learning theory, and also promote the further development of mathematical optimization.
“机器学习与数学优化”天元数学高级研讨班以机器学习与数学优化的关系为切入点,以机器学习最新研究进展为基础,主要研讨机器学习所紧密相关的核心数学优化问题和所采用的一些重要优化技术手段,积极融入机器学习研究领域涉及的数学背景知识、数学模型及其重要优化算法,重点关注机器学习与数学优化的结合所产生的新理论和新方法,施行个人平时线下研究学习、研讨小组线上讨论与集中会议(短课程和学术前沿讲座等)研讨相结合的研讨形式。本次高级研讨班秉持学科交叉性和学科前沿性,顺应应用数学的发展趋势;在坚持数学优化传统研究的同时,探寻新的交叉研究领域。本次高级研讨班的举行将为从事数学优化及相关领域的年轻学者提供开拓视野和提高水平的机会,促进机器学习理论的发展与完善,推动数学优化的进一步发展。

结项摘要

“机器学习与数学优化”天元数学高级研讨班以机器学习与数学优化的关系为切入点,以机器学习最新研究进展及应用为基础,主要研讨机器学习所紧密相关的核心数学优化问题和所采用的一些重要优化技术手段,融入机器学习研究领域涉及的数学背景知识、数学模型及其重要优化算法,重点关注机器学习与数学优化的结合所产生的新理论和新方法。综合根据新冠疫情防控的实际需要,实行线上与线下相结合,集中报告研讨和分散讨论相结合。具体而言主要施行线上专家研究前沿学术报告、线下集中短课程和学员个人平时线下集中学习及研讨小组线上讨论、人工智能交叉学科线上论坛、优秀学员的学习研究进展线上汇报与知名专家线上点评等多种研讨形式。本次高级研讨班秉持学科交叉性和学科前沿性,顺应应用数学的发展趋势;在坚持数学优化传统研究的同时,探寻新的交叉研究领域。本次高级研讨班共吸引近1000人次参与到各类线上线下的研讨活动中,引起很大反响,得到广泛好评,为从事数学优化及相关领域的年轻学者提供开拓视野和提高水平的机会,促进机器学习理论的发展与完善,推动数学优化的进一步发展。

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

一类三阶段供应链排序问题的近似算法
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    --
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  • 通讯作者:
    蒋义伟

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胡觉亮的其他基金

现代物流中的组合优化问题模型与算法及其最新进展
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相似国自然基金

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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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