面向复杂声学场景的类脑说话人提取模型与算法研究

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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:
    54万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 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

项目摘要

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项目成果

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其他文献

Investigating the Impact of Pre-trained Language Models on Dialog Evaluation
研究预训练语言模型对对话评估的影响
  • DOI:
    10.1007/978-981-19-5538-9_21
  • 发表时间:
    2021-10-05
  • 期刊:
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Chen Zhang;L. F. D’Haro;Yiming Chen;Thomas Friedrichs;Haizhou Li
  • 通讯作者:
    Haizhou Li
LC-TTFS: Towards Lossless Network Conversion for Spiking Neural Networks with TTFS Coding
LC-TTFS:使用 TTFS 编码实现尖峰神经网络的无损网络转换
  • DOI:
    10.48550/arxiv.2310.14978
  • 发表时间:
    2023-10-23
  • 期刊:
    ArXiv
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Qu Yang;Malu Zhang;Jibin Wu;Kay Chen Tan;Haizhou Li
  • 通讯作者:
    Haizhou Li
Deep residual spiking neural network for keyword spotting in low-resource settings
用于在资源匮乏的情况下识别关键字的深度残差尖峰神经网络
  • DOI:
    10.21437/interspeech.2022-107
  • 发表时间:
    2022-09-18
  • 期刊:
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Qu Yang;Qi Liu;Haizhou Li
  • 通讯作者:
    Haizhou Li
Deep Spiking Neural Network with Spike Count based Learning Rule
具有基于尖峰计数学习规则的深度尖峰神经网络
  • DOI:
    10.1109/ijcnn.2019.8852380
  • 发表时间:
    2019-02-15
  • 期刊:
    2019 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Jibin Wu;Yansong Chua;Malu Zhang;Qu Yang;Guoqi Li;Haizhou Li
  • 通讯作者:
    Haizhou Li
SLoClas: A Database for Joint Sound Localization and Classification
SLoClas:联合声音定位和分类的数据库
  • DOI:
    10.1109/o-cocosda202152914.2021.9660517
  • 发表时间:
    2021-08-05
  • 期刊:
    2021 24th Conference of the Oriental COCOSDA International Committee for the Co-ordination and Standardisation of Speech Databases and Assessment Techniques (O-COCOSDA)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Xinyuan Qian;Bidisha Sharma;Amine El Abridi;Haizhou Li
  • 通讯作者:
    Haizhou Li

其他文献

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相似国自然基金

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相似海外基金

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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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