基于Gaia太阳邻域体完备巡天数据开展恒星晕质光比的研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    12303023
  • 项目类别：
    青年科学基金项目
  • 资助金额：
    30万
  • 负责人：
    Sarah Bird
  • 依托单位：
    三峡大学
  • 学科分类：
    A.数理科学部
  • 结题年份：
  • 批准年份：
    2023
  • 项目状态：
    未结题
  • 起止时间：
    2023至

项目摘要

结项摘要

项目成果

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其他文献

Building an Adaptive Operating System for Predictability and Efficiency
构建可预测性和效率的自适应操作系统
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2024-09-14
  • 期刊：
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    Gage Eads;Juan A. Colmenares;S. Hofmeyr;Sarah Bird;D. Bartolini;David Chou;Brian Gluzman;K. Asanović;J. Kubiatowicz
  • 通讯作者：
    J. Kubiatowicz
Making Contextual Decisions with Low Technical Debt
以较低的技术债务做出符合实际情况的决策
  • DOI：
    10.1007/978-1-4419-5825-9_24
  • 发表时间：
    2016-06-13
  • 期刊：
    arXiv: Learning
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    Alekh Agarwal;Sarah Bird;Markus Cozowicz;Luong Hoang;J. Langford;Stephen Lee;Jiaji Li;Daniel R. Melamed;Gal Oshri;Oswaldo Ribas;S. Sen;Alex Slivkins
  • 通讯作者：
    Alex Slivkins
Exploring or Exploiting? Social and Ethical Implications of Autonomous Experimentation in AI
探索还是利用？
  • DOI：
    10.1111/j.1469-7610.2010.02348.x
  • 发表时间：
    2016-10-02
  • 期刊：
    Journal of child psychology and psychiatry, and allied disciplines
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    Sarah Bird;Solon Barocas;K. Crawford;Fernando Diaz;Hanna M. Wallach
  • 通讯作者：
    Hanna M. Wallach
: Database architectures for modern hardware : report from Dagstuhl Seminar 18251
：现代硬件的数据库架构：来自 Dagstuhl 研讨会 18251 的报告
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2018
  • 期刊：
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    P. Boncz;G. Graefe;Bingsheng He;K. Sattler;Philippe Bonnet;A. Kemper;Viktor Leis;Justin J. Levandoski;S. Manegold;Danica Porobic;Caetano Sauer;Carsten Binnig;Andrew Crotty;Alex Galakatos;Tim Kraska;E. Z. The;Thomas Leich;Thilo Pionteck;Gunter Saake;Olaf Spinczyk;Andreas Becher;Lekshmi B.G;David Broneske;Tobias Drewes;B. Gurumurthy;K. Meyer;Jürgen Teich;Juan A. Colmenares;Gage Eads;S. Hofmeyr;Sarah Bird;Miquel Moretó;David Chou;Brian Gluzman;Eric Roman;D. B. Bartolini;Nitesh Mor;K. Asanović;John D Kubiatowicz. 2013;Daniel Lemire;Andrew Pavlo;A. Nica
  • 通讯作者：
    A. Nica
Applied Machine Learning at Facebook: A Datacenter Infrastructure Perspective
Facebook 的应用机器学习：数据中心基础设施视角
  • DOI：
    10.1109/hpca.2018.00059
  • 发表时间：
    2018-02-01
  • 期刊：
    2018 IEEE International Symposium on High Performance Computer Architecture (HPCA)
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    K. Hazelwood;Sarah Bird;D. Brooks;Soumith Chintala;Utku Diril;Dmytro Dzhulgakov;Mohamed Fawzy;Bill
  • 通讯作者：
    Bill

其他文献

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  • DOI：
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  • 发表时间：
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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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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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