面向图像目标检测的新型弱监督学习方法研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    62371157
  • 项目类别：
    面上项目
  • 资助金额：
    50万
  • 负责人：
    徐勇
  • 依托单位：
    哈尔滨工业大学
  • 学科分类：
    F.信息科学部
  • 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

资源环境承载能力预警的超载成因分析方法及应用@@@Method and application of cause analysis for early-warning of resource and environmental system overloading
  • DOI：
    10.18306/dlkxjz.2017.03.002
  • 发表时间：
    2024-09-14
  • 期刊：
    Progress in geography
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    徐勇;张雪飞;周侃;王传胜;徐小任;Xu Yong;Zhang Xuefei;Zhou Kan;W. Chuan;Xu Xiaoren
  • 通讯作者：
    Xu Xiaoren
双侧大前庭水管综合征患儿的前庭诱发肌源性电位特征
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2019
  • 期刊：
    听力学及言语疾病杂志
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    张玉忠;张滟;魏馨雨;陈耔辰;徐勇;成颖;高滢;陈飞云;胡娟;许珉;任晓勇;张青
  • 通讯作者：
    张青
全细胞原位催化秸秆稀酸水解液制木糖酸的活性炭脱色
  • DOI：
    10.13386/j.issn1002-0306.2016.13.038
  • 发表时间：
    2016
  • 期刊：
    食品工业科技
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    曹柔;张红玉;周鑫;徐勇
  • 通讯作者：
    徐勇
AZ31镁合金变路径压缩过程中解孪晶行为分析
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    稀有金属材料与工程
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    陈强强;徐勇;李娟;张士宏
  • 通讯作者：
    张士宏
Preparation and Characterization of ZnSe Film Synthesized by Chemical Co-reduction
化学共还原合成ZnSe薄膜的制备及表征
  • DOI：
    10.1128/jb.00736-16
  • 发表时间：
    2015
  • 期刊：
    Advances in Computer Science Research
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    刘科高;纪念静;徐勇;石广才
  • 通讯作者：
    石广才

其他文献

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徐勇的其他基金

图像目标检测的深度特征提取方案设计与实验
  • 批准号：
    61876051
  • 批准年份：
    2018
  • 资助金额：
    64.0 万元
  • 项目类别：
    面上项目
最小平方误差分类方法改进及其生物特征识别应用
  • 批准号：
    61370163
  • 批准年份：
    2013
  • 资助金额：
    78.0 万元
  • 项目类别：
    面上项目
基于图像描述的识别方法设计与实验验证
  • 批准号：
    61071179
  • 批准年份：
    2010
  • 资助金额：
    34.0 万元
  • 项目类别：
    面上项目
应用于特征抽取的一类非线性方法的快速模型设计
  • 批准号：
    60602038
  • 批准年份：
    2006
  • 资助金额：
    27.0 万元
  • 项目类别：
    青年科学基金项目

相似国自然基金

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相似海外基金

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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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