统计优化与人工智能天元数学交流项目

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    12026201
  • 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:
    2020
  • 批准年份:
    2020
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2020-08-01 至2020-12-31

项目摘要

Statistical optimization is a new branch of applied mathematics arising from disciplines such as statistics and optimization. It takes data as the research object, builds optimization models based on statistical ideas, and and realizes some work via computer such as data-mining, analyzing, forecasting and making decisions the inherent laws. With the implementation of the national big data strategy and the development of artificial intelligence, many closely optimization problems related to large-scale complex data, arise in the practical application of intelligent transportation, information management, industrial internet, internet of things, financial economy and other fields. This requires the in-depth integration of artificial intelligence, statistics and optimization disciplines. This project will build an academic exchange and cooperation platform, combining the support of Beijing Jiaotong University's information and transportation operations research and innovation base (111 project). We will invite domestic and foreign scientists in the fields of statistics, artificial intelligence and optimization to visit us in Beijing and offer the short-term courses and special international seminars. Our aim is to promote the rapid development of statistical optimization, and to train the high-level compound young talents, which support the long-term development of artificial intelligence and the national big data industry.
统计优化是融合统计学与最优化等学科而产生的一个新兴应用数学分支,它以数据为研究对象,通过统计学方法构建优化模型,并由计算机实现对数据中蕴涵的内在规律进行挖掘、分析、预测与决策的一门科学。随着国家大数据战略的实施和人工智能的发展,在智能交通、信息管理、工业互联网、物联网和金融经济等领域的实际应用产生了一系列大规模复杂数据的理论分析和计算等紧密联系的优化问题,这亟须人工智能、统计学和最优化学科深入交叉融合。本项目将结合北京交通大学承担的“信息与交通运筹学创新引智基地”(111项目)支持,搭建一个学术交流合作平台。我们将邀请国内外统计、人工智能和最优化领域的专家集聚北京,通过短期课程和专题国际研讨会等方式,加强交流,促进统计优化学科的快速发展,更好地为国家大数据产业和人工智能的长远发展培养复合型高层次青年人才。

结项摘要

随着国家大数据战略的实施和人工智能的发展,在智能交通、信息管理、工业互联网、物联网和金融经济等领域的实际应用产生了一系列大规模复杂数据的理论分析和计算等紧密联系的优化问题,这亟须人工智能、统计学和最优化学科深入交叉融合。统计优化是融合统计学与最优化等学科而产生的一个新兴应用数学分支,它以数据为研究对象,通过统计学方法构建优化模型,并由计算机实现对数据中蕴涵的内在规律进行挖掘、分析、预测与决策的一门科学。由于疫情影响,结合北京交通大学承担的“信息与交通运筹学创新引智基地”(111项目)支持,我们组织了“第五届统计优化与学习国际研讨会”采用线上线下结合方式。会前开设了3门短期课程,共600余人次听课。大会报告邀请国内外统计、人工智能和最优化领域的24位专家做专题报告,每场人数都超过110人,最高达300余人。来自英国、美国、加拿大、新加坡等国家和地区,以及全国高校和研究机构的3500余人次参加了此次学术盛会。.本项目组织的此次研讨会得到了中国现场统计学会、中国运筹学会的大力支持,为来自世界不同地区的高校、研究机构的学者开展统计、优化以及机器学习领域的学者提供了一个科研交流与学习的平台。这有利于培养复合型高层次青年人才,推动统计优化的发展,进一步促进最优化学科的快速发展,为大数据科学计算和应用提供支撑平台,更好地为国家大数据战略的实施和人工智能产业服务。

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)
专利数量(0)

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其他文献

Some new results for Z-transformation on the Lorentz Cone
洛伦兹锥 Z 变换的一些新结果
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
    Pacific Journal of Optimization
  • 影响因子:
    0.2
  • 作者:
    孔令臣;J. Tao;罗自炎;修乃华
  • 通讯作者:
    修乃华
基于距离相关系数的分层聚类法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    计算数学
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    张璐;孔令臣;陈黄岳
  • 通讯作者:
    陈黄岳
坚持本研一体化,加强统计优化课程建设
  • DOI:
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  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
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  • 影响因子:
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  • 作者:
    孔令臣
  • 通讯作者:
    孔令臣
高维约束矩阵回归问题
  • DOI:
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  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    运筹学学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    孔令臣;陈丙振;修乃华;戚厚铎
  • 通讯作者:
    戚厚铎
稳健矩阵回归模型和方法研究
  • DOI:
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  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    计算数学
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    陈丙振;孔令臣;尚盼
  • 通讯作者:
    尚盼

其他文献

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AI项目思路

AI技术路线图

孔令臣的其他基金

高维稳健隐私回归的优化模型理论与算法研究
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机器学习与优化天元数学交流项目
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  • 批准号:
    11171018
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    面上项目

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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