使用代数化元语言构建跨领域的工程决策支持系统

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    70771059
  • 项目类别：
    面上项目
  • 资助金额：
    20.0万
  • 负责人：
    顾学雍
  • 依托单位：
    清华大学
  • 学科分类：
    G0112.信息系统与管理
  • 结题年份：
    2010
  • 批准年份：
    2007
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2008-01-01 至2010-12-31

项目摘要

使用代数化元语言构建跨领域的工程决策支持系统，能够克服现有面向专门领域的系统在理论和实践上的通病- - 不同系统间相似相关决策信息的共享效率低，仅由于表述差异就使得领域间即使共享信息还是无法沟通，从而陷入了决策品质降低的困境。本课题将使用一个可执行的元语言核心，对各领域的决策推理算法、知识库和人机交互界面进行统一，从而使用代数法则对由元语言构建的决策模型作自动推理、简化和计算；并且，该系统能将计算结果通过Web2.0平台，根据专业的不同而自适应地呈现给特定用户。项目的意义就在于使跨领域的决策参与者共享互通的决策信息资源，自动推理及产生可行性方案，通过友好的人机交互环境来降低用户使用此系统进行辅助决策时的学习难度，从而最大限度地满足了实际决策过程的需要。

结项摘要

项目成果

期刊论文数量（2）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（3）
专利数量（0）
Algebra of Systems: A Metalanguage for Model Synthesis and Evaluation
系统代数：模型综合和评估的元语言
  • DOI：
    10.1109/tsmca.2009.2014546
  • 发表时间：
    2009-04
  • 期刊：
    IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics - Part A: Systems and Humans
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
  • 通讯作者：
连接理论与实践的CDIO-清华大学创新性工程教育的探索
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    高等工程教育研究 2009年01期
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
  • 通讯作者：

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其他文献

其他文献

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AI项目思路

AI技术路线图

顾学雍的其他基金

基于分布式元语言架构的跨领域决策支持系统
  • 批准号：
    70971073
  • 批准年份：
    2009
  • 资助金额：
    27.0 万元
  • 项目类别：
    面上项目

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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