基于深度学习的多源遥感图像复杂地质体识别

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    42172323
  • 项目类别：
    面上项目
  • 资助金额：
    61.00万
  • 负责人：
    余先川
  • 依托单位：
    北京师范大学
  • 学科分类：
  • 结题年份：
  • 批准年份：
    2021
  • 项目状态：
    未结题
  • 起止时间：
    2021 至
  • 项目参与者：
    余先川；
  • 关键词：

项目摘要

结项摘要

项目成果

期刊论文数量（7）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（1）
专利数量（0）

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  • 作者：
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其他文献

一种基于二分查找的快速降型算法
  • DOI：
    10.16360/j.cnki.jbnuns.2018.02.006
  • 发表时间：
    2018
  • 期刊：
    北京师范大学学报(自然科学版)
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    邢海花;胡丹;贺辉;余先川
  • 通讯作者：
    余先川
基于IFA的组合分析算法及其在矿产预测中的应用
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2018
  • 期刊：
    地质学刊
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    姚旺;卞姗姗;余先川
  • 通讯作者：
    余先川
基于位置感知和位移复用的示功图传感系统设计
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2019
  • 期刊：
    仪器仪表学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    田海峰;余先川
  • 通讯作者：
    余先川
神经网络敏感性分析及其在遥感影像分类中的应用
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2013
  • 期刊：
    地质学刊
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    邢海花;余先川
  • 通讯作者：
    余先川
单亲遗传模拟退火及在组合优化问题中的应用
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    北京邮电大学学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    余先川;曹恒智
  • 通讯作者：
    曹恒智

其他文献

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AI技术路线图

余先川的其他基金

基于深度学习的多源遥感图像复杂地质体识别
  • 批准号：
  • 批准年份：
    2021
  • 资助金额：
    61 万元
  • 项目类别：
    面上项目
基于稀疏成分分析的找矿信息识别
  • 批准号：
    41672323
  • 批准年份：
    2016
  • 资助金额：
    72.0 万元
  • 项目类别：
    面上项目
高光谱遥感影像光谱解混与超分辨率重建研究及其在地质填图中的应用
  • 批准号：
    41272359
  • 批准年份：
    2012
  • 资助金额：
    90.0 万元
  • 项目类别：
    面上项目
面向矿产预测的分层混合模糊—神经网络敏感性分析
  • 批准号：
    41072245
  • 批准年份：
    2010
  • 资助金额：
    50.0 万元
  • 项目类别：
    面上项目
基于空间非负矩阵分解的矿产预测研究
  • 批准号：
    40672195
  • 批准年份：
    2006
  • 资助金额：
    35.0 万元
  • 项目类别：
    面上项目
空间独立成分分析及其在矿产预测中的应用研究
  • 批准号：
    40372129
  • 批准年份：
    2003
  • 资助金额：
    28.0 万元
  • 项目类别：
    面上项目
非线性空间信息统计学的理论方法及其在地学中的应用
  • 批准号：
    40202030
  • 批准年份：
    2002
  • 资助金额：
    9.0 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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  • 批准号：
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  • 批准年份：
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  • 资助金额：
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  • 项目类别：
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相似海外基金

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  • 批准号：
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  • 财政年份：
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  • 资助金额：
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  • 项目类别：
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作者：{{ showInfoDetail.author }}

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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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