跨任务场景下基于多粒度知识进化的小样本学习

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    62376114
  • 项目类别：
    面上项目
  • 资助金额：
    49.00万
  • 负责人：
    赵红
  • 依托单位：
    闽南师范大学
  • 学科分类：
  • 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

期刊论文数量（15）
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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  • 作者：
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其他文献

Hierarchical classification with multi-path selection based on granular computing
基于粒度计算的多路径选择分层分类
  • DOI：
    10.1007/s10462-020-09899-2
  • 发表时间：
    2020-09
  • 期刊：
    Artificial Intelligence Review
  • 影响因子：
    12
  • 作者：
    郭顺心;赵红
  • 通讯作者：
    赵红
Fe_3O_4含量对Pt/C电催化剂氧还原活性的影响
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2011
  • 期刊：
    电源技术
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    赵红;王海丽;徐洪峰;傅杰
  • 通讯作者：
    傅杰
汉麻秆芯/玉米秸秆充填缓冲发泡材料的制备及性能研究
  • DOI：
    10.19554/j.cnki.1001-3563.2021.13.020
  • 发表时间：
    2021
  • 期刊：
    包装工程
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    赵红;郑永杰;谭斌;韦鹏辉;付丽
  • 通讯作者：
    付丽
Hierarchical feature selection with subtree based graph regularization
具有基于子树的图正则化的分层特征选择
  • DOI：
    10.1016/j.knosys.2018.10.023
  • 发表时间：
    2019-01
  • 期刊：
    Knowledge-Based Systems
  • 影响因子：
    8.8
  • 作者：
    脱倩娟;赵红;胡清华
  • 通讯作者：
    胡清华
基于文献计量分析的社交商务研究脉络与热点演化
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2019
  • 期刊：
    管理学报（湖北）
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    赵红;孙倬;张莎;王宗水;刘苇
  • 通讯作者：
    刘苇

其他文献

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此项目为未结题，我已根据课题信息分析并撰写以下内容，帮您拓宽课题思路：

AI项目思路

AI技术路线图

赵红的其他基金

知识与数据双向驱动下的层次化小样本学习
  • 批准号：
    62141602
  • 批准年份：
    2021
  • 资助金额：
    12.00 万元
  • 项目类别：
    专项项目
面向大数据分层分类学习的多粒度计算模型和算法
  • 批准号：
    61703196
  • 批准年份：
    2017
  • 资助金额：
    25.0 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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  • 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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  • 财政年份：
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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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