智能超表面辅助的反向散射通信网络鲁棒资源分配方法研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    62271094
  • 项目类别：
    面上项目
  • 资助金额：
    54.00万
  • 负责人：
    徐勇军
  • 依托单位：
    重庆邮电大学
  • 学科分类：
  • 结题年份：
  • 批准年份：
    2022
  • 项目状态：
    未结题
  • 起止时间：
    2022 至
  • 项目参与者：
    徐勇军；
  • 关键词：

项目摘要

结项摘要

项目成果

期刊论文数量（53）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（2）
专利数量（0）

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其他文献

DLSOMAC:一个面向分布式无线链路调度技术的MAC协议
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2014
  • 期刊：
    自动化学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    徐朝农;李超;王智广;徐勇军
  • 通讯作者：
    徐勇军
BeliefFusion of Predictions of Industries in China’s Stock Market
中国股市行业预测的信念融合
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2014
  • 期刊：
    Belief Functions: Theory and Applications
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    徐勇军;Lin Wu;Xianbin Wu
  • 通讯作者：
    Xianbin Wu
易水湖水下天然中子测量
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2017
  • 期刊：
    原子能科学技术
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    吴建华;徐勇军;陈然;刘森林;汪传高;李传龙;王薇
  • 通讯作者：
    王薇
Optimal and Robust Interference Efficiency Maximization for Multicell Heterogeneous Networks
多小区异构网络的最佳鲁棒干扰效率最大化
  • DOI：
    10.1109/access.2019.2931863
  • 发表时间：
    2019-07
  • 期刊：
    IEEE ACCESS
  • 影响因子：
    3.9
  • 作者：
    徐勇军;李国权
  • 通讯作者：
    李国权
无线自组织网络MAC调度技术研究
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2011
  • 期刊：
    计算机应用研究
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    徐朝农;徐勇军;范永开;XU Chao-nong1, XU Yong-jun2, FAN Yong-kai1 (1.Dept;2.Institute of Computing Technology, Chinese Acade
  • 通讯作者：
    2.Institute of Computing Technology, Chinese Acade

其他文献

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徐勇军的其他基金

智能超表面辅助的反向散射通信网络鲁棒资源分配方法研究
  • 批准号：
  • 批准年份：
    2022
  • 资助金额：
    54 万元
  • 项目类别：
    面上项目
认知无线电频谱感知误差和参数不确定性下的鲁棒资源分配算法研究
  • 批准号：
    61601071
  • 批准年份：
    2016
  • 资助金额：
    22.0 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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