基于图学习理论的高光谱湿地图像自适应分类与动态监测研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
  • 项目类别：
    面上项目
  • 资助金额：
    54万
  • 负责人：
    李恒超
  • 依托单位：
    西南交通大学
  • 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：
    李恒超；
  • 关键词：

项目摘要

结项摘要

项目成果

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其他文献

基于空间加权协同稀疏的高光谱解混算法研究
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2018
  • 期刊：
    南京信息工程大学学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    朱昌宇;张绍泉;李军;李恒超
  • 通讯作者：
    李恒超
一种用于构建用户画像的二级融合算法框架
  • DOI：
    10.11896/j.issn.1002-137x.2018.01.027
  • 发表时间：
    2018
  • 期刊：
    计算机科学
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    李恒超;林鸿飞;杨亮;徐博;魏晓聪;张绍武;古丽孜热·艾尼外
  • 通讯作者：
    古丽孜热·艾尼外
基于简单高效钯纳米粒子催化Suzuki偶联反应的研究
  • DOI：
    10.6023/cjoc201904069
  • 发表时间：
    2019
  • 期刊：
    Chin. J. Org . Chem.
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    李恒超;赵玲;刘燕;张霞;李王兵;敬林海;黄锦;汪伟
  • 通讯作者：
    汪伟
考虑端元差异性的协同稀疏高光谱解混算法
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2014
  • 期刊：
    Journal of the University of Electronic Science and Technology of China
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    王蕊;李恒超;尹忠科
  • 通讯作者：
    尹忠科
自适应冗余字典学习的高光谱混合像元解混
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2014
  • 期刊：
    西南交通大学学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    王蕊;李恒超;尹忠科
  • 通讯作者：
    尹忠科

其他文献

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AI项目思路

AI技术路线图

李恒超的其他基金

基于结构非负矩阵/张量分解理论的多时相(极化)SAR图像变化检测研究
  • 批准号：
    61871335
  • 批准年份：
    2018
  • 资助金额：
    63.0 万元
  • 项目类别：
    面上项目
基于GΓMM和稀疏表示的高分辨率SAR图像变化检测研究
  • 批准号：
    61371165
  • 批准年份：
    2013
  • 资助金额：
    76.0 万元
  • 项目类别：
    面上项目
基于广义Gamma分布的半参数SAR图像统计特性分析及应用研究
  • 批准号：
    60802052
  • 批准年份：
    2008
  • 资助金额：
    20.0 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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  • 财政年份：
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  • 项目类别：
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作者：{{ showInfoDetail.author }}

知道了

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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