课题基金 / 基金详情

Development of neural computing methods in expert systems

Development of neural computing methods in expert systems
专家系统中神经计算方法的发展
批准号：
45717-1994
负责人：
Meech, John
金额：
$1.31万
依托单位：
University of British Columbia
依托单位国家：
加拿大
项目类别：
Discovery Grants Program - Individual
财政年份：
1994
资助国家：
加拿大
项目状态：
已结题
起止时间：
1994-01-01 至 1995-12-31
来源：
https://www.nserc-crsng.gc.ca/ase-oro/Details-Detailles_eng.asp?id=40732
关键词：
Developmentneuralcomputingmethodsexpert

项目摘要

项目成果

Meech, John的其他基金

相似基金

相关文献

中文摘要
翻译
点击翻译按钮获取中文摘要
英文摘要
期刊论文(0)
专著(0)
科研奖励(0)
会议论文
Catalysing the growth in metal recovery
  • 批准号：
    424165-2011
  • 项目类别：
    G8 Initiative Research Councils on Multilateral Research Funding
  • 资助金额：
    $7.46万
  • 财政年份：
    2014
  • 负责人：
    Meech, John
  • 依托单位：
    University of British Columbia
Catalysing the growth in metal recovery
  • 批准号：
    424165-2011
  • 项目类别：
    G8 Initiative Research Councils on Multilateral Research Funding
  • 资助金额：
    $9.18万
  • 财政年份：
    2013
  • 负责人：
    Meech, John
  • 依托单位：
    University of British Columbia
Catalysing the growth in metal recovery
  • 批准号：
    424165-2011
  • 项目类别：
    G8 Initiative Research Councils on Multilateral Research Funding
  • 资助金额：
    $8.99万
  • 财政年份：
    2012
  • 负责人：
    Meech, John
  • 依托单位：
    University of British Columbia
Fundamental studies on the fracture of brittle materials
  • 批准号：
    45717-2003
  • 项目类别：
    Discovery Grants Program - Individual
  • 资助金额：
    $1.31万
  • 财政年份：
    2006
  • 负责人：
    Meech, John
  • 依托单位：
    University of British Columbia
国内基金
海外基金
脐带间充质干细胞微囊联合低能量冲击波治疗神经损伤性ED的机制研究
  • 批准号：
    82371631
  • 项目类别：
    面上项目
  • 资助金额：
    49.00万元
  • 批准年份：
    2023
  • 负责人：
    卢慕峻
  • 依托单位：
    上海交通大学
亚低温调控颅脑创伤急性期神经干细胞Mpc2/Lactate/H3K9lac通路促进神经修复的研究
  • 批准号：
    82371379
  • 项目类别：
    面上项目
  • 资助金额：
    49.00万元
  • 批准年份：
    2023
  • 负责人：
    冯军峰
  • 依托单位：
    上海交通大学
基于再生运动神经路径优化Agrin作用促进损伤神经靶向投射的功能研究
  • 批准号：
    82371373
  • 项目类别：
    面上项目
  • 资助金额：
    49.00万元
  • 批准年份：
    2023
  • 负责人：
    沃雁
  • 依托单位：
    上海交通大学
Neural Process模型的多样化高保真技术研究