基于协同自适应巡航控制的车辆自组织编队研究

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    62073074
  • 项目类别：
    面上项目
  • 资助金额：
    59万
  • 负责人：
    Simone Baldi
  • 依托单位：
    东南大学
  • 学科分类：
    F0304.系统工程理论与技术
  • 结题年份：
  • 批准年份：
    2020
  • 项目状态：
    未结题
  • 起止时间：
    2020至

项目摘要

结项摘要

项目成果

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其他文献

A Reachability Approach to Disturbance and Safety Propagation in Mixed Platoons
混合排中干扰和安全传播的可达性方法
  • DOI：
    10.1109/tac.2023.3318201
  • 发表时间：
    2024
  • 期刊：
    IEEE Transactions on Automatic Control
  • 影响因子：
    6.8
  • 作者：
    Di Liu;B. Besselink;Simone Baldi;Wenwu Yu;H. Trentelman
  • 通讯作者：
    H. Trentelman
A DSC method for strict-feedback nonlinear systems with possibly unbounded control gain functions
一种用于具有可能无界控制增益函数的严格反馈非线性系统的 DSC 方法
  • DOI：
    10.1016/j.neucom.2017.09.082
  • 发表时间：
    2018-01
  • 期刊：
    Neurocomputing
  • 影响因子：
    6
  • 作者：
    Maolong Lv;Ying Wang;Simone Baldi;Zongcheng Liu;Zutong Wang
  • 通讯作者：
    Zutong Wang
Modular nudging models: Formulation and identification from real-world traffic data sets
模块化助推模型：现实世界交通数据集的制定和识别
  • DOI：
    10.1016/j.physa.2024.129642
  • 发表时间：
    2024
  • 期刊：
    Physica A: Statistical Mechanics and its Applications
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    Jing Li;Di Liu;Simone Baldi
  • 通讯作者：
    Simone Baldi
Challenges and Strategies for Achieving High Energy Efficiency in Building Districts
建筑区实现高能源效率的挑战和策略
  • DOI：
    10.3390/buildings14061839
  • 发表时间：
    2024
  • 期刊：
    Buildings
  • 影响因子：
    3.8
  • 作者：
    Xiaoting Chen;B. Vand;Simone Baldi
  • 通讯作者：
    Simone Baldi
The Non-Smoothness Problem in Disturbance Observer Design: A Set-Invariance-Based Adaptive Fuzzy Control Method
扰动观测器设计中的非光滑问题：一种基于集合不变性的自适应模糊控制方法
  • DOI：
    10.1109/tfuzz.2019.2892353
  • 发表时间：
    2019-01
  • 期刊：
    IEEE Transactions on Fuzzy Systems
  • 影响因子：
    11.9
  • 作者：
    Maolong Lv;Simone Baldi;Zongcheng Liu
  • 通讯作者：
    Zongcheng Liu

其他文献

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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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