虚实融合场景建模的可信性度量和评价方法研究

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    90818003
  • 项目类别：
    重大研究计划
  • 资助金额：
    50.0万
  • 负责人：
    陈小武
  • 依托单位：
    北京航空航天大学
  • 学科分类：
    F0209.计算机图形学与虚拟现实
  • 结题年份：
    2011
  • 批准年份：
    2008
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2009-01-01 至2011-12-31

项目摘要

虚实融合场景建模的可信性问题是涉及虚拟现实、增强现实、可信软件的基础科学问题，是学科方向交叉的典型研究热点和难点，具有重要的研究意义和应用价值，现有的相关理论、方法和技术难以有效地解决该基础科学问题。.本项目针对虚实融合场景建模可信性的科学问题和应用需求，开展虚实融合场景建模的可信性度量和评价方法研究，将在面向虚实融合场景的用户感知因素分析、虚实三维注册的可信性度量、虚实物体空间遮挡关系的可信性度量与验证、虚实光照融合效果的可信性评价、基于语义信息的虚实物体关联可信性评价等方面取得理论和方法的实质性突破，建立虚实融合场景建模的可信性评价体系，为可信虚实融合场景建模及其软件提供理论依据和技术支撑，促进虚拟现实、增强现实、可信软件及相关研究方向的有机交叉和共同发展，促进高可信性虚实融合场景建模软件在城市建设规划与管理、复杂产品设计与制造、交互式数字娱乐、军事仿真演习与训练等方面的应用。

结项摘要

项目成果

期刊论文数量（4）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（12）
专利数量（0）
A Magic Treemap Cube for Visualizing Olympic Games Data
用于可视化奥运会数据的神奇树状图立方体
  • DOI：
    10.20870/ijvr.2010.9.3.2774
  • 发表时间：
    2010
  • 期刊：
    The International Journal of Virtual Reality
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    Xiaowu Chen;Haolin Yang;Yongtao Ma;Bin Zhou
  • 通讯作者：
    Bin Zhou
Multi-category Web Object Extraction Based on Relation Schema
基于关系模式的多类别Web对象抽取
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2010
  • 期刊：
    Computer Systems Science and Engineering ( CSSE )
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    Xiaowu Chen;Yongtao Ma;Qinping Zhao
  • 通讯作者：
    Qinping Zhao
Automatic Image Completion with Structure Propagation and Texture Synthesis
通过结构传播和纹理合成自动完成图像
  • DOI：
    10.1142/s0218194010005055
  • 发表时间：
    2010-12
  • 期刊：
    International Journal of Software Engineering and Knowledge Engineering ( IJSEKE )
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    Xiaowu Chen;Bin Zhou;Fang Xu;Qinping Zhao
  • 通讯作者：
    Qinping Zhao
The Influence Analysis of Ridge Estimate in Restricted Linear Regression Model
限制线性回归模型中岭估计的影响分析
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    Journal of Computational Information Systems
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    Huijuan Xing;Gang Liu;Shangli Zhang
  • 通讯作者：
    Shangli Zhang

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  • 通讯作者：
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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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