基于深度学习PCB缺陷检测与分类

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：
    57万
  • 负责人：
    罗贵明
  • 依托单位：
    清华大学
  • 学科分类：
  • 结题年份：
  • 批准年份：
    2021
  • 项目状态：
    未结题
  • 起止时间：
    2021至

项目摘要

结项摘要

项目成果

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其他文献

Formal Codesign and Implementation for Multifunction Vehicle Bus Circuits
多功能车辆总线电路的正式协同设计和实现
  • DOI：
    10.1109/tvt.2019.2912001
  • 发表时间：
    2019-04
  • 期刊：
    IEEE TRANSACTIONS ON VEHICULAR TECHNOLOGY
  • 影响因子：
    6.8
  • 作者：
    J Qi;罗贵明
  • 通讯作者：
    罗贵明
Short term power load prediction with knowledge transfer
通过知识转移进行短期电力负荷预测
  • DOI：
    10.1016/j.is.2015.01.005
  • 发表时间：
    2015-10
  • 期刊：
    Information Sciences
  • 影响因子：
    8.1
  • 作者：
    Yulai Zhang;罗贵明
  • 通讯作者：
    罗贵明
新型自适应控制算法及在电力系统中的应用
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    哈尔滨工业大学学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    姜睿;耿博;罗贵明
  • 通讯作者：
    罗贵明
Lyapunov-type inequality for dimensional quasilinear systems
维拟线性系统的李雅普诺夫型不等式
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2013
  • 期刊：
    Mathematical Inequalities & Applications
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    Xiaojing Yang;Yong-in Kim;罗贵明
  • 通讯作者：
    罗贵明
Inferring causal directions from uncertain data
从不确定的数据推断因果方向
  • DOI：
    10.1016/j.engappai.2017.05.007
  • 发表时间：
    2017-10
  • 期刊：
    Engineering Applications of Artificial Intelligence
  • 影响因子：
    8
  • 作者：
    Yulai Zhang;Ma Weifeng;罗贵明
  • 通讯作者：
    罗贵明

其他文献

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此项目为未结题，我已根据课题信息分析并撰写以下内容，帮您拓宽课题思路：

AI项目思路

AI技术路线图

罗贵明的其他基金

基于深度学习PCB缺陷检测与分类
  • 批准号：
    62173203
  • 批准年份：
    2021
  • 资助金额：
    57.00 万元
  • 项目类别：
    面上项目
嵌入式系统安全保障与形式化检测的研究
  • 批准号：
    61572279
  • 批准年份：
    2015
  • 资助金额：
    71.0 万元
  • 项目类别：
    面上项目
受干扰信号的自适应滤波及信号检测
  • 批准号：
    61171121
  • 批准年份：
    2011
  • 资助金额：
    60.0 万元
  • 项目类别：
    面上项目
可编程嵌入式系统形式化建模与自动验证技术的研究
  • 批准号：
    60973049
  • 批准年份：
    2009
  • 资助金额：
    33.0 万元
  • 项目类别：
    面上项目
随机信号处理与信号自适应跟踪的研究
  • 批准号：
    60672110
  • 批准年份：
    2006
  • 资助金额：
    24.0 万元
  • 项目类别：
    面上项目
受干扰系统辨识、控制及在复杂热力系统应用的研究
  • 批准号：
    60474026
  • 批准年份：
    2004
  • 资助金额：
    24.0 万元
  • 项目类别：
    面上项目

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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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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