城市固废焚烧过程运行工况的深度案例推理监测方法研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    62373017
  • 项目类别：
    面上项目
  • 资助金额：
    50.00万
  • 负责人：
    严爱军
  • 依托单位：
    北京工业大学
  • 学科分类：
  • 结题年份：
  • 批准年份：
    2023
  • 项目状态：
    未结题
  • 起止时间：
    2023 至

项目摘要

结项摘要

项目成果

期刊论文数量（13）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（3）
专利数量（0）

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其他文献

基于文化鲸鱼优化算法的特征权重优化分配方法
  • DOI：
    10.11936/bjutxb2020050010
  • 发表时间：
    2021
  • 期刊：
    北京工业大学学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    严爱军;曹付起
  • 通讯作者：
    曹付起
Tennessee-Eastman过程的学习型案例推理故障诊断方法
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2017
  • 期刊：
    控制理论与应用
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    严爱军;王英杰;王殿辉
  • 通讯作者：
    王殿辉
案例推理分类器的权重分配及案例库维护方法
  • DOI：
    10.11772/j.issn.1001-9081.2020071016
  • 发表时间：
    2021
  • 期刊：
    计算机应用
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    严爱军;魏志远
  • 通讯作者：
    魏志远
案例属性权重的群基数效用优化方法
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    北京工业大学学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    严爱军;蒋伟;王普;YAN Ai-jun,JIANG Wei,WANG Pu(College of Electronic
  • 通讯作者：
    YAN Ai-jun,JIANG Wei,WANG Pu(College of Electronic
一种改进的案例推理分类方法研究
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2014
  • 期刊：
    自动化学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    张春晓;严爱军;王普
  • 通讯作者：
    王普

其他文献

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AI项目思路

AI技术路线图

严爱军的其他基金

城市生活垃圾焚烧参数设定值的群决策案例推理优化方法研究
  • 批准号：
    61873009
  • 批准年份：
    2018
  • 资助金额：
    63.0 万元
  • 项目类别：
    面上项目
群决策案例推理系统的动态学习模型及应用研究
  • 批准号：
    61374143
  • 批准年份：
    2013
  • 资助金额：
    80.0 万元
  • 项目类别：
    面上项目
基于多目标评价的竖炉焙烧过程智能优化设定方法的研究
  • 批准号：
    60974133
  • 批准年份：
    2009
  • 资助金额：
    31.0 万元
  • 项目类别：
    面上项目

相似国自然基金

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  • 资助金额：
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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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