国家自然科学基金区域创新发展联合基金2019年度项目指南四、新材料与先进制造领域.docxVIP

国家自然科学基金区域创新发展联合基金2019年度项目指南 四、 新材料与先进制造领域 　　（四）围绕吉林新材料、精密制造等产业发展的技术瓶颈问题开展应用基础研究。主要研究方向包括： 　　3. 新一代生物医学植入复合材料制备与功能化研究（申请代码1选择E01、E02或E03的下属代码） 　　研究新一代医用植入件本体致密、表面微孔结构的缺陷抑制策略及组织性能调控机制，研究材料表/界面改性对组织再生微环境的构建及再生修复的导向性作用机制。 　　以上研究方向鼓励申请人与吉林省内具有一定研究实力和研究条件的高等院校或研究机构开展合作研究。 六、 电子信息领域 　　（一）围绕四川在网络安全、智能制造、人工智能、传感器以及卫星通讯等领域的关键科学问题，开展相关应用基础研究。主要研究方向包括： 　　5. 人工智能对抗基础理论及其在空中博弈中的关键技术（申请代码1选择F06的下属代码） 　　针对人工智能在军民融合领域的广泛应用，从人工智能对抗与博弈的机理等基础理论研究入手，突破人工智能对抗关键技术，提高人工智能算法及人工智能系统的对抗能力，提升四川在人工智能军民融合领域核心技术竞争力和产业化能力。 　　6. 人机交互过程中的运动神经信息交互机制（申请代码1选择F06的下属代码） 　　针对人机交互过程中，人体中枢神经和外周神经间的信息交互（人本体）、外界机器和人间的信息交互（人机间）两种信息交互模式进行研究，为创新性的高效脑机接口以及康复系统提供必要的神经机制基础。 　　8. 面向深度学习的安全验证机理与方法（申请代码1选择F06的下属代码） 　　针对人工智能领域的高速发展和应用需求，开展面向深度学习的安全机理与验证方法研究，重点开展深度学习系统的代码安全技术研究和深度学习模型的安全机理研究。 　　以上研究方向鼓励申请人与四川省内具有一定研究实力和研究条件的高等院校或研究机构开展合作研究。 　　 　　（三）围绕安徽在量子信息与通信、人工智能、传感器、机器人等领域的关键科学问题，开展相关应用基础研究。主要研究方向包括： 　　6. 癌症组学数据分析的计算理论与高效算法（申请代码1选择F02的下属代码） 　　搭建面向对象的癌症乘客突变和驱动同义突变数据库，构造与驱动突变具有内在联系的特征编码方式，研究基于多组学数据的癌症亚型识别问题，研究结合生物大数据和复杂网络最优控制的药物标靶识别方法和药物重定位。 　　7. 儿童骨科影像学智能辅助诊断关键技术（申请代码1选择F01或F06的下属代码） 　　研究低质量、多形态和序列化医学影像内容增强，低资源弱标注条件下的医学影像兴趣区域识别及病情细粒度分级精准诊断和智能报告生成。 　　8. 基于图神经网络的可推理个性化推荐理论与方法（申请代码1选择F02或F06的下属代码） 　　研究图神经网络的协同过滤、上下文敏感推荐、社交媒体推荐等理论与方法，研究知识图谱推理的个性化推荐方法，研究会话的交互式推理和基于增强学习的动态推理方法。 　　9. 病态脑图谱多模态智能绘制关键技术（申请代码1选择F02的下属代码） 　　结合多模态影像学数据，研究病态结构脑图谱的高精度重建，通过深度神经网络的可视化等分析手段，研究相关疾病的神经机制，基于脑图谱绘制，建立临床进行疾病诊断与病灶定位的辅助系统。 　　11. 上肢绳牵引康复机器人的控制方法与关键技术研究（申请代码1选择F06的下属代码） 　　研究新一代上肢绳牵引康复机器人的基础理论方法，突破关节空间受限、机构柔性不足、交互训练不友好等关键技术问题，构建上肢绳牵引康复机器人控制系统，开发具有临床价值和产业化前景的商业化样机。 　　以上研究方向鼓励申请人与安徽省内具有一定研究实力和研究条件的高等院校或研究机构开展合作研究。 　　（四）围绕吉林区域和产业特色，开展人工智能、光电信息、交通与先进制造及相关领域的应用基础研究。主要研究方向包括： 　　2. 大规模生物医学知识图谱群智能推理理论与方法研究（申请代码1选择F02的下属代码） 　　研究命名实体识别、信息抽取等自然语言处理和大数据技术的生物医学知识图谱的构建，研究大规模知识图谱融合和链路预测中的多目标优化策略，研究提高大规模知识图谱上推理精度和效率的分布式演化计算模型的构建。 　　3. 微创手术的解剖结构自动理解及精准引导关键技术问题研究（申请代码1选择H18的下属代码） 　　研究视觉的微创手术操作场景理解和操作语义提取，研究医学影像数据分析的解剖结构自动理解与标注，研究机器学习的微创手术人体动态形变实时补偿与精准信息引导。 　　以上研究方向鼓励申请人与吉林省内具有一定研究实力和研究条件的高等院校或研究机构开展合作研究。 七、 人口与健康领域 　　（一）立足四川特色中医药资源，开展创新性医药的基础与应用基础研究；围绕四川在生物治疗等领域