邮票元素包含了的本质定义，以极细线表现早期经典割圆法，并将圆周率小数点后996位以缩微文字的方式呈现于画面，特别通过橘色设计突出前7位，为的是纪念我国南北朝时期数学家祖冲之。

TIMES评分模型是基于XGBoost机器学习算法而开发的，训练数据来自61名肝癌患者的多重免疫荧光数据集。在独立验证队列中，TIMES系统的准确率达到82.2%，特异性为85.7%，显著优于现有的临床预测模型。为了方便临床应用，研究人员开发了一个开 ...

接着第三条动态，记者开始狠批某些海港球迷。表示一说海港亚冠不行，这些海港球迷就反驳“恒大难道行吗”。广州恒大两夺亚冠冠军，在连亚冠决赛都进不去的海港球迷眼里，也一文不值？

今年前两个月，国内高校的CNS顶刊发文以北京大学、复旦大学和西湖大学的表现最为亮眼，南方科技大学则在最近一个月奋起直追，而作为传统华五强校的中国科学技术大学之前则暂未“开张”。但本周，在最新一期的Nature更新，中国科大表现亮眼，参与发表了2篇文章 ...

近日，中国农业科学院深圳农业基因组研究所贾耿介团队联合中国科学技术大学、新加坡中央医院开发了一款高精度AI诊断工具：“TIMES（Tumor Immune MicroEnvironment ...

基于这些发现，研究团队开发并验证一种基于关键免疫标志物空间表达模式的预测肝细胞癌复发风险的评分系统——TIMES（Tumour Immune MicroEnvironment Spatial，肿瘤免疫微环境空间）。

肝细胞癌（HCC，也就是平常说的肝癌），是全球癌症相关死亡的第三大原因，每年造成的死亡人数超过80万。手术切除肿瘤是早期肝癌的常用治疗策略之一，但术后复发率高达70%。如果能够在早期准确识别出复发风险，对于优化治疗决策、改善患者预后将有重要意义。

中国科学技术大学孙成教授研究组与合作者成功构建了一个基于空间免疫学特征的肝癌复发风险预测平台，为肝细胞癌（HCC）的术后风险分层提供了潜在的空间免疫学评估维度。该研究成果以"Spatial Immune Scoring System Predicts Hepatocellular Carcinoma ...

女生雪天没穿上衣路边上向中年男子讨饶还喊老公 ...

在经济发展和气候变化的背景下，我国正面临严重的地下水质量危机，这场危机到底是如何一步步形成的呢？近日，中国科学院南京土壤研究所Yijun Yao团队开发了一个机器学习模型，结合自然和社会经济因素，构建了1980年至2100年我国各地不良地下水质量 ...

在最新的研究中，中科大的科研团队在《Nature》期刊上发布了一项突破性的发现，提出了一种全新的TIMES评分系统，专注于预测肝细胞癌（HCC）患者术后的复发风险。HCC作为全球癌症相关死亡的第三大原因，其术后复发率高达70%，而现有的预后工具在有效预测复发方面依然存在短板。研究表明，TIMES评分系统能够实现82.2%的预测准确率，明显优于传统的TNM和BCLC分期系统，尤其在早期HCC患者中展 ...