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高校实习信息发布网站|基于Spring Boot的高校实习信息发布网站的设计与实现(源码+数据库+文档)高校实习信息发布网站目录基于Java+vue的高校实习信息发布网站一、前言二、系统设计三、系统功能设计

【论文速递】2026年第02周(Jan-04-10)(Robotics/Embodied AI/LLM)中文使用 googletrans 翻译，翻译不对的地方以英文为准As language models become increasingly capable, users expect them to provide not only accurate responses but also behaviors aligned with diverse human preferences across a variety of scenarios. To achieve this, Reinforcemen

【论文速递】2026年第01周(Dec-28-Jan-03)(Robotics/Embodied AI/LLM)中文使用 googletrans 翻译，翻译不对的地方以英文为准Recently, studies exemplified by Hyper-Connections (HC) have extended the ubiquitous residual connection paradigm established over the past decade by expanding the residual stream width and diversifying connectivity pattern

汽车租赁|基于SprinBoot+vue的汽车租赁管理系统(源码+数据库+文档)汽车租赁管理系统基于SprinBoot+vue的汽车租赁管理系统一、前言二、系统设计三、系统功能设计系统功能实现

网上订餐系统|基于springboot的网上订餐系统设计与实现(源码+数据库+文档)网上订餐系统目录基于springboot的网上订餐系统设计与实现一、前言二、系统功能设计三、系统实现1、用户功能模块的实现

图书电子商务网站系统|基于SprinBoot+vue图书电子商务网站设计与实现(源码+数据库+文档)图书电子商务网站系统目录基于SprinBoot+vue图书电子商务网站设计与实现一、前言二、系统设计三、系统功能设计

i220818 Faiz Ul

理财系统|基于java+vue的家庭理财系统小程序(源码+数据库+文档)理财系统|家庭理财|理财小程序目录基于java+vue的家庭理财系统小程序一、前言二、系统设计三、系统功能设计

个人博客系统|基于Springboot的个人博客系统设计与实现(源码+数据库+文档）个人博客系统目录基于Springboot的个人博客系统设计与实现一、前言二、系统功能设计三、系统实现1、管理员功能实现

疫苗发布和接种预约|基于Java+vue疫苗发布和接种预约系统设计与实现(源码+数据库+文档)疫苗发布和接种预约系统系统目录基于SprinBoot+vue疫苗发布和接种预约系统设计与实现一、前言二、系统设计

AI医影跨模态组学

Nat. Biomed. Eng（1区top，IF=26.6）上海科技大学钱学军团队：一种用于乳腺癌风险分层的多模态机器学习模型01文献信息本次分享的文献是由上海科技大学钱学军团队联合安徽医科大学第一附属医院、南京医科大学附属南京医院、复旦大学附属肿瘤医院、宣城人民医院、阜阳肿瘤医院等多中心医疗机构于2024年10月在Nature子刊《Nature Biomedical Engineering》（中科院1区top，IF=26.6）上发表的研究“A multimodal machine learning model for the stratification of breast cancer risk”即一种用于乳腺癌风险分层的多

AI写文献综述，自动引用100篇真实参考文献作为医学硕博生，开题前写文献综述那段日子，我猜不少人都懂：文献啃完再梳理脉络就要花掉一两个月，选不对方向就等于全功尽弃，熬了大半个月写出来的东西，还可能因为漏了最新研究被导师打回重改。

公交线路查询系统|基于Java+vue公交线路查询系统(源码+数据库+文档)公交线路查询系统目录基于SprinBoot+vue公交线路查询系统一、前言二、系统设计三、系统功能设计

i220818 Faiz Ul

相亲网站|相亲网站系统|基于Java+vue相亲网站系统(源码+数据库+文档)相亲网站系统目录基于SprinBoot+vue相亲网站系统一、前言二、系统设计三、系统功能设计四、数据库设计

AI医影跨模态组学

Sci. Adv.（IF=12.5）首都医科大学宣武医院卢洁等团队：一种用于预测乳腺癌新辅助化疗病理完全缓解的多模态全自动系统01文献信息本次分享的文献是由首都医科大学宣武医院卢洁等团队联合北京大学深圳医院、青岛大学附属医院、复旦大学附属肿瘤医院等多中心合作团队于2025年4月30日在《Science Advances》（中科院1区top，IF=12.5）上发表的研究”A multimodal and fully automated system for prediction of pathological complete response to neoadjuvant chemotherapy in breast cance

AI医影跨模态组学

Nat Commun（IF=15.7）波士顿大学医学院：基于人工智能的多模态数据融合用于阿尔茨海默病生物标志物评估01文献信息本次分享的文献是由波士顿大学医学院Vijaya B. Kolachalama教授等团队于2025年8月在《Nature Communications》（中科院1区，IF=15.7）上发表的研究“AI-driven fusion of multimodal data for Alzheimer’s disease biomarker assessment”即基于人工智能的多模态数据融合用于阿尔茨海默病生物标志物评估，本研究提出了一个基于Transformer架构的多模态机器学习框架，利用临床、影

AI医影跨模态组学

Lancet Digital Health（IF=24.1）德国德累斯顿工业大学医学院：深度学习评估结直肠癌的基因型-表型相关性01文献信息本次分享的文献是由德国德累斯顿工业大学 Else Kröner-Fresenius 数字健康中心Jakob Nikolas Kather教授团队联合德国海德堡国家肿瘤疾病中心、奥地利维也纳医科大学、美国梅奥诊所、世界卫生组织国际癌症研究机构等10余家机构与2025年8月在柳叶刀子刊《Lancet Digital Health》（中科院1区，IF=24.1）上发表的研究“Assessing genotype−phenotype correlations in colorectal cancer

AI医影跨模态组学

Biomarker Res（IF=11.5）安徽医科大学第一医院：基于机器学习的放射组学模型：子宫内膜癌患者的预后预测及机制探索01文献信息本次分享的文献是由安徽医科大学第一附属医院联合美国宾夕法尼亚大学佩雷尔曼医学院、浙江大学第二医院、安徽阜南医院等多中心合作团队于2025年9月29日在《Biomarker Research》（IF=11.5，Q1）上发表的研究“Machine learning-based radiomics model: prognostic prediction and mechanism exploration in patients with endometrial cancer”即基于机器学习的影像组

AI医影跨模态组学

J Hepatol（IF=33.0）英国帝国理工学院：基于机器学习的影像组学模型在预测肝细胞癌免疫治疗结局中优于临床生物标志物01文献信息本次分享的文献的是由英国帝国理工Rohini Sharma肝癌免疫治疗与放射组学团队联合联合法国巴黎公立医院集团、意大利佛罗伦萨大学等国际中心的多学科团队于2025年10月在肝脏病学领域顶级期刊《Journal of Hepatology》（中科院1区，IF=33.0）上发表的研究“Machine learning based radiomic models outperform clinical biomarkers in predicting outcomes after immunoth

AI医影跨模态组学

Radiol Imaging Cancer 苏大一附属胡春红团队：基于MRI和HE的多模态深度学习模型预测肝细胞癌包裹性血管模式01文献信息本次分享的文献是由苏州大学第一附属医院胡春红团队联合唐山人民医院核医学科、苏州大学放射医学与防护学院、南通大学附属南通第三医院病理科/放射科等多中心团队在《Radiology: Imaging Cancer》（中科院2区，IF=6.3）上发表的研究“Deep Learning Radiopathomics Models Based on Contrast-enhanced MRI and Pathologic Imaging for Predicting Vessels Encapsulati

AI医影跨模态组学

如何将影像组学与病理组学特征与胃癌术后复发的“炎症‑耗竭”免疫机制建立关联，并解释其与患者预后及辅助化疗/免疫治疗响应的机制联系01导语近年来，影像组学（Radiomics）已经从“单纯做预测模型”的阶段，逐渐进入“强调生物学解释与机制验证”的新阶段。过去，大量影像组学研究往往停留在“特征提取—模型构建—AUC展示”的技术路径上，虽然能够取得较好的预测性能，却始终面临一个核心质疑：这些影像特征到底反映了什么生物学本质？也正因如此，越来越多顶级期刊开始不再满足于“预测准确”，而更关注模型是否能够揭示肿瘤异质性背后的分子机制、免疫状态以及肿瘤微环境变化。换句话说，未来真正有影响力的影像组学研究，核心竞争力已经不再只是算法，而是“机制解