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　　　　有些学校消失了，“母校丧失者”只能在回忆中回味当年的细节；有些学校合并或者重新组合了，毕业生只能去寻找丝丝连连；还有些学校为了让自己显得历史深厚，千方百计去攀附根脉延长校史，反而让校友无所适从，不知自己那几年的成长在漫长的历史上处于哪个位置。从这些角度来看，斯民小学的毕业生是幸福的，120岁的母校不是老者，还是那个乡土少年。

这一实验是螺旋径迹探测器（STAR）大型国际实验合作组，在美国布鲁克海文国家实验室的相对论重离子对撞机（RHIC）上进行的，物理分析由中国科学院近代物理研究所仇浩研究员团队主导完成。相关成果于8月21日发表在国际学术期刊《自然》上。

　　　　然而，由于需要数据量大、涉及部门多、数据分散等问题，数据获取成为目前肿瘤AI研究的主要瓶颈。“获取单一的影像或病理数据并不难，但同时获取同一病人的影像、病理、基因等全模态数据非常难。”李志成说，这不仅需要多个科室密切配合，还需要耗费大量时间。当前肿瘤研究往往分散在不同学科，影像分析由影像科和工程技术人员负责，而基因数据则由分子病理学科或生物信息学人员处理。打破学科间壁垒、整合数据，仍是一个巨大挑战。