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叶凯表示，传统方法通常将肿瘤组织的采样点视为独立的“房子”，统计每个采样点的细胞类型和基因表达信息。然而肿瘤组织细胞类型多样、基因表达杂乱无章、区域界限模糊，传统办法很容易产生误差。STMiner方法能利用二维高斯混合模型和最优传输理论，将离散的采样点转化为连续的基因分布地图，就像把零散的房屋信息绘制成一张完整的居民分布图。这不仅能更准确地反映肿瘤组织的真实情况，还能减少干扰信息，帮助科学家更清晰地观察基因的空间分布规律。
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李昊告诉记者，高中生能够取得这样优秀的成绩，远超大赛组委会预期：“我们原先认为，高中生能进入复赛，甚至是能把赛题完成就非常好了。因为这些赛题都是交叉领域的难题，既需要选手充分理解科学问题，掌握足够多的AI知识，还要有高水平的编程能力。高中生没有很多时间精力准备比赛，更何况和他们同题竞争的有很多是研究生、大学老师、企业里的研究人员。”
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