简介：摘要 : 农业模型、农业人工智能及数据分析等技术贯穿于智慧农业的信息感知、信息传输、信息处理与控制全过程，是智慧农业的核心技术。为进一步明晰农业模型的内涵和作用，促进农业模型进一步研究及应用，推动智慧农业健康、稳定和可持续发展，本研究采用系统分析、比较及关系框图等方法，分析了农业模型的内涵，阐述了农业模型和智慧农业要素与过程的关系，明确了农业模型的作用并附以应用案例，比较了农业模型的国内外重要发展动态与趋势。国内外农业模型研究与应用重要进展比较表明，农业模型研究应用需要考虑农业生物要素的 4个水平、农业环境要素的 6个尺度、农业技术与农业经济要素的 6个层次并采用相应方法进行，农业模型环境要素空间多尺度研究应用有较大发展潜力；农业模型与分子遗传学、感知技术及人工智能技术结合，农业模型研究应用的公私有组织协作，粮食安全挑战将成为农业模型进一步发展的重要推动力，且需更注重将各种农业系统模拟、数据库、和谐性与开放数据及决策支持系统相连接。中国农业模型研究与应用已形成具有中国特色的作物模型系列，也融入农业模型的互比较与改进、智慧农业等世界潮流，需要抢抓机遇，加快发展。农业模型是农业系统要素内及要素间关系的定量化表达，是农业科学定量与综合的重要方法，具有认识论价值，它与感知技术的结合可以在智慧农业数据获取与处理中发挥不可或缺的作用，成为信息农业技术落地应用的重要桥梁和纽带。

简介：摘要目的探讨增强 MRI列线图模型在预测双表型肝细胞癌（DPHCC）中的应用价值。方法回顾性分析2016年1月至2021年3月于苏州大学附属第一医院行增强MRI检查并经手术病理证实为肝细胞癌（HCC）的116例患者资料，男87例，女29例，年龄30~79（59±10）岁，其中DPHCC 31例，非双表型肝细胞癌（非DPHCC）85例，并按照6∶4的比例，采用随机数字表法分为训练组（51例非DPHCC，19例DPHCC）及验证组（34例非DPHCC，12例DPHCC），比较两组患者的临床及影像学特征的差异。然后将差异有统计学意义的特征纳入多因素logistic回归，获得独立预测指标并建立列线图模型，采用受试者工作特征曲线评估模型的预测能力，采用校准曲线对模型进行验证。结果在训练组中，DPHCC中环形动脉期高强化的患者占比高于非DPHCC［47.4%（9/19）比 7.8%（4/51），P<0.001］。环形动脉期高强化、强化的包膜是DPHCC的预测因素［OR值（95%CI）分别是10.17（1.70~60.80）、0.17（0.03~0.93），均P<0.05］。在训练组中，列线图的曲线下面积（AUC）、灵敏度、特异度分别为0.888（95%CI：0.806~0.969）、78.9%、86.3%；在验证组中，以上3个指标分别为0.811（95%CI：0.655~0.968）、75.0%、82.4%。结论增强MRI列线图模型对DPHCC具有一定的预测效能，灵敏度、特异度高。