本发明所述用于水解制氢的镁钙基氢化物粉体，包括的组分及各组分的质量百分数为：Ca4Mg3H1414.2～50.2%，MgH234.8～85.7%，Mg0.1～15%，为提高水解产氢率，还复合有其它氢化物和∕或盐，其中其它氢化物的质量为组分Ca4Mg3H14、组分MgH2和组分Mg的质量的总和的0～5%，盐的质量为组分Ca4Mg3H14、组分MgH2和组分Mg的质量的总和的0～11%，其中，其它氢化物的含量、盐的含量不同时为0。上述镁钙基氢化物粉体的制备方法，是将镁钙合金破碎球磨后活化吸氢。本发明提供的用于水解制氢的镁钙基氢化物粉体，可在保证反应安全性和可控性的前提下提高产氢量，特别是提高室温和低温下的产氢量。

探究了AI自动勾画的临床应用价值，即AI能够为临床医生提供多大的帮助。在8位医生完成人工勾画两个月后，由他们对AI自动勾画的结果进行修改（AI自动勾画+医生修改，即AI辅助勾画）。结果显示，AI辅助勾画提高了5位医生的勾画准确性（平均由74%提高至79%），减少了55%的勾画者间差异。     本研究是AI在全期别鼻咽癌放射治疗靶区勾画方面的首个研究，样本量大、技术合理、测试全面，是AI在肿瘤学领域应用的一项重要进展。研究结果显示AI辅助勾画提高了鼻咽肿瘤勾画的准确性，能够让经验较少的医生达到近似专家水平的勾画，将会对肿瘤控制和患者生存产生积极影响，同时极大地提高了医生勾画的效率，为实现精准而又高效的鼻咽癌放射治疗靶区勾画提供了解决方案。

本发明公开了一种可见光目标轮廓模型指导的飞机感兴趣区测谱方法，包括：(1)建立典型飞机目标轮廓姿态数据库；(2)对实测飞机目标可见光图像进行测谱，包括：(2.1)获取飞机目标的可见光图像；(2.2)获得目标轮廓特征；(2.3)用目标轮廓匹配步骤(1)中建立的轮廓姿态数据库，得到飞机的对应姿态，以及在此种姿态下的部件对应几何关系；(2.4)根据轮廓与各个部件之间的相互关系，寻找目标各部件测谱的中心位置坐标；(2.5)把

微卫星不稳定性（Microsatellite Instability, 简称MSI）是目前肿瘤临床检测中一种非常重要的分子表型，多发生于结直肠癌、胃癌、和子宫内膜癌。微卫星不稳定性与肿瘤的发生、发展，治疗方案制定及治疗效果预测相关，更是肿瘤免疫治疗疗效预测的重要分子标记物。当前，临床上使用的两种微卫星不稳定性检测的金标准方法：MSI-PCR和MSI-IHC，都需要专业技术人员通过实验操作来完成，均费时费力且成本较高。近年来，随着高通量测序（Next Generation Sequencing）的发展，基于高通量测序的微卫星不稳定性检测方法开始显露头角，在检测结果与两种临床金标准保持高度一致的情况下，极大的缩减了检测时间并减少了检测成本，大幅提高了推广微卫星不稳定性检测的可行性。2014年，西安交大叶凯教授团队率先开发了基于高通量测序的微卫星不稳定性检测方案——MSIsensor。2017年该检测方案作为全世界首个泛肿瘤检测方案MSK-IMPACT中的微卫星不稳定性计算方法，通过了美国食品药品监督管理局的严格测试并获得批准。美国纪念斯隆凯特琳癌症中心测试表明，基于高通量测序的微卫星不稳定性检测与金标准的一致性可达99.4%。然而，微卫星不稳定性检测方案大都要求提供病人的癌症组织样本及一份取自血液或者癌症组织附近的正常样本。一方面，这一份正常对照样本限制了微卫星不稳定性的应用场景，尤其难以应用于血癌样本、福尔马林包埋样本、PDX/PDO等不易获得正常对照样本的情况；另一方面，额外的对照样本增加了微卫星不稳定性的检测成本。基于上述原因，在叶凯指导下，叶凯青年科学家工作室科研人员经过两年的探索，从微卫星不稳定性发生机理出发，通过数学模型抽象，从单个肿瘤样本中提取特征，开发了MSIsensor-pro。MSIsensor-pro实现不依赖正常对照样本的微卫星不稳定性检测，只需50个微卫星位点的测序数据即可实现微卫星不稳定性的精准检测。MSIsensor-pro的开发扩大了微卫星不稳定性的应用范围，减低了微卫星不稳定性检测的成本。同时MSIsensor-pro在低肿瘤纯度和低测序深度这类低信噪比数据中也显示出来很大的潜力。 该研究成果近期发表在国际组学和生物信息学领域权威期刊《基因组蛋白质组与生物信息学报》（影响因子6.597）上。叶凯的博士生贾鹏为该论文的第一作者，叶凯为通讯作者，西安交通大学为本文唯一通讯作者单位。这是叶凯教授课题组在基因组暗物质解析方面的又一重要突破。论文链接为：https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1672022920300218