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来源:至尊彩票投注2024-03-25 17:48

  

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海协会会长张志军发表新年寄语******

  新华社北京1月2日电 海峡两岸关系协会会长张志军在《两岸关系》杂志2023年第1期上发表题为《赓续初心担使命 砥砺奋进续华章》的新年寄语,代表海协会向台湾同胞致以新年问候和祝福。

  张志军表示,2022年是海协会服务大局、砥砺奋进的重要一年。海协会深入学习贯彻新时代党解决台湾问题的总体方略和党中央对台工作决策部署,认真学习贯彻党的二十大精神,在服务工作大局、推动交流合作、维护同胞权益等方面作出新的努力。我们坚定维护一个中国原则和“九二共识”,举办“九二共识”30周年系列活动,系统回顾阐释“九二共识”的历史经纬、核心意涵和重大意义。我们坚持贯彻以人民为中心的发展思想和“两岸一家亲”理念,妥善处理各类涉台突发事件和急难救助事项。我们积极推动与台湾各界联系与交流,广泛深交朋友,宣传对台政策,听取意见建议。

  张志军指出,随着党的二十大擘画的新时代新征程党和国家事业各项战略规划和重大举措的全面实施,祖国大陆更高质量的发展、更高水平的开放、更深层次的内需、更高效能的治理,必将对两岸经济合作产生强大赋能,为广大台胞台企分享机遇和实现更好发展提供重大利基,为推进民族复兴和祖国统一奠定更坚实基础,提供更有力支撑。

  张志军表示,尽管国际局势风云激荡,两岸关系阴霾笼罩,但前进道路上的困难无法阻挡中华民族自强不息、上下求索的坚实脚步和六合同风、九州共贯的价值追求。我们将切实按照党的二十大报告中就当前和今后一个时期对台工作作出的总体部署和战略安排,深入贯彻落实新时代党解决台湾问题的总体方略,继续以中华文化激荡共鸣,以辉煌成就巩固认同,以中国精神鼓舞人心,以宏伟蓝图催人奋进,为推动两岸关系和平发展、推进祖国和平统一进程付出更多努力、作出更大贡献。

                                                                                                                                              • 提速近10倍!基于深度学习的全基因组选择新方法来了******

                                                                                                                                                  近日,中国农业科学院作物科学研究所、三亚南繁研究院大数据智能设计育种创新团队联合多家单位提出利用植物海量多组学数据进行全基因组预测的深度学习方法, 可以实现育种大数据的高效整合与利用,将助力深度学习在全基因组选择中的应用,为智能设计育种及平台构建提供有效工具。相关研究成果发表在《分子植物(Molecular Plant)》上。

                                                                                                                                                  全基因组选择作为新一代育种技术,通过构建预测模型,根据基因组估计育种值进行早期个体的预测和选择,从而缩短育种世代间隔,加快育种进程,节约成本,推动现代育种向精准化和高效化方向发展。

                                                                                                                                                  统计模型作为全基因组选择的核心,极大地影响了全基因组预测的准确度和效率。传统预测方法基于线性回归模型,难以捕捉基因型和表型间的复杂关系。

                                                                                                                                                  相较于传统模型,非线性模型(如深度网络神经)具备分析复杂非加性效应的能力,人工智能和深度学习算法为解决大数据分析和高性能并行运算等难题提供了新的契机,深度学习算法的优化将会提高全基因组选择的预测能力。

                                                                                                                                                  该研究团队以玉米、小麦和番茄3种作物的4种不同维度的群体数据为测试材料,通过创新深度学习算法框架开发了全基因组选择新方法。

                                                                                                                                                  与其他五种主流预测方法相比,该方法有以下优点: 可以利用多组学数据开展全基因组预测;算法设计中包含批归一化层、回调函数和校正线性激活函数等结构,可以有效降低模型错误率,提高运行速度;预测精度稳健,在小型数据集上的表现与目前主流预测模型相当,在大规模数据集上预测优势更加明显;计算时间与传统方法相近,比已有深度学习方法提速近10倍;超参数调整对用户更加友好。

                                                                                                                                                  该研究得到了国家重点研发计划、国家自然科学基金、海南崖州湾种子实验室和中国农业科学院科技创新工程等项目的支持。

                                                                                                                                                学术支持

                                                                                                                                                中国农业科学院作物科学研究所

                                                                                                                                                记者

                                                                                                                                                宋雅娟

                                                                                                                                                 

                                                                                                                                                  (文图:赵筱尘 巫邓炎)

                                                                                                                                                [责编:天天中]
                                                                                                                                                阅读剩余全文(

                                                                                                                                                相关阅读

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