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来源:凤凰彩票开户2025-01-26 17:48

  

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东西问丨短评:2023,如何“贞下起元”?******

  中新社北京12月31日电 题:2023,如何“贞下起元”?

  中新社记者 安英昭

  行至岁末,久违的烟火气重回中国大地。回望2022,地球在动荡中运转,人类在负重下前进。365个日夜,历史见证了美丽与神奇,也目睹着危机与转机。《易经》有言,“元亨利贞”,昨日疫情的“至暗时刻”不应遗忘,冬去春来的明天值得期待。

  2023,如何“贞下起元”?

  一曰美美与共,推动文明交流互鉴。

图为2022年2月4日晚,第二十四届冬季奥林匹克运动会开幕式上的主火炬。中新社记者 李骏 摄

  文明之美,无问东西。2022年堪称“体育大年”,年初的冬奥会让北京再次惊艳世界,年底的世界杯让世人重新认识了卡塔尔。令人难忘的是,谷爱凌实力圈粉的同时,羽生结弦在遗憾中退隐;球王贝利弥留之际,见证了梅西率队举起大力神杯。这些瞬间,正因全世界观众的共享而定格成经典,人类的共情在体育世界中历久弥新。

  透过体育这扇窗,可洞见文明久久不息的火光。鸟巢上空“天下一家”(One World One Family)的焰火,诉说着中华文明的博爱与包容;海湾球场内“此刻即所有”(Now is All)的口号,抒发出阿拉伯文明对人类团结的呼吁。顾拜旦歌颂体育“在各民族间建立愉快的联系”“使全世界的青年学会相互尊重和学习”,在文明冲突论时有所闻的今天,“现代奥林匹克之父”的箴言仍具启示意义。

  二曰求同存异,共同应对危机挑战。

图为当地时间2022年3月8日,乌克兰基辅郊区,当地民众撤离伊尔平时,穿过一条在废墟上临时搭建的道路。

  止战之殇,呼唤和平。2022年的欧洲大陆,随乌克兰危机爆发而笼罩于阴霾之下。但北约东扩的脚步并未停顿,能源问题更雪上加霜。在全球化早已使各国“你打喷嚏我感冒”的今天,欧洲的凛冬已然波及世界。

  人类共居小小寰球之上,战争危机、气候变化、粮食安全、难民问题等接踵而至,唯有抛开区分求共对,方能克难前行。世界总人口已逾80亿,为子孙后代计、为永续发展谋,人类文明才能在地球上创造下一个辉煌。

  三曰团结合作,集中精力聚焦发展。

  未来之路,携手前行。2022年的世界经济,在百年变局叠加世纪疫情的背景下疲态尽显。国际货币基金组织连续4次下调世界经济增速预期,除少数东南亚国家仍有上升外,世界上绝大部分经济体都出现较大幅度回落。

  眼下,中国历经一千多个日夜后进入防疫新阶段。许多被迫按下“暂停键”的行业陆续回归,一些濒临破产的企业重拾希望,正如多家机构预测,2023年中国经济发展的底气更足、韧性更强、后劲更大。在以中国式现代化全面推进中华民族伟大复兴的历史进程中,中国将为世界释放更多确定性,注入更多正能量。

  过去三年,对于中国和世界都是异常艰难的。经此一“疫”,人们当更坚强。2023,愿人们在交流互鉴中,共享文明多样的芬芳;在求同存异中,共对地球面临的挑战;在团结合作中,共赴人类美好的未来。(完)

                                                                                                                                              • 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(

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