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来源:welcome购彩大厅下载app0349-03-15 17:48

  

新华时评:共同携手,让互联网发展成果更好造福全人类******

  新华社北京11月8日电题:共同携手,让互联网发展成果更好造福全人类

  新华社记者王思北

  随着新一轮科技革命和产业变革加速推进,互联网让世界变成了“地球村”,国际社会越来越成为你中有我、我中有你的命运共同体。发展好、运用好、治理好互联网,让互联网更好造福人类,是国际社会的共同责任。

  国务院新闻办公室7日发布《携手构建网络空间命运共同体》白皮书,介绍新时代中国互联网发展和治理理念与实践,分享中国推动构建网络空间命运共同体的积极成果,展望网络空间国际合作前景。

  世界因互联网而更多彩,生活因互联网而更丰富。互联网创造了人类生活新空间,深刻改变着人们的生产生活,有力推动着社会发展与进步。

  不可否认的是,当前,互联网领域发展不平衡、规则不健全、秩序不合理等问题日益凸显,网络霸权主义对世界和平与发展构成新的威胁。网络空间治理呼唤更加公平、合理、有效的解决方案,全球性威胁和挑战需要全球共同携手应对。

  作为全球最大的发展中国家和网民数量最多的国家,中国顺应信息时代发展趋势,坚持以人民为中心的发展思想,秉持共商共建共享的全球治理观,推动构建网络空间命运共同体,为全球在尊重网络主权的基础上,推进网络空间发展和治理体系变革提出了中国方案,贡献了中国智慧。

  互联网是人类的共同家园,建设和维护一个和平、安全、开放、合作、有序的网络空间,是各国的共同期盼和愿望。世界各国共同推进互联互通,携手推动构建网络空间命运共同体,将让这个家园更繁荣、更干净、更安全,让互联网的发展成果更好造福全人类。

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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]
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