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来源:家彩网2023-08-30 17:48

  

【魅力“e”乌镇】组图丨2022年世界互联网大会乌镇峰会即将举行!记者带你提前探馆******

  世界互联网即将再次进入“乌镇时间”。2022年世界互联网大会乌镇峰会将于11月9日至11日举行。今年大会的主题是“共建网络世界 共创数字未来——携手构建网络空间命运共同体”。今年大会将有来自120余个国家和地区的近2000位代表,以线下或线上形式共同围绕大会主题展开交流。同时紧扣大会主题,将围绕合作与发展、技术与产业、人文与社会、治理与安全四大板块,就全球网络空间焦点热点议题设置20个分论坛。 此外,大会期间还将举办世界互联网领先科技成果发布活动、“携手构建网络空间命运共同体”实践案例发布展示活动、“互联网之光”博览会、“直通乌镇”全球互联网大赛等活动。 在大会开幕前夕,记者前往世界互联网大会乌镇峰会会场,提前探馆,带大家先睹为快!

【魅力“e”乌镇】组图丨2022年世界互联网大会乌镇峰会即将举行!记者带你提前探馆

  2022年11月6日,乌镇西栅景区门口,筹备大会的工作人员正在忙碌工作。(光明网记者 潘迪摄/光明图片)

【魅力“e”乌镇】组图丨2022年世界互联网大会乌镇峰会即将举行!记者带你提前探馆

  2022年11月6日,乌镇互联网国际会展中心乌镇厅正在彩排。(光明网记者 潘迪摄/光明图片)

【魅力“e”乌镇】组图丨2022年世界互联网大会乌镇峰会即将举行!记者带你提前探馆

  2022年11月6日,乌镇互联网国际会展中心乌镇厅。(光明网记者 潘迪摄/光明图片)

【魅力“e”乌镇】组图丨2022年世界互联网大会乌镇峰会即将举行!记者带你提前探馆

  2022年11月6日,乌镇互联网国际会展中心内的媒体中心。(光明网记者 潘迪摄/光明图片)

【魅力“e”乌镇】组图丨2022年世界互联网大会乌镇峰会即将举行!记者带你提前探馆

  2022年11月6日,乌镇互联网国际会展中心一层。(光明网记者 潘迪摄/光明图片)

【魅力“e”乌镇】组图丨2022年世界互联网大会乌镇峰会即将举行!记者带你提前探馆

  2022年11月6日,乌镇互联网国际会展中心一层。(光明网记者 潘迪摄/光明图片)

【魅力“e”乌镇】组图丨2022年世界互联网大会乌镇峰会即将举行!记者带你提前探馆

  2022年11月6日,乌镇互联网国际会展中心内,工作人员在搬运物料。(光明网记者 潘迪摄/光明图片)

【魅力“e”乌镇】组图丨2022年世界互联网大会乌镇峰会即将举行!记者带你提前探馆

  2022年11月6日,乌镇互联网国际会展中心,媒体记者在拍摄媒体工作间。(光明网记者 潘迪摄/光明图片)

【魅力“e”乌镇】组图丨2022年世界互联网大会乌镇峰会即将举行!记者带你提前探馆

  2022年11月6日,乌镇互联网国际会展中心一侧媒体中心外,媒体记者拍摄世界互联网大会乌镇峰会吉祥物小互。(光明网记者 潘迪摄/光明图片)

【魅力“e”乌镇】组图丨2022年世界互联网大会乌镇峰会即将举行!记者带你提前探馆

  2022年11月6日,媒体记者在乌镇互联网国际会展中心拍摄。(光明网记者 潘迪摄/光明图片)

【魅力“e”乌镇】组图丨2022年世界互联网大会乌镇峰会即将举行!记者带你提前探馆

  2022年11月6日,乌镇互联网国际会展中心,“小梧桐”志愿者拍摄合影。(光明网记者 潘迪摄/光明图片)

  摄影:潘迪

  撰文:李飞

  策划:李政葳

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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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