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玛雅彩票官方网站-百度词条

来源:玛雅彩票官网网址2023-04-04 17:48

  

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广州南沙三大板块建设各现特色******

  中新网广州1月30日电 (记者 王坚)广州南沙区30日召开高质量发展大会,其间透露,三个先行启动区建设将突出“最香港”“最岭南”“最未来”特色,快速打造一批协同港澳、面向世界的产业集群承载平台。

  南沙产业园管理局党组书记、局长张乐春表示,将集中资源全面加快庆盛、南沙湾、南沙枢纽三个先行启动区和生物谷、数字谷、健康谷“三谷”建设,突出“抓大产业、抓大平台、抓大项目、抓大企业、抓大环境”。

大会现场 王坚 摄大会现场 王坚 摄

  “庆盛区块突出‘最香港’,南沙湾区块体现‘最岭南’,南沙枢纽区块规划‘最未来’。”张乐春说。据了解,庆盛区块突出“最香港”,谋划打造大湾区国际滨海门户和南方海洋科技创新中心;南沙湾区块体现“最岭南”,谋划打造广深“双城”联动先行示范区域;南沙枢纽区块规划“最未来”,加快生物谷、数字谷、健康谷基础设施配套和珠江创新谷整体提升工程,打造一批战略性新兴产业集群重要承载平台。

广州南沙(资料图) 南沙区政府 供图广州南沙(资料图) 南沙区政府 供图

  南沙产业园管理局介绍,该局将通过完善工作机制,优化“南沙筹建通”,深化落实“交地即开工”改革等举措,全面提升企业筹建服务水平,协力把营商环境打造成为南沙的金字招牌。(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(

                                                                                                                相关阅读

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