一分快3充值_一分快3必赚方案

外媒：RCEP增进互信化解分歧******

　　参考消息网1月4日报道 澳大利亚东亚论坛网站1月3日刊登题为《RCEP的好处延伸到经济合作之外》的文章，全文摘编如下：

　　被视为世界上最大区域自由贸易协定之一的《区域全面经济伙伴关系协定》（RCEP）于2022年1月1日生效，吸引了全世界的关注。该协定涵盖了全世界30%的人口。

　　在政治、经济和社会制度上存在明显差异的15个参与国在七年的谈判中设法弥合分歧。

　　RCEP谈判是又一个例子，再次证明了建设性接触对于国家之间建立相互理解和弥合分歧的重要性。在以东盟为中心的原则下进行的谈判提供了一个平台，以制定规则和程序，帮助各方——无论大小——调整其目标。

　　这种“动态平衡”所促成的协定带来了灵活性，而又不会损害承诺，同时为合作提供了空间，以缩小在协议落实过程中依然存在的分歧。

　　经济和技术合作也可以成为各方建立相互理解、促进协作、缓和潜在紧张关系的平台。

　　正如世界银行常务副行长冯慧兰2019年在东亚论坛上所言，RCEP的经济安全将有助于加强该地区的政治安全。

　　在一个充满不确定性的时代，RCEP提供了一个机会，可以遏制潜在的冲突，从而将精力集中在提升RCEP成员国公民的经济、政治和社会福祉的共同目标上。

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）