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百姓彩票| (2023已更新(网易/百科)

来源:百姓彩票2023-11-01 17:48

  

【组图】一组图带你回顾2022年世界互联网大会乌镇峰会精彩瞬间******  11月11日,2022世界互联网大会乌镇峰会圆满闭幕。在互联网浪潮和数字经济的推动下,一项项新科技、新模式、新体验不断涌现。让我们一起回顾本届峰会的精彩瞬间。

【组图】一组图带你回顾2022年世界互联网大会乌镇峰会精彩瞬间

11月9日,2022年世界互联网大会乌镇峰会在浙江乌镇开幕。(光明网记者 潘迪摄/光明图片)

【组图】一组图带你回顾2022年世界互联网大会乌镇峰会精彩瞬间

11月8日,互联网之光博览会开幕。(光明网记者 赵金悦摄/光明图片)

【组图】一组图带你回顾2022年世界互联网大会乌镇峰会精彩瞬间

11月9日,2022年世界互联网大会领先科技成果发布活动在乌镇互联网国际会展中心举办。图为世界互联网领先科技成果专家推荐委员会中方主任、中国工程院院士邬贺铨主持发布活动。(光明网记者 潘迪摄/光明图片)

【组图】一组图带你回顾2022年世界互联网大会乌镇峰会精彩瞬间

11月8日,2022世界互联网大会“携手构建网络空间命运共同体精品案例”发布展示活动现场。(光明记者 赵金悦摄/光明图片)

【组图】一组图带你回顾2022年世界互联网大会乌镇峰会精彩瞬间

11月9日,2022年世界互联网大会蓝皮书新闻发布会在浙江乌镇召开。图为《中国互联网发展报告2022》《世界互联网发展报告2022》。(光明网记者 潘迪摄/光明图片)

【组图】一组图带你回顾2022年世界互联网大会乌镇峰会精彩瞬间

11月11日,2022“直通乌镇”全球互联网大赛颁奖典礼现场。(光明网记者 赵金悦摄/光明图片)

【组图】一组图带你回顾2022年世界互联网大会乌镇峰会精彩瞬间

11月11日,2022年世界互联网大会乌镇峰会新闻发布会现场。(光明网记者 赵金悦摄/光明图片)

【组图】一组图带你回顾2022年世界互联网大会乌镇峰会精彩瞬间

11月8日,互联网之光博览会,观众(中)在体验白虹2.0髋关节助力外骨骼机器人。(光明网记者 潘迪摄/光明图片)

【组图】一组图带你回顾2022年世界互联网大会乌镇峰会精彩瞬间

11月8日,互联网之光博览会,媒体记者在体验智能头盔。(光明网记者 潘迪摄/光明图片)

【组图】一组图带你回顾2022年世界互联网大会乌镇峰会精彩瞬间

11月8日,互联网之光博览会,媒体记者在拍摄体验全场景开放式手车互联组件。(光明网记者 潘迪摄/光明图片)

【组图】一组图带你回顾2022年世界互联网大会乌镇峰会精彩瞬间

11月9日,互联网之光博览会现场,大会吉祥物“小互”在与观众互动。(光明网记者 赵金悦摄/光明图片)

【组图】一组图带你回顾2022年世界互联网大会乌镇峰会精彩瞬间

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)

【组图】一组图带你回顾2022年世界互联网大会乌镇峰会精彩瞬间

11月11日,乌镇西栅景区,一名工作人员驾船从水上经过。(光明网记者 潘迪摄/光明图片)

【组图】一组图带你回顾2022年世界互联网大会乌镇峰会精彩瞬间

11月11日,乌镇西栅景区,一名身着汉服的游客在拍照留念。(光明网记者 赵金悦摄/光明图片)

百姓彩票

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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