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来源:家彩网2024-04-26 17:48

  

【魅力“e”乌镇】组图|带你感受“科技之魅”,2022年世界互联网领先科技成果发布******

  11月9日下午,2022年世界互联网领先科技成果发布活动在浙江乌镇举行。此次活动围绕“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”主题,共评选出来自中国联通、中国电信、鹏城实验室、高通、爱立信、华为、卡巴斯基、阿里云、微软、中国科学院、龙芯中科、蚂蚁集团、清华大学、北京大学、浙江大学的15项具有国际代表性的年度领先科技成果,并在发布活动现场进行了集中展示。

【魅力“e”乌镇】组图|带你感受“科技之魅”,2022年世界互联网领先科技成果发布

  11月9日,2022年世界互联网领先科技成果发布活动现场。(光明网记者 潘迪摄/光明图片)

【魅力“e”乌镇】组图|带你感受“科技之魅”,2022年世界互联网领先科技成果发布

  11月9日,2022年世界互联网领先科技成果发布活动现场。(光明网记者 潘迪摄/光明图片)

【魅力“e”乌镇】组图|带你感受“科技之魅”,2022年世界互联网领先科技成果发布

  11月9日,2022年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)

【魅力“e”乌镇】组图|带你感受“科技之魅”,2022年世界互联网领先科技成果发布

  11月9日,2022年世界互联网领先科技成果发布活动现场,中国联合网络通信有限公司副总经理梁宝俊介绍“IPv6+”标准制定、设备研制、组网设计及规模应用。(光明网记者 潘迪摄/光明图片)

【魅力“e”乌镇】组图|带你感受“科技之魅”,2022年世界互联网领先科技成果发布

  11月9日,2022年世界互联网领先科技成果发布活动现场,中国电信集团有限公司副总经理李峻介绍中国电信骨干全光网创新与应用。(光明网记者 潘迪摄/光明图片)

【魅力“e”乌镇】组图|带你感受“科技之魅”,2022年世界互联网领先科技成果发布

  11月9日,2022年世界互联网领先科技成果发布活动现场,北京邮电大学教授、鹏城实验室研究员陶小峰介绍EAGLE 6G:面向6G无线高速接入原型系统及测试环境。(光明网记者 潘迪摄/光明图片)

【魅力“e”乌镇】组图|带你感受“科技之魅”,2022年世界互联网领先科技成果发布

  11月9日,2022年世界互联网领先科技成果发布活动现场,中科院计算所数字内容合成与伪造检测实验室主任、北京中科睿鉴科技有限公司创始人曹娟介绍睿鉴数字内容虚假伪造检测系统和设备。(光明网记者 潘迪摄/光明图片)

【魅力“e”乌镇】组图|带你感受“科技之魅”,2022年世界互联网领先科技成果发布

  11月9日,2022年世界互联网领先科技成果发布活动现场。(光明网记者 潘迪摄/光明图片)

【魅力“e”乌镇】组图|带你感受“科技之魅”,2022年世界互联网领先科技成果发布

  11月9日,2022年世界互联网领先科技成果发布活动现场,一名嘉宾在拍摄成果发布。(光明网记者 潘迪摄/光明图片)

【魅力“e”乌镇】组图|带你感受“科技之魅”,2022年世界互联网领先科技成果发布

  11月9日,2022年世界互联网领先科技成果发布活动现场,媒体记者在拍摄报道。(光明网记者 潘迪摄/光明图片)

  策划:李政葳

  文字:赵金悦

  摄影:潘迪

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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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