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黑龙江省领导调研冰雪旅游经济******

本报讯 （驻黑龙江记者张建友）日前，黑龙江省委书记、省人大常委会主任许勤到龙江森工集团大海林林业局调研冰雪经济和冬季旅游产业发展情况，强调要优化服务供给，提升冰雪旅游竞争力，打造冰天雪地也是金山银山实践地。

许勤一行首先到雪乡智慧景区综合管理平台，了解景区经营管理、数据分析等情况，强调要丰富平台功能，精准掌握旅游消费等信息，为市场开发、规划制定、引进战略投资者提供数据支撑。在“雪乡第一家”、林子草堂民宿客栈，许勤详细了解东北特色民俗、住宿餐饮等情况，叮嘱经营者坚持游客至上、诚信经营，针对不同游客群体特点，提供公开透明的优质服务，让游客吃得放心、住得舒心、玩得开心。

在雪乡的观光栈道、梦幻家园、文化展览馆、一站式购物中心，许勤了解林区创业发展史和景区建设运营、文创产品销售等情况，强调要加强景区配套建设，增加文旅项目，吸引游客更长时间逗留，开发特色旅游商品，让更多游客体验到“黑土优品”。

许勤指出，要坚持从市场需求出发，全面提高冰雪产品质量和服务供给水平，提升旅游服务品质和消费者满意度，推动冰雪旅游高质量发展，为龙江振兴发展和经济增长注入新动力。要全面落实冰雪经济发展规划和配套政策，统筹推进冰雪体育、冰雪文化、冰雪装备、冰雪旅游发展，加快把冰雪资源优势转化为经济发展新动能，提升龙江冰雪经济竞争力。要加强旅游基础设施建设，营造高品质旅游环境，加强旅游宣传推介，让游客有更好旅游体验的同时，持续提升龙江“冰雪之冠”品牌影响力和美誉度。

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）