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香港大公文汇传媒集团致信祝贺中新社建社70周年******
香港大公文汇传媒集团祝贺中新社建社70周年贺信。 贺信截图
中新网香港9月23日电 (曾平 戴小橦)时值中国新闻社(下称“中新社”)建社70周年之际，香港大公文汇传媒集团向中新社发来贺信。贺信说，中新社在向国际社会讲述中国故事、传播正义声音等方面发挥了重要作用。
香港大公文汇传媒集团在贺信中指出，70年来，中新社向世界传递了中华民族独立和人民解放的喜讯，报道了新中国蓬勃发展的各项事业，见证了中国改革开放和现代化建设的辉煌历程，记录了新时代新征程上的伟大变革和发展，大力推动两岸三地交流合作，弘扬爱国主义主旋律，凝聚全球华人共识，发挥了向国际社会讲述中国故事、传播正义声音的重要作用。
贺信说，香港大公文汇传媒集团与中新社合作历史悠久，集团旗下媒体长期刊登中新社报道、放大中国声音，特别是在香港由乱到治、由治及兴这一历史性转折中，并肩作战、互相支援，共同见证和参与推动中华民族复兴的伟大征程，结下了合作互助、携手共进的深厚友谊。
贺信说，在全面建设社会主义现代化国家的新时代，希望共同努力扩大传播力和影响力，为实现中华民族伟大复兴的中国梦书写更为精彩的时代篇章。(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（）  视觉焦点
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