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冰雪运动乐趣多 冬季旅游持续升温******

　　央视网消息：黑龙江是我国冰雪经济发展的核心区域之一，随着冰雪季启动，黑龙江冬季旅游持续升温。

　　眼下，第二十四届哈尔滨冰雪大世界已经开园。今年园区内新打造的四季冰雪项目——巨型雪花摩天轮，成为了网红打卡地。游客不仅可以登上摩天轮观看冰雪大世界的全貌，还可以饱览整个松花江两岸的冬日风光。

　　在松花江北岸，哈尔滨太阳岛雪博会已经开门迎客。本届雪博会以“冰雪之都梦雪奇缘”为主题，以雪雕艺术为核心。其中，“鲤鱼跃龙门”“热雪部落”等体验区，和“雪人仪仗队、俄罗斯风情小镇”等三大氛围拓展区大大提升了本届雪博会的体验感。

　　根据旅游平台的相关数据，这个冰雪季，黑龙江省旅游搜索热度环比上周上升72%。冰雪乐园、户外滑雪等景点成为近期外地游客对黑龙江旅游的热搜词。黑龙江省滑雪景区门票预订量环比上周上涨超七倍，同比上升47%。“哈尔滨/漠河/定制游”“哈尔滨+亚布力滑雪旅游度假区+雪乡2日1晚跟团游”等成为热门产品。

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）