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中匈联合发行兔年生肖邮票******

　　新华社布达佩斯1月16日电(记者陈浩)中国驻匈牙利大使馆、匈牙利经济发展部、布达佩斯中国文化中心与匈牙利邮政局16日在匈牙利邮票博物馆共同举行中国农历兔年生肖邮票发行仪式。

　　此次发行的兔年生肖邮票由匈牙利平面艺术家毛罗什·克里斯蒂娜设计，共发行2万枚小型张，每枚小型张由4枚邮票构成。邮票采用四角对称构图方式，以红白两色为背景，描绘了与青花瓷同色调的两对小兔子，并以中匈两国文字标识出“兔年”主题。

　　在发行仪式上，中国驻匈牙利大使馆临时代办杨超、匈牙利经济发展部部长纳吉·马顿、匈牙利邮政局局长兼首席执行官鲍尔措·鲍尔瑙巴什、布达佩斯中国文化中心主任金浩分别致辞，并在首日封上加盖邮戳和签名。

　　杨超表示，中匈两国关系正处于历史最好时期，各领域友好交流与务实合作持续深化。发行中国农历生肖邮票是中匈两国人文交流的一项重要活动，也是一项延续多年的传统，体现了两国人民的深厚友谊。

　　纳吉表示，中国取得了惊人的发展和成就。匈牙利政府认为继续加强与中国的良好关系极为重要，“我们对进一步合作持开放态度”。

　　兔年生肖邮票是由匈牙利邮政局发行的第10枚中国农历生肖邮票。此次发行仪式是2023年匈牙利“欢乐春节”系列活动重要内容之一。

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）