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湖南：降耗能助力产业链******

　　【坚定信心 勇毅前行⑦】

　　光明日报记者 龙 军

　　12月25日，记者走进湖南岳阳绿色化工高新技术产业开发区，只见塔吊林立、机器轰鸣，工人忙得热火朝天。在中石化巴陵石化己内酰胺产业链搬迁与升级转型发展项目建设现场，19家施工单位的1万多名施工人员分布在数十个项目单元，同步开展作业。

　　来自黑龙江七台河市的焊接工人王志凯，在现场施工作业已有9个月。他说：“能参加这个宏伟的重点项目建设，打心底里自豪。”

　　“2020年12月，巴陵石化己内酰胺绿色生产成套新技术获中国工业大奖，达到国际领先水平，使国内己内酰胺自给率升至94%。”中石化巴陵石化公司执行董事、党委书记邬智勇告诉记者，巴陵石化己内酰胺产业链搬迁与升级转型发展项目总投资153.5亿元，占地2600余亩，建成后，己内酰胺产能将从30万吨提升至60万吨，单位产量能耗降低20%，环保标准将大幅度提高。

　　汽车产业是长沙七大千亿产业集群之一。在比亚迪长沙雨花区工业园，一台台新款“海洋”系列新能源车还未下线就被订购。

　　湖南省工信厅负责人说，在工程机械、轨道交通装备、中小航空发动机及航空航天装备“老三样”逐步成长为世界级产业集群后，湖南瞄准电子信息、新能源汽车、现代石化“新三样”，苦练内功打造新引擎，不断筑牢实体经济根基。

　　日前，长沙新一代自主安全计算系统集群、株洲市中小航空发动机集群跻身先进制造业集群“国家队”，加上此前胜出的长沙市工程机械集群、株洲市轨道交通装备集群，湖南已有4个产业集群入选“国家队”，与浙江并列全国第三。

　　《光明日报》（ 2022年12月26日 01版）

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）