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达沃斯论坛如常冬季开幕 冀望“在分裂的世界加强合作”******

　　中新社达沃斯1月17日电 (记者 德永健)因新冠肺炎疫情中断三年后，世界经济论坛年会(达沃斯论坛)17日如常在冬季开幕，在世界政治经济图景发生巨大变化之际，冀望“在分裂的世界加强合作”。

　　当地时间17日上午，世界经济论坛创始人兼执行主席施瓦布宣布论坛开幕。2020年新冠肺炎疫情暴发后，达沃斯论坛2021年在线上举行，2022年于5月举行，今年终于重回“正轨”，如常在达沃斯1月的隆冬时节举行。

　　面对当前地缘政治、能源、气候变化、粮食安全等多重危机，本届论坛以“在分裂的世界加强合作”为主题。据论坛公布的数据，除联合国秘书长古特雷斯、德国总理朔尔茨、韩国总统尹锡悦、欧盟委员会主席冯德莱恩等政要，论坛共吸引来自700家企业的1500余名总裁和高管参会，数量创历史新高。

　　在为期4天的会议中，论坛将聚焦能源、气候变化、投资、贸易和基础设施、前沿技术乃至地缘政治合作等一系列议题。施瓦布在论坛开幕前夕表示，受政治、经济、社会等多重因素影响，全球和国家间的分裂加剧；要想从根本上解决互信消退问题，需要加强政府和企业的合作，还要认识到“不可让任何人掉队”。

　　虽然如常在冬季开幕，参会企业数量创下新高，但日益严峻的民生问题令论坛气氛难言乐观。1月11日，世界经济论坛发布《2023年全球风险报告》，表示以风险的严重性排序，生活成本上升已成全球最严重的短期风险，其次为自然灾害和极端天气，地缘经济冲突位列第三。

　　在长期风险中，前三位均关乎气候，分别为减缓气候变化失败、适应气候变化失败、自然灾害和极端天气。本届达沃斯论坛开幕前后，适逢欧洲多地出现历史性暖冬，为此环保团体对达沃斯论坛的批评调门有所升高，尤其诟病参会人员“乘坐私人飞机来讨论气候变化”难以服众。(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）