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来源：乐发彩票下载2023-12-14 17:48

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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

中消协测评46款充电数据线近半数样品阻燃能力不佳******

　　中新网1月12日电 (中新财经记者谢艺观)记者从中消协了解到，近期，中消协对市场销售的部分品牌充电数据线开展比较试验发现，46款样品中，近半数样品阻燃能力不佳，9款样品抗弯曲性能较差，13款样品端口受压变形。

　　据中消协介绍，这些样品由消协工作人员购自多个电商平台，均宣称支持快速充电。46款样品中，有7款样品未标明品牌名称，其中6款仅有简易包装，无销售包装；10款未明示生产执行标准。

图为此次参与比较实验的样品。中新财经记者谢艺观摄

　　近半数样品阻燃能力不佳

　　充电数据线大功率使用时，一旦出现异常，无论是自身过热导致自燃成为引燃源，或是靠近起火物品成为助燃源，甚至是其自身在燃烧过程中产生熔融滴落物进而引发其他物品起火，都会给人身财产安全带来危害。

　　比较试验结果显示，所有样品在试验前均满足耐压和绝缘电阻要求，但近半数样品阻燃能力不佳，特别是编织线外皮更易降低阻燃性。阻燃性能测试中失败的样品涉及品胜、小米等品牌。

截图自中消协报告。

　　26%的样品压降测试结果不理想

　　电压下降越大说明电能损失越多，充电速率越低，甚至还会导致数据线发热，造成安全隐患。

　　比较试验结果显示，26%的样品压降测试结果不理想。46款样品中，有34款样品的压降低于750毫伏，有12款样品压降高于750毫伏，其中7款压降高于1000毫伏，售价仅2.14元标称品牌为“安科优/泰拉锋”的数据线最大压降高达2310毫伏。

截图自中消协报告。

　　8款样品接口插拔性能表现不佳

　　在日常使用中，由于充电数据线与手机等移动通信终端接口插拔较频繁，容易出现接口损坏的情况，导致充电失效或其他安全问题。

　　比较试验结果显示，80%以上的样品通过了插拔测试，表现良好，且在测试后还能够正常使用且符合耐压和绝缘要求。

　　但有5款样品拔出力超限(数据线接口拨出力应该保持在一定的数值范围内，否则就导致接口过紧或过松，过紧易将移动设备损坏，过松易导致接触不良或短路)，涉及标称品牌为安克(型号A8432)、TAFIQ(型号TFK001)、倍思(型号CAMRD-B01)、绿联(型号US155)、欧莱森(型号MS-PD020)等样品。

　　插拔试验之后，还有3款样品未通过耐压测试验证，说明性能受损不能正常使用，插拔耐久性不佳。涉及标称品牌为vivo(型号BK-C-19)、品胜(型号TC-FC-1000)、CHIJIE(型号HWSJX01)等3款样品。