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湖北开展活动提振汽车消费信心******

　　中新网武汉2月3日电 (郭姗姗)湖北省市场监督管理局、省消费者委员会联合武汉市及武昌区市场监管局、消费者协会等部门，3日在武汉共同举办“优化消费环境 提振消费信心”2023年湖北省汽车消费“三心”创建活动。

　　汽车是湖北第一大支柱产业，也是拉动内需、扩大消费的重要领域之一。汽车消费“三心”，即质量放心、购买舒心、售后省心，旨在通过加强行业自律、强化消费者监督、建立服务标准、普及法规知识、加强行政执法等措施，提振消费信心。

　　“要以改善消费条件、优化消费环境为主攻方向，持续增加优质产品和服务供给，打造安全、放心的消费环境，力促市场消费恢复提振。”湖北省市场监管部门相关负责人表示，优化汽车市场消费环境，营造汽车等大宗消费市场开门红氛围，对于提振消费信心，释放消费潜力，促进湖北经济高质量发展具有重要意义。

　　活动现场，家用汽车商代表签署并宣读了“诚信经营自律公约”承诺书，东风本田、广汽传祺等20余家汽车品牌发布汽车消费促进政策。现场还设置了投诉咨询台，由湖北市场监管部门和消委组织工作人员、汽车维权领域专家、公益律师团等受理消费者投诉咨询。(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）