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云顶彩票走势图|平台推荐官方版v2.9.1(2023已更新)

来源:云顶彩票充值2023-05-01 17:48

  

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国是访问丨全球通胀高企,2023年如何稳物价?******

  文/刘文文

  国际涨、国内稳,这是2022年中国物价运行情况的真实写照。

  过去一年,中国物价总水平持续平稳运行,国内CPI单月涨幅始终运行在3%以下,全年上涨2%,大幅低于美国8%左右、欧元区8%以上、英国9%左右等发达经济体涨幅,也明显低于印度、巴西、南非等新兴经济体7%-10%(1-11月份)的涨幅。

  这一成绩意味着什么?中国为保供稳价作了哪些努力?2023年如何继续稳物价?

  中国宏观经济研究院综合形势研究室主任、研究员郭丽岩接受中新社国是直通车专访强调,中国有底气、有能力保持物价总水平基本稳定。

  CPI上涨2%意味着什么?

  郭丽岩指出,在欧美等经济体通胀“高烧不退”背景下,中国持续稳定物价运行的努力与成效令全球瞩目。

  2022年全年,中国CPI同比上涨2%,持续运行在合理区间,剔除食品和能源的核心CPI则一直在1%左右的相对低位。

  郭丽岩指出,中国能够维持住相对较低的物价水平,在当前是十分难得的宏观经济治理绩效,与陷入高通胀甚至是恶性通胀的其他经济体形成鲜明对比。

  2022年以来,欧美等经济体CPI连创40年来的历史新高,虽然近期有所回落,但2022年12月份欧元区CPI同比上涨9.2%,美国CPI同比上升6.5%,仍处于高位运行。此外,土耳其、阿根廷等新兴市场经济体更是出现了持续的恶性通胀。

  保供稳价中国如何出招?

  在郭丽岩看来,中国保持物价基本稳定的主要原因和经验,就是坚持以人民为中心的发展思想,强化粮食、能源产供储销体系建设,加大保供稳价工作力度,切实兜住兜牢民生底线。

  首先是重要民生商品的保供稳价,不断完善价格调控机制。压实“菜篮子”市长负责制。在提升本地自主保障能力的同时,促进产销衔接,强化主产区和主销区之跨区合作,共担保供稳价责任。产地采购、道路运输、终端配送各环节保通保畅。健全成品粮油、猪肉、北方城市冬春耐储蔬菜等储备并充实在库,增强储备调节能力。

  其次是基础能源的保供稳价,立足国情,以煤炭为“锚”,构建保供稳价体系,有序释放煤炭优质产能,健全煤炭产供储销体系,完善煤电价格形成机制,压实保供稳价责任,有力维护了能源领域产业链供应链稳定运行。

  此外,2022年阶段性调整价格补贴联动机制,降低启动条件,扩大保障范围,全年各地累计发放价格临时补贴数十亿元。

  2023年物价能否稳住?

  进入2023年,国际大宗商品价格可能高位波动,输入性通胀压力仍然存在,中国如何进一步稳住物价?

  郭丽岩表示,当前稳定物价总水平的基础坚实,2022年已经实现了3%左右的年度物价调控目标,展望今年,中国稳物价的底气和能力进一步增强。

  一方面,中国经济长期向好的基本面没有变,预计2023年经济整体回升;产业体系韧性足,市场潜力空间大,内需对经济增长的支撑动能将进一步增强,能够有力对冲和化解不利冲击。

  另一方面,中国坚决不搞“大水漫灌”强刺激,稳健的货币政策精准有力,能够为实体经济提供更有力和更高质量的支撑,同时也为稳定物价提供良好的宏观环境。特别是粮油肉蛋奶蔬果等重要民生商品保供稳价调控机制不断完善,调控能力不断提升。

  “总体而言,我们有底气、有能力保持物价总水平基本稳定。”郭丽岩说。

                                          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)

                                          [责编:天天中]
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