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毛宁：今年春节，世界看到了一个活力满满、喜气洋洋的中国******

　　中新网北京1月30日电 (记者李京泽张蔚然 )中国外交部发言人毛宁1月30日主持例行记者会。

　　有记者提问：我们注意到，今年春节假期期间，中国游客出境旅游人数显著增长，多国热烈欢迎中国游客，认为将极大促进各国旅游业恢复和经济复苏。发言人对此有何评论？

外交部发言人毛宁。薛伟摄

　　毛宁：据统计，今年春节期间，全国出入境人员超287万人次，日均41万人次，较去年春节同期增长120.5%。中国游客出境游整体订单同比增长640%，跨境机票订单增长4倍以上。各国热烈欢迎中国游客。瑞士滑雪胜地少女峰在缆车起始站布置了中国兔年装饰和传统红灯笼，印度尼西亚巴厘岛机场在大年初一准备了具有中国特色的舞狮表演，马尔代夫维拉纳国际机场安排了隆重的“水门礼”，泰国副总理亲赴机场迎接中国游客，菲律宾旅游部长感谢中国将菲律宾列为首批恢复出境团队游目的地之一，将以开放姿态欢迎中国朋友。

　　今年春节，世界看到了一个活力满满、喜气洋洋的中国。春节期间中国国内游超3亿人次，春节档电影票房突破67亿元，观影人次达1.29亿。无论是旅游热还是消费潮，都体现出中国人民对美好生活的向往和对国家发展的信心，也让各国人民感受到中国经济复苏的强劲动力和中国经济向好的世界意义。(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）

[责编：天天中]

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