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春节期间消费市场实现“开门红”******

　　国务院联防联控机制：

　　春节期间消费市场实现“开门红”

　　新冠病毒感染实施“乙类乙管”后的首个春节假期，数据显示，消费市场实现“开门红”。

　　商务部消费促进司一级巡视员耿洪洲在日前举行的国务院联防联控机制发布会上表示，春节期间全国重点零售和餐饮企业销售额与去年春节相比，增长了6.8%。商务部指导各地商务主管部门统筹做好疫情防控和消费促进工作，推动消费市场实现了“开门红”。

　　据介绍，春节前夕，商务部按照“乙类乙管”总体方案和第十版防控方案的要求，指导餐饮、住宿、沐浴、美容美发、人像摄影等生活服务领域的行业协会，及时调整更新疫情防控操作指南，并通过多种方式提醒会员企业做好春节期间疫情防控工作。商务部还要求各地商务主管部门加强督导落实，指导餐饮、沐浴等重点场所按照属地要求做好疫情防控工作，确保消费者放心、安心、舒心消费。

　　“随着疫情防控措施的持续优化，助企纾困和促消费政策不断落地，春节期间生活服务消费复苏明显。其中，餐饮消费表现抢眼。”耿洪洲介绍，春节假期餐饮堂食消费同比增长15.4%，店均消费增长10.8%。年夜饭消费好于预期，北京市餐饮协会数据显示，多家品牌餐饮企业包间预订火爆，门店包间翻台率达200%。同时，旅游升温带动异地餐饮消费大幅增长，四川异地消费者占比约三分之一，日均消费额同比增长43%，对餐饮消费的贡献达47.6%。

　　此外，各地结合春节消费特点，开展了丰富多彩的促消费活动。“北京开展冰雪节、上海打造‘海派年味’跨年迎新主题活动。黑龙江、浙江、四川等地发放春节消费券，促进节庆消费。天津、江苏、贵州等地举办年货大集，营造节日氛围。全国示范步行街客流量有序恢复，同比增长62.2%。”耿洪洲表示，春节期间，各地还积极创新消费场景，冰雪、文娱、健身、游览等休闲消费快速升温，沉浸式、体验式、互动式消费体验深受欢迎，跨区域出行带动住宿消费加快恢复，部分电商平台住宿营业额同比增长约1倍。

　　(本报记者 崔兴毅)

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）