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工信部：工业5G融合产品日益丰富 模组价格较商用初期下降80%******

　　中新网1月18日电 国务院新闻办公室18日举行新闻发布会，工业和信息化部新闻发言人、信息通信管理局局长赵志国在会上表示，2022年，我们坚决贯彻落实党中央、国务院决策部署，加快发展工业互联网，产业规模预计将达到1.2万亿元，为经济社会高质量发展提供了有力支撑。

　　一是工业互联网标识解析体系全面建成。东西南北中五大国家顶级节点和两个灾备节点全部上线，二级节点实现了31个省(区、市)全覆盖，服务企业近24万家，培育具有影响力的工业互联网平台达到了240余个，其中跨行业跨领域平台达到28个，有力促进了产品全流程、生产各环节、供应链上下游的数据互通、资源协同，加速企业数字化转型。

　　二是“5G+工业互联网”512工程圆满收官。打造了5个产业公共服务平台，为工业企业应用5G技术提供服务支撑。在汽车、采矿等十余个重点行业建设了4000多个项目，协同研发设计、远程设备操控等20个典型应用场景加速普及，有力促进了企业提质、降本、增效。工业5G融合产品日益丰富，模组价格较商用初期下降了80%。各地掀起了5G全连接工厂建设热潮，加速5G向生产核心控制环节进一步深化拓展。

　　三是赋能行业转型呈现千姿百态。针对产业共性需求，打造了一批应用推广服务载体，培育了“低成本、轻量化”的解决方案，降低了广大企业特别是中小企业数字化转型门槛。聚焦各行业特性，制定推广钢铁、电子等10余个重点行业的工业互联网融合应用指南，引导行业企业因业制宜、因企制宜开展工业互联网应用。破解短板弱项，实施工业互联网创新发展工程，加快关键技术产品攻关和产业化，发布了一批国家标准、行业标准和团体标准，进一步完善标准体系。(中新财经）

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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

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）