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来源:一分快3注册2024-09-18 17:48

  

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茶与咖啡“走”到一起,给我们带来哪些启示******

  中新网蒙特利尔12月8日电 茶和咖啡,往往被人们视为不同饮食习惯或不同文化的代表。但在中国,有这样一个地方,茶与咖啡“走”到了一起。

  当地时间12月7日,COP15第二阶段会议“坚持人与自然和谐共生 共建清洁美丽世界”边会在加拿大蒙特利尔举行,边会由生态环境部环境与经济政策研究中心、中国新闻社主办,中国新闻网承办。边会期间举办了“圆桌对话:茶与咖啡的对话”。

“坚持人与自然和谐共生 共建清洁美丽世界”主题边会圆桌对话环节。尹灵 摄“坚持人与自然和谐共生 共建清洁美丽世界”边会举办“圆桌对话:茶与咖啡的对话”。尹灵 摄

  “其实普洱不仅仅因普洱茶闻名海外,在上世纪八十年代,当地的居民也开始种咖啡。”世界经济论坛热带雨林及生态文明项目大中华区负责人朱春全介绍,经过多年产业培植,普洱许多农民既种茶又种咖啡。他们在冬天收获咖啡果,春天采茶。普洱也成为了中国茶乡中的“咖啡之都”。

世界经济论坛热度玉林及生态文明项目大中华区负责人朱春全在边会圆桌对话发言。尹灵 摄世界经济论坛热带雨林及生态文明项目大中华区负责人朱春全在边会圆桌对话发言。尹灵 摄

  在克莱恩斯欧洲环保协会(英国)北京代表处首席代表龙迪看来,茶和咖啡的和谐共存,是全球贸易的结果,更是不同文化和文明互相扶持、共同发展的典范。

  “同样,人类和自然是相互依赖的。我们共处同一个人类命运共同体中。开放和包容的世界也是人与自然和谐共生的世界。”龙迪认为,茶和咖啡皆为大自然的馈赠。

克莱恩斯欧洲环保协会(英国)北京处首席代表龙迪在边会圆桌对话发言 尹灵摄克莱恩斯欧洲环保协会(英国)北京处首席代表龙迪在边会圆桌对话发言。 尹灵 摄

  作为一位在中国北京定居的荷兰人,龙迪每天早晨都需要一杯咖啡来唤醒自己。同时,在中国生活的经历也让他明白了品茶的方式。“中国茶品众多,制茶工艺先进,让我大为惊叹。”他说。

  EDF+商业,韧性粮食与林业主任凯蒂·安德森坦言,无论旅行到哪里,自己都能通过每天的咖啡或茶与当地文化联系起来。“这提醒了我们,彼此之间的共同联系,以及我们与这个给我们提供咖啡和茶的星球的共同联系,同时地球也面临着气候变化、生物多样性丧失和森林砍伐等重大挑战。”

EDF 商业,韧性粮食与林业主任凯蒂·安德森在边会圆桌对话发言 尹灵摄EDF+商业,韧性粮食与林业主任凯蒂·安德森在边会圆桌对话发言。 尹灵 摄

  凯蒂·安德森认为,保护生物多样性是一项共同的责任,各方应共同努力保护地球,求同存异、携手合作。“我们需要依靠文化的多样性和包容性。在这条道路上,我们正朝着构建人类命运共同体、促进全球可持续发展的方向迈进。”

  “我们手中的提神饮品代表了整个产业链,以及从事不同工作的人——从云南山村的茶农到大型零售市场的销售人员。”凯蒂·安德森指出,为实现可持续农业这一目标所作的努力,就是向着构建人类命运共同体、推动全球可持续发展不断迈进。

  值得一提的是,在乌龙茶和红茶的发源地中国福建武夷山,某种程度的“可持续”已成为现实。

武夷山市人民政府办公室周洪舰在边会圆桌对话发言。尹灵 摄武夷山市人民政府办公室周洪舰在边会圆桌对话发言。尹灵 摄

  武夷山市人民政府办公室的周洪舰介绍,当地大力推广生态茶叶种植,减少农药化肥的使用,利用生物多样性做到绿色种植。“环境保护越来越好了,这带动了茶叶的品质增加,也增加了茶农的收入。”

  周洪舰说,中国的“茶”字,拆开来看是“人在草木之间”,这就是人与自然的完美结合。(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]
                                                                                                                  阅读剩余全文(

                                                                                                                  相关阅读

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