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新年伊始国产新能源大巴东莞乘船出海******

　　中新网东莞1月11日电 (唐贵江 濮关)记者11日从黄埔海关获悉，近日，在东莞港一期码头，77台新能源大巴在黄埔海关所属沙田海关关员的监管下，被有序吊装到“大丹霞”轮甲板，不久后它们将到达“一带一路”沿线国家罗马尼亚，这也是东莞港口岸首次出口国产新能源汽车到欧洲国家。

　　这批新能源大巴由中兴智能汽车有限公司生产，中国机械进出口(集团)有限公司代理出口，货值1414.94万欧元。据介绍，接下来还将有74台大巴在东莞港装船出口。

　　为护航国产新能源大巴驶入“一带一路”沿线国家，沙田海关提前了解企业出口计划，及时向企业宣讲新能源汽车出口政策、办理流程和申报注意事项等，并指定专人指导企业申报。同时，协调码头做好大巴集港堆存装载工作，开辟新能源汽车出口“绿色通道”，通过电子围网、视频监控等措施配合开展远程监管，保障新能源大巴快速通关。

　　沙田海关副关长黄静表示，“下一步，沙田海关将继续在促进高水平对外开放上积极作为，不断提升监管服务水平，切实提高通关效率，优化口岸营商环境，助力企业抢抓国际新能源客车更新机遇，保障国产新能源汽车顺利出口‘一带一路’沿线国家。”(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）