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让科技创新更有温度******

　　作者：任萍萍（科大讯飞党委副书记）

　　人机协同的智能微创医疗装备系统关键技术及应用、360全息星图网络空间测绘系统、亿级神经元的神经拟态类脑计算机……在2020年世界互联网大会·互联网发展论坛期间揭晓了世界互联网领先科技成果。它们犹如一颗颗璀璨的星星，在互联网发展长河里彼此争辉、耀眼闪烁，彰显着我国互联网技术的创新力和创造力，也让人们更深刻地感受技术创新的温度。

　　在过去的一年里，党中央、国务院高度重视新型基础设施建设，不断加强5G、人工智能、工业互联网等领域布局。技术的创新发展，离不开与应用场景的深度融合。从衣食住行智能化到远程教育、互联网诊疗、在线办公，曾经想象中遥不可及的生活方式，如今已近在眼前。

　　依托前沿技术，科大讯飞团队在教育、医疗、城市、家庭、传媒等领域深度落地。以教育领域为例，2020年推出的两款讯飞智能学习机，覆盖全国各地区2000多万的精品题库，学生可以通过少量的题目检测做全面体检，提升学习效率。

　　今年新冠肺炎疫情打乱了人民的生产生活方式，但疫情之下发展起来的新消费、教育、医疗、办公等需求，促进了“互联网+社会服务”发展壮大，不断培育新业态、激发新动能。

　　这次疫情对我们来说，可以看作一块“试金石”。比如，在办公领域，讯飞听见智能会议系统为异地同步在线办公提供便利，推动复工复产；在翻译领域，讯飞翻译机助力境外输入型病例防控，为国内外多地提供防疫翻译服务。

　　在过去的一年里，互联网带来的获得感，为新时代写下温暖注脚。作为互联网企业，我们要不断夯实基础，立足大局，在与民生密切相关的刚需领域持续发力，为老百姓提供用得上、用得起、用得好的信息服务，释放互联网对经济发展的放大、叠加、倍增作用，让技术更有温度，让产品更有温度，让每个网民都能通过互联网技术共享幸福感、获得感。

　　《光明日报》（ 2020年12月25日 12版）

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）