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美媒：美军舰去年穿过台海次数降至四年来最低******

　　【环球时报综合报道】美媒数据显示，去年一年，美军舰穿过台湾海峡的次数，降到4年来最低。

　　据美国彭博社7日报道，美国第七舰队去年共派出9艘军舰通过台湾海峡。最近一次是在5日，台美军方称，美海军第七舰队“伯克”级导弹驱逐舰“钟云号”5日通过台湾海峡，是今年首次公开纪录。台“国防部”当时表示，美驱逐舰是由南向北行驶。对此，解放军东部战区新闻发言人施毅陆军大校表示，东部战区组织兵力对美舰过航行动全程跟监警戒，一切动向尽在掌握。

　　彭博社的数据同时显示，美国海军2022年全年在南海进行了4次航行行动，是6年来最少的一次。彭博社称，针对相关数据的询问，五角大楼目前没有回应。

　　彭博社表示，美国海军减少活动，与大陆方面在台海周边的军事行动次数增加形成强烈对比。根据台“国防部”每日实时军事动态统计，可知2022年共有3445架次解放军军机在台海活动，日均9架次。彭博社声称，减少通过台湾海峡或南海的航行次数，是美国消除两国摩擦的一种方式。

　　去年6月，中国外交部发言人汪文斌在记者会上回应外媒时明确表示，根据《联合国海洋法公约》和中国国内法，台湾海峡水域由两岸的海岸向海峡中心线延伸，依次为中国的内水、领海、毗连区和专属经济区。中国对台湾海峡享有主权、主权权利和管辖权，同时也尊重其他国家在相关海域的合法权利。他表示，国际海洋法上根本没有“国际水域”一说；有关国家声称台湾海峡是“国际水域”，意在为其操弄涉台问题、威胁中国主权安全制造借口，中方对此坚决反对。(李耀）（环球时报）

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）