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韩美空军举行第五代战机联合演习******

　　中新社首尔2月3日电 (记者 刘旭)韩国国防部3日表示，韩国和美国空军当天在朝鲜半岛西部海域上空实施第五代战斗机联合空中演习。

　　韩国空军F-35A和美国空军F-22、F-35B等第五代战斗机参与演习，美国F-16CM战机也参与演习。

　　韩国国防部表示，此次演习目的在于增进韩美空军联合作战能力和协同能力，今后韩美空军将维持稳固的联合防卫态势，继续加强联合演习。

　　这是韩美时隔两天再次举行联合空演。本月1日，韩国和美国空军实施联合空中演习，美国空军B-1B战略轰炸机参与演习。

　　1月31日，韩美两国国防部长在首尔举行会谈，双方重申要加强美国“延伸威慑能力”，决定在今年扩大联合军演规模、提高军演水平。同日，韩国民间团体在首尔举行抗议集会表示，为开启朝鲜半岛无核化之路，首先要废除“核保护伞”等美国的“延伸威慑”政策。(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）