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“九二共识”为前提重启两岸对话 台湾民调显示支持高于反对******

　　中新社台北1月12日电 一份发布于12日的台湾民意调查数据显示，46.7%的台湾民众同意以“九二共识”为前提重新开启两岸交流对话，明显高于表示不同意的民众(35.8%)。

　　综合联合新闻网、中时新闻网等媒体报道，台湾“民主文教基金会”当天公布《民众对当前两岸关键性问题的看法》民意调查结果。其中包含一个提问，即是否同意以“九二共识”为前提重新开启两岸交流对话？

　　台湾“中国文化大学”政治学系教授杨泰顺就此分析，现在，台湾民意对于与大陆和解或对话的支持度比较高，这与过去的调查结果不太一样。近来，很多讨论都指向台湾是“战争的前哨”，使台湾民众紧张、民意转向。

　　调查还显示，有62.1%的民众不同意“只有相信美国、亲近美国，才能‘保卫台湾’”的说法；而在“抗中保台”与“和中保台”哪一项对台湾最有利的问题上，仅有25%的受访者认同“抗中保台”。

　　分析该民调结果，台湾大学政治学系教授左正东注意到，有超过两成“泛绿”支持者认为民进党无法控制两岸局势发展。他认为，现在的环境使支持“九二共识”的声音大一些。假如中国国民党采取有效论述，争取最大多数的民众支持“九二共识”成为沟通工具，可弱化反对力量。(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）