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亚洲金融论坛将在港举行 逾200位与会者将亲临香港******

　　中新网香港1月6日电 (记者 魏华都)香港贸易发展局(香港贸发局)6日召开新闻发布会宣布，第16届亚洲金融论坛将于1月11日至12日在香港会议展览中心举行，已有超过200位来自世界各地的商界代表确认亲临香港出席论坛。

　　第16届亚洲金融论坛由香港特区政府和香港贸发局主办，是2023年香港首个大型商贸交流盛事，主题为“推进转型：创效·共融·创新”，将举办40多场讨论及工作坊，其中增设“环球视野”系列论坛，以及续办“明日对话”及“炉边对话”环节，讨论金融科技、气候变化、医健产业、能源环保及粮食农业等与国际金融息息相关的议题。

　　香港贸发局称，大会至今已获得17个包括中国内地及海外商贸团体逾200名商界代表确认将亲临香港出席论坛，海外商界代表分别来自澳大利亚、加拿大、德国、沙特阿拉伯、新加坡等国家及地区。香港贸发局期望未来数天会有更多国际商界代表确定参与实体论坛，另外部分嘉宾将通过线上参与。

　　香港贸发局副总裁刘会平在记者会上说：“亚洲金融论坛展现了香港是充满活力的国际商贸中心，有很多重量级嘉宾分享见解，包括联合国前秘书长潘基文。论坛也为嘉宾提供一个充满互动交流机会的平台，创造更多商机，他们可以带同投资项目到场，与其他与会者交流，促成商业合作。今年论坛反应热烈，预料最终有数千人参与实体论坛。”(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）