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31省份2023年GDP目标公布多地表态力争更好结果******

　　中新网1月16日电题：【中国新观察】31省份2023年GDP目标公布多地表态力争更好结果

　　中新财经记者李金磊

　　新年新目标，目前，31个省区市2023年经济增长预期目标均已出炉。

　　多数省份GDP目标高于5%

　　从各地GDP目标来看，多数省份高于5%。

　　其中，海南为9.5%左右，西藏为8%左右，江西、新疆为7%左右，安徽、宁夏、湖南、湖北为6.5%左右。

　　重庆、甘肃、河南、吉林、黑龙江、山西、内蒙古、云南、福建、河北、四川、贵州12个省区市目标同时锚定6%，不过表述略有差异，重庆为6%以上，甘肃、河南为6%，其余省份为6%左右。

　　上海为5.5%以上，陕西、广西为5.5%左右，广东、山东、浙江、辽宁为5%以上，江苏、青海为5%左右，北京为4.5%以上，天津为4%左右。

　　海南2023年GDP目标最高

　　在31个省区市中，海南设定了9.5%左右的目标，位居第一。值得注意的是，海南2022年的GDP目标为9%左右，也是排名第一。

　　根据海南政府工作报告，2022年海南成功处置4轮突发疫情，开展两轮超常规稳住经济大盘行动，经济在第四季度呈现逐月向好态势，预计地区生产总值实现正增长。

　　自由贸易港建设的红利让海南雄心勃勃。2022年，海南自贸港建设进展明显，封关运作准备工作全面启动，外向型经济蓬勃发展，预计货物进出口总额突破2000亿元，增长35%。服务贸易增长21.6%。实际使用外资超40亿美元，增长15%。

　　“让自贸港政策成为经济高质量发展的提质器和加速器。”海南省省长冯飞表示，今年将确保经济提质加速，抓实自贸港政策转化。

资料图：广东虎门大桥。中新社发岳路建摄

　　前四经济大省锚定5%

　　前四经济大省广东、江苏、山东和浙江不约而同把2023年GDP增长目标锚定了同一个数字：5%。

　　不过，目标的表述略有差异，其中，广东、山东、浙江均为5%以上，江苏为5%左右。

　　2022年，前四经济大省经济总量均有所增长。其中，广东预计全年GDP增长2%左右，达12.8万亿元，连续34年居全国首位。江苏2022年GDP预计突破12万亿元。山东预计2022年GDP增长4%左右，达到8.7万亿元左右。浙江预计2022年GDP增长3%左右。

　　多地表态力争更好结果

　　中新网“中国新观察”栏目注意到，多个省份在政府工作报告中明确表态，力争更好结果。

　　其中，四川提出，2023年地区生产总值增长6%左右，尽最大努力争取更好结果，确保总量突破6万亿元。

　　重庆提出，2023年地区生产总值增长6%以上、争取实现更好的结果。

　　2022年，江西预计GDP增长5%左右。江西提出，2023年地区生产总值增长7%左右，在实际工作中尽可能争取更好结果。

　　英大证券研究所所长郑后成认为，各地在制定今年经济增长目标时既考虑了经济面临的挑战和压力，也考虑了自身发展的优势和底气，有助于提振经济发展的信心。(完)

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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）

[责编：天天中]

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