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两岸中华武术大家练：“云”端切磋武艺******

　　中新社漳州12月17日电 (张金川 廖珍妹 林聪华)第十四届“海峡两岸(福建·漳州)中华武术大家练”活动17日在福建省漳州市举行。海峡两岸的武术爱好者和武术名家相聚一堂，以武会友、畅叙情谊。

　　本届活动由漳州市漳台交流协会、龙文区闽台武术交流中心主办。活动现场精彩纷呈，一招一式间，展示着传统武术文化的魅力与传承。30多家两岸武馆、代表队带来精彩表演，其中台湾武术代表队、台湾武艺文化研究会代表队、台湾嘉义县武术代表团、台北市北投区国术会等通过线上表演，让现场观众大饱眼福。

　　据悉，此前“海峡两岸中华武术大家练”活动已连续举办了13届，成为漳台交流的特色文化品牌和民间交流的“嘉年华”，受到两岸同胞的喜爱。

　　台湾媒体人张孟崇作为特邀嘉宾首次现场观看表演，感受颇深。在他看来，武术交流是两岸交流的重要环节。“希望未来两岸多举行线下面对面交流，造福两岸武术爱好者。”

　　“武术的根在大陆，福建是南拳的主要发源地，台湾则是汇聚与传承各派拳种的重镇。”台北市国术会理事长黄鲲忠通过视频方式发来祝福时称，台湾的南拳大多从福建传入，且比北拳早了约400年，中华传统武术文化在闽台之间关联尤为密切，希望今后双方借此交流平台深化合作。(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）