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全国1100多万套“登记难”房屋有了“红本本”******

　　新华社北京1月11日电（记者王立彬）经过自然资源系统不懈努力，目前全国1100多万套存在历史遗留问题“登记难”房屋有了“红本本”，2600多万群众吃下“定心丸”。

　　记者在11日召开的全国自然资源工作会议上获悉，近年来，全国累计化解历史遗留问题“登记难”房屋共计1100多万套，惠及2600多万群众。1900多个市县对2.7万多个项目实施了“交房即交证”、600多万群众在领到新房钥匙的同时领取了不动产权证书。全面完成易地扶贫搬迁建档立卡户安置住房不动产登记，960万搬迁群众也拿到“红本本”，吃下“定心丸”。

　　自然资源部部长王广华说，2022年，全国化解历史遗留问题“登记难”房屋360多万套，惠及800多万群众。甘肃、山西、山东、陕西、湖南等地坚持“政府主导、部门联动”和“疏堵结合”，积极推进“交房、交地即交证”“带押过户”改革。今后将进一步切实做好自然资源和不动产统一确权登记，深入开展不动产登记队伍作风常态化建设，总结推广“带押过户”“一次收缴、自动清分”等改革创新举措，提升不动产登记规范化便利化水平。

　　王广华说，与此同时，全国有序开展重点区域自然资源公告、登簿。开展房地一体的宅基地确权登记、农村土地承包经营权变更登记、土地经营权确权登记。巩固提升登记数据质量，强化登记信息共享应用和安全防护。

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）