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“我们对中国经济发展充满信心”******

　　“中国优化调整防疫措施非常及时，展现出强大的治理能力。”日前，在中共中央对外联络部面向在华外国工商界代表举办中国防疫政策专题吹风会上，刚果(金)中国工商会主席马贝雷表示，中国综合考虑各方面因素进行研判，对防疫政策进行科学调整，适应疫情防控新形势。

　　当前，中国疫情防控进入新阶段，对新冠病毒感染实施“乙类乙管”，强调更加科学、精准、高效做好疫情防控，更好统筹疫情防控与经济社会发展。专题吹风会上，与会外国工商界代表表示，中国因时因势优化调整防控措施，让他们对中国的发展前景更加充满信心，愿与中国加强经贸投资等合作，实现互利共赢，推动共同发展。

　　1月8日，新冠病毒感染“乙类乙管”后移民管理优化政策措施正式实施，全国各陆路口岸(通道)逐步恢复客运通关。与会外方人士表示，相关措施为中外人员安全健康有序往来创造了更好条件，也为全球经济发展带来更多利好。

　　“马来西亚企业家对加强同中国合作抱有很大热情，得知中国出入境政策调整后，不少人向我表达了来华进行商务交流的意愿，从马来西亚飞往中国的机票已经很抢手。”中国马来西亚商会会长罗维坚表示，直航航班架次不断增加，为企业往来带来更多便利，不仅有助于拓展马中两国贸易规模，还将助力马来西亚旅游业发展，“马来西亚期待中国游客的到来”。

　　来自韩国的金峻范目前在北京中关村开设公司，从事国际人才交流工作。“中国出入境政策调整将带动更多投资项目落地。”他期待，未来中国有关机构与各国地方政府加强交流合作，共同推动世界经济复苏。

　　来自南非的普盛华昌商务咨询有限公司的业务包括进口中国机械设备。公司执行总监雅克·德·沃斯表示，目前，与公司合作的中国企业已基本恢复生产运营。随着中国各陆路口岸恢复通行，人员通关更加顺畅，公司的外贸出口情况将进一步改善，“我们对中国经济发展充满信心”。

　　中国坚持推进高水平对外开放，加快构建新发展格局。与会嘉宾表现出持续深化对华经贸合作的强烈意愿，认为随着市场需求逐步回升和政策效应叠加，中国经济社会活力将不断释放，与各国共享发展机遇。

　　“中小企业合作是欧洲同中国经贸合作的重要组成部分。”中国法国工商会副主席皮埃尔·米罗什尼科夫表示，中国优化调整防控政策为中小企业交流带来更多便利，将进一步提振企业信心，也为世界经济发展带来更多稳定性。

　　罗维坚表示，过去一年，在《区域全面经济伙伴关系协定》(RCEP)框架下，马来西亚企业获得实实在在的好处，对华出口稳步增长，马中双边贸易更加密切。“商会的会员企业都希望更好地融入RCEP，进一步推动企业在华布局和投资。”

　　“不仅仅是刚果(金)，很多非洲国家都期待加强对华合作。”马贝雷表示，随着高质量共建“一带一路”稳步推进，非洲发展将迎来更大机遇。“刚果(金)拥有丰富的矿业资源，希望更多中国企业同我们加强合作。我们也希望能有更多机会了解中国在乡村振兴领域的宝贵经验，助力非洲国家减贫事业发展。”

　　“在全球经济复苏乏力的困境下，中国克服重重困难，实现经济平稳运行。我们充分感受到中国经济持续发展的韧性和潜力，期待同中国企业开展更广领域、更富有成效的交流与合作。”中国以色列商会会长悠福说。(人民日报 记者 李欣怡)

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）