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美高梅彩票下载app-美高梅彩票必赚方案

来源:美高梅彩票app下载2024-02-22 17:48

  

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粤政协港澳委员热议“通关”湾区利好******

  中新社广州1月11日电 (记者 蔡敏婕)广东省政协十三届一次会议正在广州举行。港澳委员热议香港和内地逐步恢复“通关”后对粤港澳大湾区的发展利好。

  今年1月8日开始,香港与内地恢复首阶段“通关”。不少港澳政协委员带着新鲜出炉的提案“北上”。

1月8日,香港与内地首日“通关”,有前来迎接的亲友与香港旅客相拥。中新社记者 李志华 摄1月8日,香港与内地首日“通关”,有前来迎接的亲友与香港旅客相拥。中新社记者 李志华 摄

  广东省政协委员、中国工程院院士、澳门科技大学荣誉校长刘良此前在香港和澳门分别工作十余年,如今回到广东工作,担任广东省中医药科学院首席科学家。

  接受中新社记者采访时,刘良表示,近年来,乘着粤港澳大湾区建设的东风,三地推动大湾区中医药高地建设成效显著。“通关”能便利三地人员交往和合作拓展,对粤港澳中医药深度合作融合发展也将产生很好的带动作用。

  “在发展中医药方面,港澳国际渠道广阔,在基础研究和前沿技术方面具有优势,而广东可以为港澳地区提供人才、原料和技术支持。三地‘复通’后,可以提高融合效率,加快打造大湾区中医药科技创新高端平台,建立得到国际认可的中医药产品及其质量标准,进一步推动大湾区中医药科技创新的高层次国际合作。”刘良说。

  广东省政协委员、香港广东青年总会副主席林至颖表示,“粤港澳大湾区的城市与世界各地一样,都在抢人才,恢复‘通关’后,有利于湾区更好地吸引人才尤其是国际化人才的加入。”

  广东省政协委员、澳门中小型企业联合总商会常务副会长陈美仪表示,如今可以观察到澳门的游客越来越多,路面车流日渐繁忙,热闹的景象让她对未来充满期待。

  恢复“通关”后,粤港两地如何更好融合发展?广东省政协常委、香港广东青年总会主席霍启山认为,粤港融合实质上是“差异化互补”,在保留各自基础优势上,进行合作和互补,塑造全新的区域发展核心引擎。

  广东省政协委员、粤港澳大湾区创新智库主席庄守堃表示,香港可以继续发挥超级联系人的角色,寻找海内外发展机遇。香港科创企业也应该把握机遇,为大湾区引进更多优质的科创项目。

  “我们应当‘乘势而为’,加快做好人才流通、基建联通、机制互通、资金融通以及资讯畅通等工作。”广东省政协常委、新鸿基地产执行董事郭基煇说,在基建连通方面,按照“轨道上的大湾区”要求,建议加快推进广中珠澳高铁、深港西部铁路等大型轨道交通线路的规划建设。同时,根据恢复“通关”后的实际需求,尽快加密广深港高铁在庆盛站的停靠班次。

  而在资金融通方面,郭基煇建议广东以前海、横琴、南沙三大平台为试点,适当降低港澳企业设立跨境资金池的相关要求,并在资金使用方面给予更大弹性,为港澳企业在大湾区投资兴业提供资金融通便利。(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)

                                                  [责编:天天中]
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