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“数”造新动能，数字经济澎湃浙江******

　　【乌镇实践】

　　光明日报见习记者 刘习 光明日报记者 王美莹

　　小桥流水，静谧从容；水墨江南，细腻温柔。在这收获的季节，乌镇和互联网的“约会”也步入第九个年头。八年来，数字经济的引擎动能，深深改变着这个江南小镇，进而影响着整个浙江。

　　“乌镇之光”超算中心收获了3600多个用户的青睐，承接了多个国家级科研项目。与之对应，集聚103名到访院士、54名进家院士的乌镇院士之家是软实力保障。强大的人才队伍加速推动技术成果从“实验室”向“车间”转化，是技术和生产革新背后的“最强智库”。

　　上届世界互联网大会与桐乡崇福镇签约的清焓科技，在乌镇院士之家的帮助下成为国内首条具备年产能100万平方米的新型采暖建材示范生产线。公司董事长王昕感慨不已：“院士之家给我提供了一个很好的平台。”

　　八年来，乌镇的数字经济企业数从最初的12家增至如今超过1000家。2022年上半年，乌镇数字经济核心产业完成投资额15.9亿元，同比增长27.2%，成为经济增长和高质量发展的助推器。

　　以乌镇为原点，互联网的涟漪不断荡漾开去，深深浸润着浙江大地。

　　在数字经济与实体经济的深度融合的浪潮中，浙江的企业在不断地变化迭代。地处浙江台州的双环传动新能源汽车零部件工厂，刚刚晋级“未来工厂”。在双环传动车间内，处处可闻机器轰鸣，却鲜见工人。

　　“未来工厂里，一个大学生带着一群机器人工作。”双环传动项目经理林菊华说。从前，每条生产线需配备12名工人，现在仅需3至5人。同时，借助VR眼镜，可以在双环传动数字驾驶舱“虚拟工厂”看到整条运转产线，管理人员可以实时了解情况，实现远程操控。

　　从最初的机器换人，到之后的车间智能化改造，再到如今的进阶版未来工厂，数字化加持的制造业在浙江释放出新的生机。日前，浙江全省未来工厂总数升至41家，涵盖信息通信技术、汽车、家居、纺织等行业。

　　数字化不仅带来生产效率的提升，也渗透到居民生活更多方面，使人们得以共享数字经济发展所带来的红利。在淳安县下姜村，70岁以上老人有105人，其中独居的有15人。国网杭州供电公司用“电力关爱码”为关照独居老人交出了“数智答卷”，应用上自动生成的红、黄、绿三色码可以及时研判并预警突发情况。

　　“以往我们对独居老人的日常监护，只能一户户敲门，现在‘电力关爱码’接入了‘浙政钉’平台，当出现红、黄码时，异常信息会以钉消息通知到乡镇管理员、村社网格员和电力志愿者，通过定位系统，我们三方工作人员可及时赶到现场处理异常情况。”下姜村网格员姜祖见说。

　　“全国很多乡村都存在巨大的数字赋能空间。浙江省淳安县下姜村在这方面作出了有益探索，使乡村发生了一系列意义深远的变化。”新时代文化旅游研究院院长吴若山说。

　　今天，5G已揭开面纱，连同AR、VR等新技术一起嵌入“寻常”的生产生活场景，居民生活，智能汽车、智能计算、智能传感和工业互联网“三智一网”产业蓬勃发展。

　　世界互联网大会迸发的数字之力从乌镇出发，激活经济社会发展的新动能。借力数字经济，浙江打通了新时代发展的“任督二脉”。九年来，一张张承载着数字经济发展的蓝图覆盖了整个浙江，为推进数字中国建设提供了区域样本。

　　一个数字文明的智造新时代在浙江悄然开启。在这里，新旧交替；在这里，万象更新！

　　《光明日报》（ 2022年11月08日 10版）

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）