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福建2022年GDP达5.3万亿元******

　　中新网福州1月20日电 (记者 龙敏)福建省统计局20日通报，根据地区生产总值统一核算结果，2022年全省生产总值53109.85亿元，按可比价格计算，比上年增长4.7%。其中，第一产业增加值为3076.20亿元，增长3.7%；第二产业增加值为25078.20亿元，增长5.4%；第三产业增加值为24955.45亿元，增长4.0%。

　　这是福建GDP首度突破5万亿元关口。经济专家接受中新网记者采访时认为，福建GDP的持续增长源于“多区叠加”优势加快释放。近年来，“21世纪海上丝绸之路”核心区、自由贸易试验区、福厦泉国家自主创新示范区、国家生态文明试验区、福州新区相继落地福建，让福建成为中国优惠政策落地最多、最集中的省份之一。

　　2023年经济社会发展的主要预期目标是：全省地区生产总值增长6%左右，一般公共预算总收入增长6%左右，地方一般公共预算收入增长5.5%左右，固定资产投资增长6%，社会消费品零售总额增长10%，出口增长7%，城镇居民、农村居民人均可支配收入分别增长7%、7.5%，城镇调查失业率5.5%左右，居民消费价格涨幅3%左右，粮食总产量稳定在507万吨以上。(完)

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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）