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来源：天成彩票2024-03-01 17:48

两场无与伦比的奥运，一个全新姿态的中国 ****** 2月20日，北京2022年冬奥会闭幕式在国家体育场“鸟巢”正式拉开帷幕。中新社记者毛建军摄 2月20日，北京2022年冬奥会闭幕式在国家体育场“鸟巢”正式拉开帷幕。中新社记者毛建军摄

　　随着梦幻五环缓缓升空，“鸟巢”回响起熟悉的《我和你》，时空仿佛瞬间穿越回14年前的那个夏天。

　　那个夏天，我们为健儿的出色表现动情欢呼，为中国更积极地融入世界激动雀跃，2008成为全体中国人无法磨灭的集体记忆。当闭幕式上时任国际奥委会主席的罗格称赞，“这是一届无与伦比的奥运会”，很多人泪水打湿眼眶。

2008年8月8日，天安门广场上空燃放北京奥运会开幕式焰火《历史足迹》，烟花组成的“大脚印”在夜空绽放，在全世界的注视下，一步步走向鸟巢。图片来源：视觉中国

　　14年后的今天，又一场“无与伦比”的奥运盛会在“鸟巢”落下帷幕。从世界健儿的出色发挥，到无微不至的赛事组织；从“北京有全世界最美丽的冰场”，到“闭环内是全球最安全的地方”；从赛场内外无处不在的黑科技应用，到志愿者朴实真挚的笑脸。伴随冬奥成功举办，北京成为世界上第一座“双奥之城”。

　　6年多的筹办，16天的展现，北京履行了申办时的庄严承诺。一届既简约、安全，又精彩、非凡、卓越的冰雪盛宴，成为向世界交出的最好答卷。在疫情阴影仍笼罩全球的当下，北京冬奥会的成功给予中国更多自信，更向全世界传递出团结一致、共克时艰的决心。

2月20日，北京2022年冬奥会闭幕式在国家体育场“鸟巢”正式拉开帷幕。中新社记者崔楠摄

　　“我们之所以能有如此难忘的经历，都要归功于热情好客的东道主——全体中国人民！目前，中国已有3亿多人参与冰雪运动。中国冰雪运动员取得了巨大成功，确立了冬奥会带来的积极影响。这是一届真正无与伦比的冬奥会。”国际奥委会主席巴赫在闭幕式上，再一次对北京冬奥会做出高度评价。

　　如果说北京奥运会，气势恢宏的传统元素贯穿始末的话，14年后的北京冬奥会，我们不需要再仅仅依靠宏大场面讲述中国故事。从传统的节气生肖，到现代化的高科技呈现；从京张高铁跑出的中国速度，到冬奥餐厅“从天而降”的美食，甚至接地气的韭菜合子，都成为引人瞩目的标签。

资料图：奥运主火炬被点燃，北京奥运会大幕正式拉开。中新社记者任晨鸣摄

　　赛场之上，历经“双奥”洗礼的中国体育人尽显自信与大气。开、闭幕式旗手高亭宇纵情豪言，“现在不破奥运纪录，好意思拿冠军吗！”17岁的苏翊鸣在无缘冠军后微笑面对，反而恳请外界终止对裁判的批评。

　　赛场之外，国人对竞技场上成败胜负更为豁达。14年前，我们对刘翔的退赛曾经充满遗憾，甚至不乏批评之声；如今对运动员的理解更充满人文关怀——“想给苏炳添一块奖牌”、“劳模孔凡影辛苦了！参与就是胜利！”

2月20日，北京2022年冬奥会闭幕式在国家体育场“鸟巢”正式拉开帷幕。图为闭幕式尾声烟花秀：天下一家。

　　包容的背后是与日俱增的自信，自信的来源，是中国日新月异地发展和变迁。以科技和绿色为依托，无论是各种技术应用场景日益融入生活、“基建强国”的强大能力、“碳中和”冬奥成就蕴含的理念，还是协同发展的澎湃动力，最终都落实成普通百姓触手可及的获得感。

　　伴随着14年前那场“无与伦比”的北京奥运会，“鸟巢一代”让国际社会看到了充满活力的中国；当14年后又一场“无与伦比”的冬奥会落下帷幕时刻，一个全新姿态的中国展现在世界面前，在依旧充满活力、依旧热情好客的同时，变得更加从容、更加自信、更加强大。(记者卢岩)

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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）

[责编：天天中]

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