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台防务部门负责人陪蔡英文“视察”时帽子被吹飞，台媒：尴尬******

　　【环球网报道】据台湾中时新闻网报道，民进党当局领导人蔡英文今日(30日)上午到澎湖牛心湾区“视察”台陆军“航空特战指挥部”两栖侦察营，但澎湖海风太大，防务部门负责人邱国正帽子意外被吹飞了，“在场媒体看到这一幕，当场心头一震”，中时新闻网在新闻标题中用“尴尬”来形容此事。

　　报道称，蔡英文今天“视察”空包弹射击，由邱国正等人陪同，因为“视察”地点在户外，冬季澎湖的风很大，不少戴迷彩帽子的台军方人员，帽子都被吹走，更在地上滚了好几圈，时不时就有军方人员在追帽子。

　　报道称，牛心湾风势强劲，邱国正一下车，正准备进营区与蔡英文听取简报，突然刮起一阵大风，邱的帽子瞬间被风吹走，随行人员直接往帽子方向一指，小兵赶快去把他的帽子追回来。

　　对于此事，有岛内网友表示，“意味你头上官帽不保”、“表示邱国正的官帽被吹走了？”

　　还有人称，“该换位子了”。

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）