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来源:一分快3官方2024-06-21 17:48

  

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外媒聚焦二十大闭幕:擘画中国未来发展蓝图 ******

  中新网10月22日电 10月22日,中国共产党第二十次全国代表大会胜利闭幕。国际舆论对此高度关注,表示中共二十大擘画中国未来发展蓝图,为今后发展指明道路,为现代化建设奠定基础,并评论称中国一定能实现奋斗目标。

  外媒高度关注二十大闭幕会

  随着二十大胜利闭幕,法新社、路透社、美联社、韩联社、日本广播协会(NHK)、越通社、半岛电视台等多家外媒纷纷进行报道。

10月22日,中国共产党第二十次全国代表大会闭幕会在北京人民大会堂举行。 中新社记者 盛佳鹏 摄10月22日,中国共产党第二十次全国代表大会闭幕会在北京人民大会堂举行。 中新社记者 盛佳鹏 摄

  俄罗斯卫星通讯社、塔斯社等多家俄罗斯媒体关注到,第二十届中央委员会和中央纪律检查委员会,已经选举产生。大会还通过了关于十九届中央委员会报告的决议、关于十九届中央纪律检查委员会工作报告的决议,和关于《中国共产党章程(修正案)》的决议。

  新加坡《联合早报》发布多篇文章对二十大闭幕会进行报道,并对日程安排和闭幕会流程进行了详细介绍。

  拉丁美洲通讯社在题为《事关中国现代化建设的重要大会闭幕》的报道中指出,过去一周,代表们就过去五年的管理、成就和挑战,以及修改党章工作进行了讨论。

  古巴《格拉玛报》在对二十大闭幕会进行报道时评论称,中国将以自身发展更好地促进世界和平与发展。

  二十大擘画中国未来发展蓝图

  国际舆论认为,中共二十大对于中国和世界都具有重要意义,擘画中国未来发展蓝图。

  美联社报道称,二十大为中国未来五年设定议程。二十大报告彰显中国面对国内外挑战坚持当前道路的决心。

  越通社认为,在中国开启全面建设社会主义现代化国家新征程的关键时刻,二十大极为重要。二十大报告强调了中国共产党的中心任务,即团结带领中国人民全面建成社会主义现代化强国、实现第二个百年奋斗目标,以中国式现代化全面推进中华民族伟大复兴。

  《今日巴基斯坦》则观察到,报告阐述了中国推进高水平对外开放的重要性。《巴基斯坦观察家报》援引俄罗斯亚洲工业企业家联盟主席维塔利·曼克维奇的话称,中共二十大为中国未来经济发展和外交政策指明道路。

  伊斯兰堡战略研究所中巴研究中心研究员穆罕默德·费萨尔认为,二十大报告为中国现代化建设奠定了基础。中国将在“塑造周边地区和平与稳定框架方面发挥关键作用”。

  委内瑞拉南方电视台在对中共二十大的报道中,特地提到了到2035年中国发展的总体目标,并评论称中国一定能实现其奋斗目标。

                                          • 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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