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郑栅洁当选安徽省人大常委会主任 王清宪当选安徽省省长******

　　中新社合肥1月17日电 (记者 张强 赵强 张俊)安徽省第十四届人民代表大会第一次会议17日举行第三次全体会议，选举郑栅洁为安徽省第十四届人民代表大会常务委员会主任；选举王清宪为安徽省人民政府省长。

　　官方履历显示，郑栅洁，男，汉族，1961年11月生，福建漳州人，1982年8月参加工作，1985年6月加入中国共产党，在职研究生学历，工商管理硕士，高级工程师。

　　郑栅洁曾任福建省发展和改革委员会主任，福建省副省长，国家能源局副局长，中共中央台办、国务院台办副主任，浙江省省长等职。2021年9月履职安徽，任安徽省委书记。现任安徽省委书记，安徽省人大常委会主任、党组书记。

　　王清宪，男，汉族，1963年7月生，河北永年人，1983年7月参加工作，1986年8月加入中国共产党，研究生学历，经济学博士学位，高级记者。

　　王清宪曾担任人民日报社经济部主任记者、中国信息报社总编辑等职务。2004年9月至2021年1月，王清宪先后在山西、山东工作，曾任山西省委常委、宣传部长，山东省委常委、宣传部长、省委秘书长，山东省委常委、青岛市委书记等职。2021年1月，王清宪离鲁入皖，任安徽省委副书记、省人民政府党组书记。现任安徽省委副书记，安徽省政府省长、党组书记。

　　当日，会议还选举陶明伦、何树山、王翠凤、杨光荣、刘明波、韩军、魏晓明为安徽省人大常委会副主任；选举费高云、张红文、张曙光、钱三雄、任清华、单向前、孙勇为安徽省政府副省长；选举刘海泉为安徽省监察委员会主任；选举田云鹏为安徽省高级人民法院院长；选举陈武为安徽省人民检察院检察长，报最高人民检察院检察长提请全国人民代表大会常务委员会批准。(完)

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）