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首届中国冰壶联赛（青海西宁多巴站）开幕 角逐联赛总冠军******
中新网西宁1月6日电 (记者 张添福)首届中国冰壶联赛(青海西宁多巴站)6日在被誉为“培养世界冠军的摇篮”——多巴国家高原体育训练基地拉开帷幕。
图为冰壶比赛。 马铭言 摄青海省副省长杨逢春出席开幕式。
据悉，上述赛事由国家体育总局冬季运动管理中心、中国冰壶协会等共同提出并创立。
图为冰壶比赛。 马铭言 摄本站比赛共七日，包括国家集训队在内的北京、黑龙江、哈尔滨、吉林、内蒙古、青海、上海、天津等24支队伍重装上阵，向着联赛年度总冠军发起最后冲刺。
青海省体育局党组书记、局长尕藏才让表示，本届冰壶联赛以冲刺2026年米兰冬奥会为目标，是疫情防控进入新阶段后，青海省举办的最高规格的冰壶赛事，对持续扩大冰壶运动影响力，提升冰壶运动整体实力具有十分重要的意义。
图为冰壶比赛。 马铭言 摄“作为谢幕站，我们将努力把本届赛事办成冰壶运动的盛典，擦靓青海冰雪资源这张名片，推动青海冰雪运动的高质量发展。”尕藏才让说。
图为冰壶比赛。 马铭言 摄国家体育总局冬季运动管理中心副主任申振刚表示，青海有着独特的地理优势，2016年，打造“高原第一冰”，建成国际标准冰壶场馆，连续四年成功举办中国青海国际冰壶精英赛。而中国冰壶联赛的精心打造和正式推出，是创新冰雪项目办赛模式、构建社会化办赛体系的重要尝试，意义十分重大，也吹响了冰壶项目备战2026年米兰冬奥会的集结号。(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） [责编：天天中] 阅读剩余全文（）  视觉焦点
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