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「春潮」抖音乐队现场在抖音直播间圆满收官******

2023年伊始，五支乐队海边开唱，用音乐陪大家激情开年！

1月9日，「春潮」抖音乐队现场在抖音直播间圆满收官，逃跑计划、夏日入侵企画、棱镜、橘子海、霓虹花园一起超燃开唱，完成了一场从夜幕到日出的海边音乐派对。

积攒了一年情绪，大家都迫不及待想要一场轰轰烈烈的释放，这场狂欢party来的正是时候！乐队现场一举吸引超3000多万人次观看、播放高达1.3亿，点燃最燥的海边派对！五支乐队也拿出了自己的看家本领，用熟悉的旋律唤醒大家内心躁动的DNA！

“夜空中最亮的星，能否听清？”十年来，《夜空中最亮的星》陪伴了无数人的夜晚，这一次逃跑计划也带来了更多经典歌曲蹦迪开唱：《你的爱情》、《一万次悲伤》、《海鸥》、《梦中的你》。逃跑计划的歌总有一种基于宏大世界观的浪漫与力量，也带给了无数人前进的动力与支持。

“等一个自然而然的晴天，我想要带你去海边”，夏日入侵企画这一次来入侵了冬日了！蔚蓝的大海，快速倒退的树林，夏天的时候这首歌记录了无数人的海边故事。在乐队现场的舞台上，他们还唱了《夏末的歌》、《如同宿命反复重演的那一天》、《没有名字的夜晚》、《梦醒时分》。他们带着海的咸味蓄势开唱，用一首首充满夏日味道的歌曲温暖新春！

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）