光明日报社和经济日报社联合发布第十四届“全国文化企业30强”名单******

　　光明日报北京12月28日电（记者 鲁元珍）12月28日，光明日报社和经济日报社向社会联合发布第十四届“全国文化企业30强”名单。中国出版集团有限公司、中国电影股份有限公司等30家企业进入行列。

　　从本届“30强”企业有关情况看，面对国内外形势变化，骨干文化企业完整、准确、全面贯彻新发展理念，主动服务和融入新发展格局，坚持固本培元、守正创新，坚持把社会效益放在首位、实现社会效益和经济效益相统一，进一步发挥引领支撑作用，加快产业结构调整优化，推进发展方式转型升级，总体规模实力进一步壮大，市场竞争力和盈利能力持续稳定增强，推动文化产业质量和效益实现有效提升。本届“30强”企业2021年度合计主营业务收入5288亿元、净资产7170亿元、净利润466亿元，主营业务收入和净资产均创历史新高，分别比上届增加85亿元和178亿元，净资产首次突破7000亿元大关，尤其是盈利能力明显提高，净利润比上届增长18.3%。

　　光明日报社和经济日报社按照鼓励先进、支持创新等原则，继续发布了“30强”企业，对中国对外文化集团有限公司等20家企业予以提名。

　　《光明日报》（ 2022年12月29日 01版） 

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