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来源:凤凰彩票app下载2022-08-15 17:48

  

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黑龙江肇东市冬捕节开幕 千米大网拉出万斤鱼******

  中新网绥化1月10日电 (记者 王妮娜)1月10日,“2022黑龙江冷水鱼·冬捕季”肇东市大似海第九届渔猎冬捕文化节盛装开幕,国内数百名游客齐聚肇东市,看千米大网冬捕万斤鱼。

  当日,一年一度的肇东大似海渔猎冬捕活动开网,大似海鱼种场位于松花江北岸的涝洲镇安乐村,水域面积3000亩。在当天的活动现场,渔民们一大早就到了渔场中心区,这是大鱼集中的区域。确定好捕捞位置后,渔民们凿冰铺网,下网捕鱼。伴随着祈愿冬捕平安,多出鱼、出好鱼的祭湖醒网仪式后,十几名渔民排着队吆喝着将大网缓缓拉出冰面,一条条身上泛着水雾的鱼从水中出网。

国内数百名游客齐聚肇东市看冬捕。 肇东市委宣传部提供国内数百名游客齐聚肇东市看冬捕。 肇东市委宣传部提供

  此次冬捕活动的“鱼把头”孙海宽说:“因为鱼冬天冬眠不进食,冬捕的鱼鱼肉口感非常好,比夏季的鱼吃着好吃。当天下了1600米网的大眼儿网,早晨6点多下网,10点钟收网,预计今年冬捕捕鱼量能达到30万斤,是个丰收年。”

  现场,国内游客站在冰面上,看冬捕,也可以在现场看东北大秧歌、品尝现场的大铁锅炖鱼。“我是从湖北来这里的亲戚家过年,赶上冬捕,第一次看冬天捕鱼,太壮观了,大铁锅炖鱼也是非常好吃。”来自湖北省的刘奇滨说。(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(

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