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四川新春促消费：推出10亿元“大礼包” 强化春节市场供应******

　　中新网成都1月17日电 (单鹏)四川省人民政府新闻办17日在成都举行“欢乐川味年——品质消费 年味四川”新闻发布会。会上透露，为繁荣春节消费市场，四川政企同向推出春节消费“大礼包”：四川省计划投入10亿元，发动3万家企业，开展4000场活动。

　　据介绍，为促进消费回暖，去年5月，四川出台“消费6条”，鼓励四川市州面向餐饮、零售等受疫情影响严重的行业发放消费券。截至去年12月底，四川21个市州共计发放消费券13.8亿元，直接拉动消费171亿元，“总体看消费券作用还是比较明显。”四川省商务厅副厅长陈友清表示。

　　为促进消费复元活血，针对今年一季度季节性特点，配合“年味四川”氛围营造，四川省商务厅再次推出新一轮促进消费的五条政策，包括发放消费券，对汽车、家电家装进行购置补贴，在条件具备路段适当设置夜间临时停车点等具体惠民措施。

　　“‘消费新5条’含金量高、‘诱惑力’强，既有真金白银的投入，也有放开外摆摊位、临时停车限制等亲民便民举措；既有综合性普惠性的消费券发放，也有对汽车、家电、家居、餐饮等传统消费‘四大金刚’的聚焦。”陈友清表示，当前四川各地正在抓紧制订实施细则，预计今年一季度四川省财力将投入5亿元，合力提振消费信心。

　　今年春节期间，部分领域消费预计率先走热。万达商管四川分公司总经理边康宁表示，在零售方面，满足市民年货采购需求的零食、服饰、家居，以及犒劳自己和家人的数码、黄金珠宝都是春节前最早开始旺销的商品。

　　“从我们最近餐饮销售情况来看，已经基本恢复到2019年疫情前的水平。”据边康宁介绍，从上周开始，团年饭已经逐渐火热起来。此外在文化娱乐方面，今年电影和体验业态火爆，春节期间《中国乒乓》《流浪地球2》《满江红》等7部大片集中上映，14日部分电影已经开启预售，预售情况火爆。

　　同时，为强化春节市场供应保障，四川各级商务主管部门加强节日期间蔬菜、肉蛋等生活必需品市场监测，发挥四川2000多家应急保供骨干企业作用，加强货源组织、区域联保、物流配送，确保生活必需品供应不脱销、不断档。

　　成都农产品批发市场有限公司总经理王驭未表示，已提前组织商户加大货源储备，结合四川市民饮食喜好及近期时令产品，引导商户增加了进口海鲜、进口水果、香肠腊肉、干货副食等品类，丰富市民春节餐桌供应，现阶段市场日均可供应蔬菜超3200吨、肉类1000吨、水产海鲜1600吨，米面粮油储备约6000吨，各品类供应充足、价格趋于平稳。

　　四川省发改委副主任李明騄表示，近期加大市场监测力度，密切关注粮油肉蛋菜等重要民生商品市场供应和价格形势，启动节日期间应急监测制度，及时发现苗头性问题并作出安排。提前研判不利天气可能对重要民生商品生产流通的影响，认真查找保供稳价工作中的薄弱环节和风险隐患。强化储备调节，全面梳理本地成品粮油、猪肉等重要民生商品储备情况，根据市场价格形势变化择机投放，及时增加市场供应。及时足额发放价格临时补贴，鼓励有条件的地方向困难民众增发一次性补贴，积极保障困难民众基本生活。(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）