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工信部部署2023年工作：全面推进6G技术研发******

　　中新社北京1月11日电 (记者 刘育英)在1月11日举行的全国工业和信息化工作会议上，中国工业和信息化部提出2023年要抓好十三个方面重点任务。

　　据工信部网站消息，2023年，首要任务是全力促进工业经济平稳增长。会议提出，要稳住重点行业，针对不同行业特点分别制定稳增长工作方案；鼓励工业大省主动挑大梁，支持中西部地区积极承接产业转移，支持东北地区制造业振兴取得新突破。

　　在投资消费方面，会议指出，要稳住汽车等大宗消费，实施消费品“三品”行动，深化信息消费示范城市建设，扩大适老化家居产品和生活用品供给；支持企业加大设备更新和技术改造，做好制造业重点外资项目服务保障工作；深化产融合作，充分发挥投资基金带动作用，引导社会资本加大对制造业投入。

　　此外，会议还提出：扎实推进“十四五”规划落地见效；提升重点产业链自主可控能力；深入推进产业基础再造；加快推进重大技术装备攻关；加快改造提升传统制造业；培育壮大新兴产业；加快信息通信业发展等。

　　其中，在提升产业链自主可控能力方面，会议提出，围绕制造业重点产业链，找准关键核心技术和零部件“卡脖子”薄弱环节，“一链一策”推进强链补链稳链；推进关键核心技术攻关工程，健全“揭榜挂帅”长效机制。

　　在产业基础再造方面，会议提出，在重点领域布局一批产业基础共性技术中心，重点发展一批市场急需的基础零部件和关键材料，加快新型元器件产业化应用，加快突破石化、船舶、航空等重点行业工业软件等。

　　在加快推进重大技术装备攻关方面，会议提出，加快大飞机产业化发展，推动工业母机高质量发展；加快高端医疗装备、农机装备、深远海装备、自然灾害防治技术装备等高端专用装备发展。

　　会议还提出，力争到2023年底，全国专精特新中小企业超过8万家、“小巨人”企业超过1万家；加快5G和千兆光网建设，启动“宽带边疆”建设，全面推进6G技术研发等。(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）