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听！台湾各界期盼两岸交流“春暖花开”******

　　新华社台北2月1日电(记者赵博、黄扬)“我想去北京吃烤鸭、去东北看雪，还想在台北请大陆小伙伴吃麻油鸡、看海……”新春伊始，一位岛内友人兴致勃勃地向记者说起今年的愿望。

　　这位友人的期盼，反映了岛内多数民众的心声。连日来，台湾各界人士和舆论纷纷发声，呼吁早日恢复两岸人员往来正常化、两岸各领域交流合作常态化。

　　“疫情趋缓，两岸交流的外在大环境较先前更好。”台湾政治大学东亚研究所特聘教授王信贤接受台湾《中国时报》采访时表示，期待民进党当局对两岸间的各式交流能乐观看待。

　　台湾大学政治系教授左正东认为，民间交流及两岸之间的相互认识、累积彼此善意，非常重要。两岸交流不只是人员往来，而是为两岸对话创造条件，更是两岸和平稳定所需要的社会环境。

　　“请给台海和平一个机会、给台湾未来一条生路。”中国国民党前主席洪秀柱在社交媒体个人账号上说，疫情寒冬已逐渐走远，两岸僵局也该冰消雪融，希望民进党当局不要再不择手段阻碍两岸交流。

　　此间舆论也一针见血指出，民进党当局如不在政策思维上改弦更张，很难在两岸交流上有所突破。

　　《联合报》刊发“重磅快评”指出，过去三年，民进党有意借疫情割裂两岸人民之间多年筑起的感情，刻意制造鄙夷、憎恶甚至是歧视大陆的情绪。快评指出，如何真正回到疫情前，甚至回到2008年至2016年时期那一个风平浪静的台海，每个台湾人都该深自思考！

　　民间之所盼，能否成为施政之所向？据记者观察，进入新年，与两岸相关的新闻备受岛内关注，折射出民心向背。

　　国台办日前宣布，经有关主管部门审核，对金门酒厂等符合要求的63家台湾企业予以注册或更新注册信息。发言人马晓光答问表示，对部分台湾食品企业注册信息不完整、不规范的问题，我们愿意继续予以协助解决，为台湾食品输入大陆提供便利。

　　对此，台湾各家主流媒体均进行了较为详细的报道。据“联合新闻网”报道，台立法机构国民党团总召曾铭宗认为，这有助于两岸经贸文化交流往来。他呼吁两岸强化沟通交流，“有交流沟通才能建立互信，让两岸关系朝正向良性发展”。

　　台湾工业总会呼吁，当局应重视大陆的经济地位，进而力求经济稳定、社会安定、两岸和平发展。台湾商业总会理事长赖正镒则表示，期待两岸短期内可增加直航航点，提振岛内消费市场。

　　正在台湾休假的旺旺集团北京首席代表林天良直言，多数台商都反映目前两岸直航航点太少，希望能恢复到疫情前的数量，方便台商来往两岸，也希望尽早重启两岸旅游，振兴观光产业。

　　冬去春来，岛内期盼两岸交流“春暖花开”的呼声日渐高涨，普遍要求民进党当局别再以疫情为借口阻挡两岸交流，尽快撤除对两岸人员往来和交流合作设置的障碍。

　　耐人寻味的是，台当局交通主管部门负责人日前透露，今年的目标是600万人次旅客来台观光，“其中100万是陆客”。但问题是，台当局如何才能争取百万陆客放心、舒心赴台？

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）