西藏拉萨举办“冬游拉萨”线路发布会******
中新网拉萨1月11日电 (贡嘎来松)10日，由西藏自治区旅游发展厅、拉萨市人民政府联合主办的2023年以“冬季暖阳，尽在拉萨”为主题的“冬游拉萨”线路发布会在拉萨举行。
发布会上，拉萨市曲水县、当雄县、墨竹工卡县发布了各县冬季线路及相关优惠政策。旅游企业相关代表重点推介了以布达拉宫、大昭寺、罗布林卡、哲蚌寺、色拉寺等为代表的优秀文化遗产精粹；以纳木错、思金拉措等为代表的壮美独特的高原自然风光；推介了2022年与观众见面的西藏博物馆、游客打卡新方式“旅拍”等不同景点串联起来的旅游精品线路。
图为“冬游拉萨”线路发布会现场。 贡嘎来松 摄发布会介绍，在3月15日之前，拉萨市除了严格执行西藏自治区“冬游西藏”奖补政策以外，还将对非A级重点景区、二星宾馆、金银铜家庭旅馆及社会旅馆进行补贴。将让更多游客实实在在享受政策红利，同时，能够进一步推动拉萨旅游资源优势转化为经济优势，提振旅游市场信心，激发拉萨旅游消费市场活力。
图为“冬游拉萨”线路发布会现场。 贡嘎来松 摄通过开展此次活动，媒体和旅游企业的共同发力，将拉萨冬季旅游特色线路、产品展现在世人面前，将“冬游拉萨”提升到更高高度，让拉萨冬季的“美”一座雪山、“美”一处温泉、“美”一条街道、“美”一缕阳光毫无保留、敞开怀抱迎接全国游客的到来。(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 银河彩票地图 |
