粤港及港澳多条跨境水上航线1月8日复航******

　　中新网广州1月6日电 (记者 蔡敏婕)广东珠江船务有限公司6日发布消息称，该公司运营的多条粤港及港澳跨境水路客运迎来了复航的消息。由珠江船务驻香港企业珠江客运公司及珠江船务高速船有限公司运营代理的粤港航线及港澳航线宣布将于1月8日正式复航。

　　作为粤港澳大湾区跨境水路客运服务商，珠江客运公司具备位于香港上环的港澳客运码头、位于尖沙咀的中国客运码头往返内地各口岸航线运营资质。

　　复航初期，珠江客运公司计划每天提供香港市区航线包括港澳客运码头往返深圳蛇口码头“两进两出”4个航班、中国客运码头往返深圳机场码头“三进三出”6个航班，并在短期内陆续恢复其他航线并加大航班密度。

　　由珠江船务高速船有限公司管理的金光飞航船队港澳水路客运航线将于1月8日正式复航。复航初期，每天将提供六个班次往返澳门氹仔客运码头及位于香港上环的港澳客运码头。其后将根据市场需求逐步投入运力增加航班，确保满足春运期间港澳两地旅客的出行需求。

　　据介绍，相比陆路等交通方式，跨境水路客运有着独特的优势，一是与陆路口岸每日限额不同，水路通关不设人数限额，旅客只需购票即可出行；二是乘坐水路高速客船，可以享受便捷的通关服务，旅客无需在口岸排队过关。(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