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2023太原古县城年货节启动：促消费、添年味******

　　中新网太原1月18日电 (高雨晴)1月17日晚，由山西省商务厅主办的2023太原古县城年货节启动。此次活动以旅游、娱乐、美食、购物为主线，通过现场展销、技艺展演、互动体验、文创展示、直播带货等，融合古城旅游、线上直播，实现线上线下联动促消费，进一步推动乡村e镇品牌打造，促进老字号企业创新发展和消费共振。

山西省商务厅厅长王宏晋致辞。　高雨晴摄

　　为了积极搭建消费促进平台，打造沉浸式、体验式、互动式消费场景，丰富节日市场供应，山西省商务厅举办“2023太原古县城年货节暨乡村e镇网红直播大赛”活动。这是贯彻落实全省加快企业复工复产统筹疫情防控工作会议和山西省委经济工作会议有关要求的具体举措。

　　据了解，本次活动借助太原古县城花灯会，以年货节为主题，以电商直播、老字号推广、农旅融合等为抓手，以乡村e镇区域公用品牌推广为重点。活动设置乡村e镇、“品味老字号”主题展馆。

乡村e镇网红直播大赛颁奖典礼现场。　高雨晴摄

　　其中，乡村e镇主题展区对全省100个乡村e镇所在县(区)的农副产品、生鲜水果、名优特产等进行广泛展示，向全省人民讲好“山西故事”，展示“山西好货”，让年味更浓。同时，为乡村e镇引流，拓展各地农产品销售渠道，提升产品知名度，促进山西产品“走出去”。

　　“品味老字号”主题展馆将通过开展老字号技艺展示、文化体验、网上直播带货等，促进消费者对老字号的认识和了解，提升老字号的品牌价值和影响力。参展老字号包括六味斋、荣欣堂、冠云、宁化府、老香村、永祥和、云冈、林香斋、鑫炳记、奇人傅山、堡子酒等。

图为霍州年馍高雨晴摄

　　回顾过去一年，山西省商务厅厅长王宏晋说，2022年全省商务系统努力克服疫情影响，开展多渠道、多层次、多样化的“一揽子”促消费活动。包括以家电、汽车、线上线下零售为主的政府数字消费券发放工作、“品鉴山西美食·晋享山西味道”餐饮品牌推广活动。

　　据介绍，2022年全年发放政府数字消费券25.05亿元，带动消费268.41亿元；累计发放汽车消费券6.49亿元，拉动汽车消费160.56亿元；累计发放家电消费券4.7亿元，拉动家电消费33.8亿元。实施电商主体培育工程，推动网络零售成为消费新增长点。

游客走进乡村e镇展馆。　高雨晴摄

　　同时，山西打造了7个省级夜经济试点城市、18个省级夜经济生活集聚区。运城市、太原市被确定为全国“一刻钟便民生活圈”试点城市；太原市便利店发展指数位列全国第二(厦门、太原、东莞、广州、长沙)，成为我国北方唯一进入前五名的地级市。

　　“一系列的促消费活动，取得了显著的经济带动效果和社会效益，进一步提振了消费市场的信心，加快了服务业的复苏。”王宏晋表示，2023年，山西省商务厅将把“恢复和扩大消费”摆在优先位置，贯彻落实好国家和山西省促消费系列政策，进一步释放消费潜力，改善消费条件，创新消费场景，推动消费和商贸服务业健康发展。

图为大同阳高农副产品高雨晴摄

　　本次活动由太原龙投集团和山西乐村淘网络科技有限公司承办、太原市商务局和太原市晋源区政府协办，将持续至2月14日。(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）

[责编：天天中]

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