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香港理大成立“中国历史与文化研究中心” 弘扬中华文化******

　　新华社香港1月17日电(记者张雅诗)香港理工大学(理大)17日在该校校园举行“中国历史与文化研究中心”成立仪式，并与清华大学思想文化研究所签署合作备忘录，进一步弘扬中华文化，加强香港的国民教育。

　　据介绍，新成立的中国历史与文化研究中心将支持香港发展成为中外文化艺术交流中心，并帮助香港年轻人认识中国历史与文化，融入国家发展大局。

　　该中心将以中国近现代史及中国社会与文化为重点研究方向，推动中国历史与文化教育。第一阶段的工作包括与清华大学等高校合作进行跨学科研究，并举办学术讲座和组织学生夏令营等。

　　理大和清华大学的代表当天以线上线下形式签署了合作备忘录。根据备忘录，双方将展开合作，为香港教育界编写中国历史教材及培训老师，培育爱国爱港、具备世界视野、有抱负的新一代。

　　理大校董会主席林大辉在现场致辞时表示，中国历史与文化研究中心的成立将有助提升香港青少年的民族自豪感、国民身份认同感和对国家的归属感。

　　清华大学副校长彭刚通过视频致辞说，今后清华大学思想文化研究所和理大可进行多方面的合作，举办多元化学术活动以及共同编写教材和编辑刊物，加强双方交流。

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）