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宁夏2022年外贸进出口总值257.4亿元 同比增长23.7%******

　　中新网银川1月17日电 (记者 李佩珊)记者17日从银川海关获悉，2022年全年，宁夏进出口总值257.4亿元(人民币，下同)，同比增长23.7%，增速排名全国第6位。其中，出口196.8亿元，同比增长16.6%，进口60.6亿元，同比增长54.5%。

　　2022年以来，宁夏以一般贸易方式进出口占比最大，保税物流进出口快速增长。据统计，以一般贸易方式进出口184.3亿元，占全区外贸总值的71.6%。以保税物流方式进出口70.3亿元，同比增长465.5%，占全区外贸总值的27.3%。其余为以加工贸易方式进出口。

　　同时，宁夏2022年对欧盟进出口50.3亿元，同比增长34.6%；对东盟进出口28.3亿元，同比增长4.4%；对美国进出口24.4亿元，同比增长1.4%。欧盟、东盟、美国为宁夏2022年前三大贸易伙伴。

　　银川海关相关负责人表示，随着各项稳增长政策进入密集兑现和集中发力阶段，宁夏2023年外贸经济运行有望进一步企稳向好。在巩固欧盟、东盟等传统贸易市场的同时，宁夏还将不断拓展非洲、南美、阿拉伯国家等国家外贸潜力，加强对RCEP项下标准、规则等对接和研究，进一步扩大外贸朋友圈。(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）