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国家邮政局：中国快递示范城市总体规模扩大至41个******

　　中新社北京1月18日电 (记者 刘育英)中国国家邮政局新闻发言人、市场监管司副司长林虎18日表示，国家邮政局已经原则同意廊坊等16个城市开展第三批“中国快递示范城市”创建工作，中国快递示范城市总体规模扩大至41个。

　　林虎在当日举行的国家邮政局2023年一季度例行新闻发布会上介绍，近期，经过城市申请、省级推荐、专家打分、社会公示等程序，国家邮政局已经原则同意廊坊、连云港、宿迁、湖州、嘉兴、安庆、阜阳、济南、潍坊、德州、商丘、荆州、佛山、中山、南宁、成都等16个城市，作为第三批中国快递示范城市开展新一批创建活动。

　　中国快递示范城市范围覆盖东、中、西部15个省(区)，既有沈阳、杭州等省会城市，也有廊坊、漯河等一些重要的区域性枢纽城市；既有义乌、揭阳等快递业务量较大的城市，也有鄂州、南宁等快递发展有特色的城市。

　　林虎介绍，各示范城市结合区位优势和产业特点，因地制宜提出发展举措，发展各具特色，快递业务持续高速增长。数据显示，2021年，25个示范城市快递业务量达468.1亿件，占全国的43.2%。2019-2021年，25个示范城市总体实现快递业务量年均增长31.3%，业务收入年均增长22.6%。

　　中国快递示范城市形成了一批快递业高质量发展的有效做法。例如，辽宁大连投入420万元人民币专项用于“快递进村”工作；浙江台州开展“农村数邮驿站”等数字化项目建设；辽宁沈阳重点培育具备本地特色的“入厂物流”联动模式，对百万级快递服务制造业项目进行服务升级；陕西西安引导寄递企业主动服务和融入“一带一路”建设，促进中欧班列长安号运邮常态发展。(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）