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高手云集！2022/2023全国花样滑冰锦标赛开赛******

　　中新网1月11日电 据中国花样滑冰协会消息，11日下午，2022/2023全国花样滑冰锦标赛在河北承德冰上运动中心启幕。这是2023年举办的首场全国性花样滑冰赛事，也是时隔三年首个回归线下的全国性花滑赛事，比赛吸引了众多高手参加。

　　本届赛事为期三天，1月12日将决出男子单人滑冠军，女子单人滑、双人滑和冰舞项目的冠军则将于1月13日出炉。

　　中国花样滑冰协会主席申雪表示，全国锦标赛既是国内高水平花样滑冰运动员检验、展示训练成果的舞台，也已经成为冰雪爱好者每个赛季最期待的赛事活动之一。本届全国锦标赛是本赛季首个回归线下的全国性花滑赛事，必将点燃选手和冰迷的热情，让这场冰上盛会更加生动，更加精彩。

　　男子单人滑方面，18岁小将陈昱东将向个人首个全锦赛冠军发起冲击。随着年龄和阅历增长，他的训练和比赛状态在不断提升。韩文宝和姜智敖在不久前的全国青年锦标赛上分获亚军和季军，他们的表现同样值得期待。此外，梅格睿祺、于之乐等选手也将力争奉献精彩表演。他们均在南方城市生活、训练，近年来进步明显。

　　女子单人滑赛场，卫冕冠军安香怡在本赛季完成了国际赛场首秀，在国际滑联青年组大奖赛波兰站中获得第五名的好成绩，两套节目《小丑登场》《万物理论》也颇具看点。上届全锦赛亚军陈虹伊将再次登场，金书贤、王芓乔、程佳盈等一批表演风格突出的小选手同样是奖牌的有力争夺者。

　　双人滑项目，张思阳/杨泳超将参加他们搭档后的第一届全锦赛。张思阳曾是一名优秀的女单运动员，滑行技术突出，杨泳超曾和之前的搭档获得上届全锦赛亚军，技术扎实，大赛经验也很丰富。另一对组合杨易溪/邓舜阳本赛季以赛代练，收获了包括国际滑联青年组大奖赛波兰站第五名、全国青年锦标赛冠军、俱乐部联赛总决赛青年组冠军在内的诸多好成绩。此外，上届全锦赛青年组选手王慧蒂/贾梓麒，张嘉轩/黄一航、孙优美/李泽恩、王韵杰/刘赫霖等新面孔也将在本次比赛中亮相。

　　冰上舞蹈方面，上届全锦赛青年组冠军陈溪梓/邢珈宁将力争站上最高领奖台。同样在上届全锦赛出战青年组比赛的李宣潼/王新康、曹路唱/陈建旭等年轻选手将在本赛季完成升组比赛，积累经验，展示训练成果。(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）