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专业购彩2023-01-31 16:05

日本首相确诊后取消外访 美国第一夫人新冠检测转阴******

  (抗击新冠肺炎)日本首相确诊后取消外访 美国第一夫人新冠检测转阴

  中新社北京8月22日电 综合消息:据约翰斯·霍普金斯大学统计数据,截至北京时间22日12时20分,全球累计有596170722例确诊病例、6453733例死亡病例。

  美洲与欧洲:美国第一夫人新冠检测转阴

  据约翰斯·霍普金斯大学统计数据,截至美东时间21日17时20分,美国在过去24小时里新增8445例确诊病例,累计达93641944例;新增18例死亡病例,累计达1041149例。

  美国有线电视新闻网当地时间21日报道说,美国第一夫人吉尔·拜登的发言人伊丽莎白·亚历山大对外表示,在隔离5天后,吉尔·拜登的两次新冠病毒检测都呈阴性。吉尔·拜登会在21日晚些时候离开南卡罗来纳州,前往特拉华州与总统拜登团聚。

  现年71岁的吉尔·拜登此前已完全接种新冠疫苗并打了两剂加强针。数天前,吉尔·拜登确诊感染新冠病毒。

  俄罗斯卫星通讯社21日报道称,根据俄罗斯犹太自治州副州长德米特里?布拉特年科的命令,犹太自治州恢复落实戴口罩制度。

  亚洲:日本首相确诊后取消外访

  日本广播协会电视台21日援引内阁官房相关人士消息报道,日本首相岸田文雄20日晚出现低烧、咳嗽等症状,21日上午10时在首相官邸接受新冠病毒检测,下午4时确诊感染新冠病毒。目前岸田文雄正在官邸疗养,仍有低烧、咳嗽等症状,其夫人及长子被确认为密接者。

  岸田文雄于8月12日在自卫队运营的东京大手町新冠疫苗大规模接种会场接种了第4针新冠疫苗。

  共同社21日报道说,岸田文雄取消了27日起访问突尼斯出席非洲开发会议(TICAD)的原定行程,考虑改为线上参加。岸田文雄在出席完TICAD后对中东各国进行访问的行程也被取消。

  共同社援引约翰斯·霍普金斯大学统计数据报道说,截至日本当地时间20日晚,日本累计确诊病例数已居全球第10位。日本第七波疫情持续蔓延,在过去4周,日本全国约有571万人感染新冠病毒,居全球之首。

  据韩国中央防疫对策本部22日通报,截至当天零时,韩国较前一天零时新增59046例确诊病例,累计达22299377例;新增56例死亡病例,累计达26109例。韩联社指出,周末检测数量减少,所以周一确诊数据通常大幅少于前日,但韩国新增确诊病例数已连续两天比前一周有所下降,疫情形势能否由此好转备受外界关注。

  《联合早报》援引新加坡卫生部的数据说,新加坡21日新增1951例确诊病例,累计达1816866例;新增2例死亡病例,累计达1580例。当天也是从今年5月4日以来,新加坡单日新增确诊病例数新低。截至8月20日,新加坡全国人口中的93%已完成基本疫苗接种程序,79%注射了加强针。

  据《联合早报》21日报道,随着新加坡疫情趋稳,政府将进一步放宽戴口罩的规定:民众只有在公共交通工具上,以及在诊所、医院和疗养院等场所才须戴口罩。学生在学校上课时不必戴口罩。新加坡总理李显龙表示,政府抗疫跨部门工作小组将公布详情。在公布之前,人们先别急着摘下口罩。

  新德里电视台援引印度卫生部22日上午公布的数据说,在过去24小时里,印度新增9531例确诊病例、36例死亡病例。(完)

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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

 

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