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俄庆祝斯大林格勒保卫战胜利80周年 普京出席并讲话******

　　中新社莫斯科2月2日电 (记者 田冰)斯大林格勒保卫战胜利80周年庆典活动2日在伏尔加格勒举行。俄罗斯总统普京出席活动并发表讲话。

　　普京当天参观了位于伏尔加格勒马马耶夫高地的斯大林格勒保卫战纪念馆，在军人荣誉大厅向长明火炬献上花圈，并向阵亡士兵默哀。

　　普京随后在纪念斯大林格勒保卫战胜利80周年的音乐会上发表讲话指出，斯大林格勒保卫战不仅奠定了伟大卫国战争的胜利，也为整个二战的胜利夯实了基础。作为伟大卫国战争的转折点，斯大林格勒保卫战将永远载入史册，这座城市已经永远成为俄罗斯人民和生命力坚不可摧的象征。俄罗斯现在再次面临西方的威胁，俄罗斯对自己的胜利充满信心。

　　他在与社会爱国与青年组织代表会面时表示，没有过去记忆的民族不会有未来。不了解过去就永远没有未来，所有这一切都是我们珍视的发展和前进的基础。人不能只生活在过去，应当生活在当下并向前看，但是如果不了解过去、不知道生活在哪片土地上、不知道活着要感谢谁，那就没有未来。

　　当天上午开始，在伏尔加格勒市中心烈士广场举行了阅兵式，1600余名俄南部军区官兵和军事院校学员以及30多件军事装备参加。此外还举行了一系列缅怀和纪念活动、灯光秀和焰火表演等。

　　伏尔加格勒原名为察里津，1925年至1961年更名为斯大林格勒。1942年7月17日至1943年2月2日，苏联与纳粹德国在斯大林格勒激烈交战，被称为斯大林格勒保卫战。斯大林格勒保卫战在规模、持续时间和参与者人数方面成为二战期间最大的战役之一，被视为苏联伟大卫国战争的转折点。(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）