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中国年梁平味 | “梁娃”闹新春，2023年货节将于1月10日启幕！******

　　扫荡特色年货

　　“梁娃”T台走秀

　　薅羊毛抢消费券

　　品预制饕餮盛宴

　　全家人的快乐都能在这里收获

　　现在就来查收2023年货节攻略吧

　　预告来啦

　　1月10日

　　中国西部预制菜之都

　　梁娃IP形象发布会

　　“爱尚重庆迎新消费”2023年货节

　　暨川渝味预制菜海鲜爆款大赛

　　即将热闹启幕

　　本次活动由重庆市农业农村委员会、重庆市商务委员会、重庆市文化和旅游发展委员会、重庆市梁平区人民政府联合主办，重庆条条是道信息技术有限公司、重庆市农业科学院-禾茂公司(巴味渝珍平台)、重庆市餐饮协会联合承办。

　　“中国年·梁平味”重庆·梁平2023年货节

　　本次年货节举办时间为

　　1月10日-20日

　　主场设在

　　中国西部预制菜之都展览馆

　　展销现场除了展示

　　张鸭子、奇爽、上口佳、渝美滋

　　等品牌预制年货

　　更有来自主城片区、渝东北片区

　　渝东南片区、渝西片区等区域的

　　地方特色年货

　　一并与消费者见面

　　更推出了“年货节满减消费券”

　　“高铁票等价大礼包”

　　“年货幸运抽抽抽””

　　“畅游景区活动”

　　等限时优惠活动

　　市民朋友们可在活动期间

　　前往“中国西部预制菜之都展览馆”

　　享购极具巴渝特色的预制菜精品年货

　　“梁娃”IP形象发布会

　　梁平不仅三农资源禀赋深厚

　　“梁平竹帘、梁平木版年画、梁山灯戏、梁平癞子锣鼓、梁平抬儿调”

　　五大国家级非物质文化遗产

　　源远流长

　　结合“五大非遗”、“五子登科”

　　孕育而生的“梁娃”

　　将在本次发布会上惊艳亮相

　　让大众一睹

　　“中国西部预制菜之都”推荐官的真容

　　一场别开生面的“官宣”等你来围观

　　“梁平竹帘、梁平木版年画、梁山灯戏、梁平癞子锣鼓、梁平抬儿调”五大国家级非物质文化遗产。

　　除官宣“中国西部预制菜之都”

　　全新IP形象外

　　还有“梁娃”T台走秀、抖音直播首秀、文创展示等环节

　　全方位展示

　　“梁娃”IP的文化底蕴

　　及实际应用场景

　　发布会之后

　　活动现场的

　　品牌互动区

　　伴手礼抽奖区

　　“梁娃”合影区

　　也将长期保留

　　广大市民朋友和游客

　　可随时前往

　　中国西部预制菜之都展览馆

　　深度了解梁平的预制菜产业发展

　　品尝便捷美味的预制料理

　　品读历史悠久的非遗文化

　　更能与妙趣横生的“梁娃”合影

　　还可抽取“梁娃”豪华文创大礼包！

　　“川渝味海鲜预制菜”颁奖仪式

　　1月9日

　　由市餐饮协会

　　和中国西部预制菜之都产业研究院

　　共同举办的

　　“川渝味预制海鲜爆款评选大赛”

　　将盛大召开

　　此次活动

　　将从多位粤菜名厨、川渝名厨的料理中

　　选出10款

　　色泽自然、口味纯正、且能转为预制菜的

　　海鲜类菜品

　　本次发布会上

　　10款菜品也将通过

　　“川渝味海鲜预制菜选评大赛”颁奖仪式

　　与“梁娃”一起与大家见面

　　中国西部预制菜之都体验馆。区文旅委供图（资料图）

　　同时

　　现场设置了

　　“川渝味海鲜预制菜”品鉴专区

　　嘉宾和直播间观众

　　能第一时间体验到

　　色香味俱全的预制饕餮盛宴！

　　各种新奇体验

　　就等你一一去解锁！

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）