日本要建“不沉航母”？马毛岛自卫队基地今正式动工，当地民众反对******

　　【环球网报道】据日本广播协会(NHK)报道，日本防卫省12日正式开始了在鹿儿岛县马毛岛的自卫队基地建设工程，当地时间9时许，约40名防卫省职员及建筑工人登上马毛岛。该基地将供驻日美军用于飞机训练。

　　关于马毛岛基地，据日媒此前报道，防卫省会在12日公布相关环境影响评估报告，最早将在当天就动工。NHK称，实际日程按照上述计划进行。报道还称，防卫省计划在马毛岛建设飞机跑道、机库、港口等设施，整体工程耗时约4年。不过，为了能够提前投入使用，防卫省将优先开始跑道的施工，计划在约2年后完成。

　　据共同社报道，在跑道等建成后，美军航母舰载机陆上模拟起降训练将在这里进行，这是一种将陆上跑道视为航母甲板进行起降的训练。美国有线电视新闻网此前曾评论称，马毛岛是一座无人岛，在建成有关设施后，这座岛可能会成为一个“不沉航母”。

　　另一方面，关于日本政府推进的马毛岛自卫队基地建设计划，据《南日本新闻》此前报道，鹿儿岛县当地市民团体11日在该县政府大楼前举行抗议集会，大喊“马毛岛不需要美军基地”口号。该团体会长山内光典就防卫省将于12日动工一事表示，“这是对当地人意见的极大无视，抱着愤怒的感情对此表示抗议”。该团体还致函鹿儿岛县知事盐田康一，要求撤销对建造计划的许可。

　　(来源：环球网)

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