港协暨奥委会要求下辖体育总会冠名“中国香港” 7月前须完成******

　　中新网1月11日电 综合港媒报道，中国香港体育协会暨奥林匹克委员会(港协暨奥委会)近日去信辖下的体育总会，要求所有体育总会今年7月前冠用“中国香港”，否则不符合获资助资格。

　　港协暨奥委会表示，相信总会有充足时间处理，如有需要，港协会就个别情况酌情处理，并尽力提供所需协助。

　　据港协暨奥委会网页，现时辖下共有83个本地体育总会，当中只有17个冠用“中国香港”，例如中国香港体操总会、中国香港游泳总会、中国香港单车总会有限公司等。

　　港协暨奥委会去信要求辖下体育总会冠以“中国香港”名义参与活动，信中引述基本法第149条，香港特别行政区的教育、科学、技术、文化、艺术、体育、专业、医疗卫生、劳工、社会福利、社会工作等方面的民间团体和宗教组织可同世界各国、各地区及国际的有关团体和组织保持和发展关系，各该团体和组织可根据需要冠用“中国香港”的名义，参与有关活动。

　　香港足球总会主席贝钧奇表示，足总回归后虽然一直未有改名，但香港足球队一直以“中国香港”名义参与国际赛。他同意改名，预计足总在举行董事会后，召开会员大会启动改名程序，并会通知国际足联及亚洲足协等国际组织。

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