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担心污染 太平洋岛国吁日本延后排放福岛核污水******
中新网1月18日电 据路透社报道，当地时间18日，因担心渔业被核污水影响，太平洋岛国呼吁日本延后排放福岛的核污水。
资料图：日本福岛第一核电站。据报道，18日在斐济首都苏瓦举行的太平洋岛国论坛(PIF)上，秘书长普纳说道，“本区域国家坚定不移地认为，在所有各方都确认安全之前，不得(把核污水)排放入海。”
该论坛的17个岛国认为，把核污水排入大海，可能对岛屿经济体所依赖的渔场产生重大影响。世界上多达50%的金枪鱼出产于这个区域。
普纳说，直到今天，太平洋岛国的人民每天依然得忍受核试验所遗留的长期影响。普纳强调，“我们绝对不能被他人的行动所误导，而导致我们面临另一场重大的核污染灾难。”
此前13日，日本政府宣布，“2023年春夏之际”开始向海洋排放经处理过的福岛核污水。日本全国渔业协会联合会当天再次声明，反对核污染水排放入海的态度毫无改变。
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） [责编：天天中] 阅读剩余全文（）  视觉焦点
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