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普京提出明年俄罗斯六大任务******

　　中新社莫斯科12月15日电 (记者 田冰)俄罗斯总统普京15日在俄总统战略发展和国家专项规划委员会会议上提出2023年俄罗斯发展六项主要任务。

　　据克里姆林宫网站消息，普京在会上发表讲话指出，西方对俄罗斯进行前所未有的制裁，其目的是在短期内摧毁俄罗斯经济，但是并未得逞。俄罗斯稳定了局势，预计今年国内生产总值(GDP)将减少2.5%，而并非西方预测的20%，物价水平回稳，货币和公共财政保持稳定。俄罗斯将继续保持负责任的财政和宏观经济政策，以应对当前挑战并为未来长远发展奠定基础。

　　普京提出2023年俄罗斯发展六项主要任务，并指出这些任务的完成将促进2030年前国家发展目标的落实。

　　首先是将俄罗斯与主要合作伙伴的合作提高到新水平，为此将解决物流和金融等方面的问题。他表示，西方试图通过制裁使俄罗斯在世界发展中“边缘化”，但是俄罗斯不会走闭关锁国的道路。俄罗斯将扩大与所有相关国家的贸易和投资合作，特别是亚洲、中东、拉丁美洲、非洲等，重新定位俄罗斯能源资源的供应。

　　其次是加强技术主权和加工制造业的突破性发展。他强调，俄罗斯要在人工智能、计算和数据传输、新工业技术等关键重要领域占据领先地位，为此要加快制定国内经济关键部门的最新发展计划，包括冶金工业、汽车行业、能源、军工综合体等。

　　第三是确保国家财政主权。他指出，俄罗斯经济拥有充足的财政资源，金融体系应确保包括贸易和项目在内的融资需求，确保大型基础设施和新国家项目的长期投资。

　　第四是加强基础设施建设发展，国家将提高该领域的预算贷款，构建新的融资机制，以扩大商务活动、吸引投资、创造就业机会。

　　第五是民生领域，包括加大对退休人员、多子女家庭、贫困家庭等脆弱群体的支持，提高最低工资和社会福利等。

　　第六是加强对妇女儿童的保护，加大对家庭和民众的支持保护，提高人口出生率，改善医疗保健系统，加大对教育和教育设施的投入等。(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）