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台湾2022年通胀率达14年来新高******

　　中新社台北1月6日电 台湾行政当局“主计总处”6日公布，12月消费者物价总指数(CPI)同比上涨2.71%；2022年全年CPI涨至2.95%，通货膨胀率为14年新高。

　　综合中央社、联合新闻网、《经济日报》等台媒消息，台湾12月CPI指数是连续第17个月超过2%的通货膨胀警戒线，当月环比上涨0.16%。

　　台“主计总处”称，12月CPI上涨，主因是外食费、蔬菜、肉类、水产品、蛋类、房租、家庭用品、油料费及娱乐服务费用上涨所致。只有水果与通讯设备价格下跌，抵消部分物价涨幅。17项重要民生物资的物价涨幅达6%。“主计总处”有关部门负责人曹志弘表示，台湾2023年全年CPI年增率预估为1.86%，但第一季度仍会大于2%。

　　台湾民众党当天举行记者会指出，年关将近，物价持续上涨，却未见行政当局积极作为。该党立法机构党团干事长张其禄批评，此时“经济部”还称去年11月台湾CPI仅2.35%，但包含鸡蛋、肉类、面粉等17项民生必需用品，11月物价年增率平均为4.93%，鸡蛋价格甚至增加31.29%。

　　有岛内专家分析指，2022年绝大多数工薪阶层可运用的实际薪水是缩水状态，民众日常生活的必要开销普遍多了10%到15%。(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）