两岸大学生摄影大赛获奖作品揭晓 181所高校8200余幅作品参赛******

　　中新网厦门12月19日电 (杨伏山 朱萍萍 吴江辉)“2022集美·两岸大学生摄影大赛”18日在厦门完成参赛作品评审。华侨大学19日透露，华侨大学的也门留学生马森和新疆艺术学院的马元辰摘得一等奖。

　　本次大赛由福建省传播学会、澳门科技大学、华侨大学、厦门市集美区文学艺术界联合会、厦门市集美区社会科学界联合会联合主办，澳门科技大学人文艺术学院、华侨大学新闻与传播学院共同承办。

　　据华侨大学介绍，本次评审采用匿名方式进行，经初评后，共有450幅(组)作品进入终评。经专家评委层层筛选，共评选出一等奖2名、二等奖4名、三等奖8名、优秀奖66名。

　　自2022年5月启动以来，本届赛事受到两岸高校大学生的广泛关注，共收到参赛作品8200余幅，两岸参与高校共181所。大赛还受到国外高校的关注，英国伦敦国王学院、马来西亚思特雅大学(USCI)等高校也送来作品参赛。

　　相较于往届，今年参赛高校的数量、作品数量及作品质量都实现大幅提升，品牌和影响力日趋增强，反映两岸学子以摄影作为交流渠道的强烈愿望。

　　来自台湾昆山科技大学的张名桓，已是第二次参加两岸大学生摄影大赛。他说，大赛为两岸青年学子交流提供了一个很好平台，使得台湾学生通过摄影方式捕捉到的台湾之美，能够展现在大陆民众面前；同时，透过摄影大赛，也看到了许多大陆学生创作的人文影像精品，“大好河山让我心向往之，期待疫情后能到大陆观光创作”。

　　据了解，主办单位接下来将对获奖作品进行集中展览，并编辑成集作为两岸学子文化交流成果予以宣传、珍藏。(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