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加强老字号与历史文化资源联动******

　　原标题：商务部、文化和旅游部、国家文物局联合印发通知：加强老字号与历史文化资源联动

　　近日，商务部、文化和旅游部、国家文物局联合印发《关于加强老字号与历史文化资源联动促进品牌消费的通知》（以下简称《通知》），围绕加强老字号历史文化资源挖掘、促进老字号历史文化资源利用以及不断激发品牌消费潜力3个方面提出具体任务，着力提升老字号与非遗、文物、博物馆等历史文化资源的联动、融合、发展水平。

　　《通知》明确，加强老字号和非遗保护工作联动，支持将符合条件的老字号传统工艺纳入各级非遗代表性项目名录，鼓励符合条件的老字号传承人申报各级非遗代表性传承人。支持老字号传承人参加中国非遗传承人研修培训计划等培训项目。将符合条件的非遗相关企业列入中华老字号名录。鼓励保护成效明显、研发设计能力出众、人才优势突出、带动能力显著的老字号企业申报非遗生产性保护示范基地。

　　《通知》提出，联动文化旅游资源。支持有条件的城市商业街、步行街吸引老字号、非物质文化遗产项目入驻，促进抱团发展。引导老字号在旅游景区开设旗舰店、专卖店，结合景区特点开发富含文化特色、匠心技艺的旅游产品。鼓励老字号企业建设文化教育基地、特色旅游基地，依托发展历史拓展人文旅游、研学体验等项目。将符合条件的老字号企业、集聚区、博物馆纳入城乡旅游规划和旅游线路开展统筹规划，深度开发、重点推介。（郭子腾）

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）