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来源:彩神ap客户端下载2021-12-23 17:48

  

何伟:六大因素驱动数字经济加速发展******

  光明网讯(记者 雷渺鑫)当前,数字经济作为经济增长新的引擎和经济复苏的中坚力量,整体呈现出量质齐升的发展态势,并已逐步成为全球经济增长的关键动力。1月6日,由中国工信出版传媒集团主办,北京信通传媒·通信世界全媒体承办的“2023ICT行业趋势年会”在北京召开。中国信息通信研究院副总工程师何伟发表了题为《数字经济加速发展,构筑经济复苏的中坚力量》的主题演讲。

  他表示,过去两个十年,我国数字经济发展实现量质齐升加速发展。未来十年,产业将在数字技术创新、基础设施建设、ICT产业发展、数据价值释放、数实经济融合、治理体系构建六方面持续发力,助推我国数字经济加速发展。

  随着社会数字化转型的逐步深入,我国数字经济发展实现量的合理增长和质的有效提升,并加速转向深化应用、规范发展、普惠共享的新阶段,数字经济也由经济的组成部分转变为经济发展的引领力量。

  “当前,我国数字经济正开启新十年的发展大幕,进入新一轮快速发展阶段。”何伟表示,预计到2023年,我国数字经济规模将超过52万亿元。未来五到十年仍然是数字经济发展的快速阶段,整体来看,数字经济将保持快速稳定的增长,而产业数字化同样也进入加速发展的轨道。并且随着工业数字化加速渗透,其与服务业数字化共同构成驱动数字经济发展的“双引擎”。

  近年来,在经济下行压力加大的情况下,数字经济依然保持平稳快速增长,其作为国民经济的“稳定器”的作用日益凸显。针对如何为数字经济持续健康快速发展提供坚实保障,何伟表示,重点需要关注六个因素:

  一是数字技术迭代创新,锻造数字经济核心驱动力。数字技术正处于系统创新和智能引领的重大变革期,数字核心技术领域竞争将更加激烈。

  二是网络基础设施持续升级,夯实数字经济重要载体。通信网络迈向高速全光,协同与智能助力发展。

  三是ICT产业持续发展,成为数字经济先导力量。

  四是数据价值持续释放,打造数字经济关键要素。当前,我国数据资源化阶段已经形成了比较完备的产业体系,而数据的资产化和资本化还处在探索中,技术应用、市场流通、制度设计三措并举正推动数据要素价值释放。

  五是融合发展不断深入,构建数字经济主战场。数字化转型支出成为推进数字技术与实体经济融合的重要动力,转型支出持续扩张。

  六是治理体系加速构建,筑牢数字经济重要保障。当前,与数字化发展相适应的数字治理制度体系框架基本形成,围绕竞争、数据、算法相关的制度规则将加速健全;数字市场监管将步入常态化,专注创新和竞争力打造将是赢得未来的核心。同时,全球数字治理新规则将持续塑造,新议题不断涌现。

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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]
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