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佰家富app计划|佰家富app客户端下载

来源:佰家富app投注2024-01-03 17:48

  

福建漳州争创两岸融合发展示范区******

  中新网漳州1月3日电 (记者 张金川)福建省漳州市市长王进足3日表示,坚持以“通、惠、情”促融,持续推进漳台融合发展,打造台胞台企登陆的第一家园。

  当天上午,漳州市第十七届人民代表大会第二次会议开幕,王进足代表市政府向大会作政府工作报告。他指出,过去一年,漳州持续探索漳台融合发展新路,开展100场对台交流活动,全市新批办台资企业项目90个,海峡两岸最大的石化合作项目古雷炼化一体化项目投入商业运营。

  在以“通、惠、情”促融方面,王进足表示,坚持以通促融,实施新一轮漳台产业合作计划,推进石油化工、机械装备、精致农业等重点产业深度融合,争创两岸产业融合发展示范区。

  坚持以惠促融,积极推进“台湾小镇”和台湾青年就业创业基地建设,持续优化涉台营商环境,吸引更多台湾青年来漳实习、就业、创业,不断增强台胞台商获得感,打造两岸“家乡化”服务引领区。

  坚持以情促融,加大对台交流基地建设力度,加强宗亲、乡亲、姻亲、民间信仰等交流互动,持续办好海峡论坛漳州活动、农博会·花博会、茶博会、海峡两岸(漳州)青年交流周等品牌活动,构建两岸基层融合发展先行区。

漳州市第十七届人民代表大会第二次会议现场。 张金川 摄漳州市第十七届人民代表大会第二次会议现场。 张金川 摄

  漳州是台湾同胞主要祖籍地和台商投资密集区。漳州市政协主席吴文团在该市政协十四届二次会议上也表示,做好“通、惠、情”三篇文章,创新和拓展政协服务漳台融合发展的渠道载体,增进两岸同胞心灵契合。

  漳州先行先试,率先设立海峡两岸农业合作实验区、台湾农民创业园,实施漳台农业融合发展工程,建设闽台农业融合发展的先行区。

  漳浦国家级台湾农民创业园是福建6个国家级台农创业园之一。截至目前,该创业园已累计引进台资农业企业289家,创业就业台胞840人,实际利用台资4亿多美元。

  “推进漳浦台湾农民创业园品质,提升深化漳台融合发展。”漳州市政协副秘书长、民进漳州市委会副主委林必强建言,在“闽台蝴蝶兰产业融合和创新发展”基地授牌的基础上,做好闽台兰花产业园二期规划建设的前期工作,着力打造省级兰花培育创新基地;引进台湾先进农机制造技术和设备,建立农机推广示范中心,推动闽台产业融合。

  林必强还建议,在台湾农民创业园设立创业型孵化基金,为台青创业项目提供资金支持;以台创园为载体建设台青文创园,出台优惠政策引导台创园内企业利用自有房地产、企业库房、闲置厂房等为台青创业者提供低成本办公场所,发挥台青的文创和社区营造特长及理念,从文化内容和产业支撑上打造特色台湾村。(完)

                                        • 佰家富app计划

                                          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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