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学媒结合 中国新闻社推出国际传播网络专题******
中新网北京10月1日电 9月30日，中国新闻社策划推出主题为“创新国际传播话语体系 提高国际传播能力”的网络专题，播发、集纳新闻传播业界、学界人士关于国际传播的最新实践和研究成果。
在中国新闻社建社70周年之际，中共中央总书记、国家主席、中央军委主席习近平发来贺信，向中新社全体同志致以诚挚的祝贺。习近平希望中新社以建社70周年为新的起点，创新国际传播话语体系，加快融合发展，提高国际传播能力，增强报道亲和力和实效性，积极联系海外华文媒体，为展现可信、可爱、可敬的中国形象，促进海内外中华儿女大团结，推动中外文明交流、民心相通作出新的更大贡献。
为进一步贯彻落实总书记贺信精神，中新社策划推出主题为“创新国际传播话语体系 提高国际传播能力”的大型学理专题，辟有“国传论坛”“国际视野”“专家声音”“华媒视角”“理论茶座”“行业前沿”等板块，汇聚传播学界、业界最新研究成果，从学理层面剖析我国国际传播工作面临的形势，助力解答“加强国际传播能力建设”这道“必答题”。
该网络专题于9月30日在由中国新闻社主办、中国新闻网承办的“迎接二十大网上重大主题国际传播研讨会”上正式启动上线。本次研讨会旨在为中国国际传播能力建设找准定位、谋划方向、探索路径贡献智慧和力量。(完)
点击进入：“创新国际传播话语体系 提高国际传播能力”网络专题
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] 阅读剩余全文（）  视觉焦点
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