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六岁男童向老师开枪，美国官员警告：危险信号！******

　　中新网1月9日电 据美联社报道，美国弗吉尼亚州纽波特纽斯市日前发生一起校园枪击事件，一位老师被一名六岁学生枪击后受重伤。当地市长菲利普·琼斯称，此次枪击事件为美国发出了“危险信号”。

　　当局表示，当地时间6日，一名六岁男童在小学一年级的教室里用手枪开枪打伤了一名女老师。当地警察局局长称，此次枪击事件并非意外，而是因发生口角所致。

　　琼斯拒绝透露枪击事件的细节及涉案手枪的来源。她表示：“在这次事件之后，我们应该在全国范围内就如何预防此类事件展开讨论。”

　　研究枪支暴力的专家称，在该次事件中，一名儿童携带枪支进入了学校，并且打伤了老师，这类情况非常罕见。

　　约翰斯·霍普金斯大学研究枪支暴力的教授丹尼尔·韦伯斯特表示，研究表明，儿童在家中或在其他环境下使用上膛枪支意外射杀自己或他人的事件正在增加。

　　据报道，弗吉尼亚州法律规定，六岁儿童年龄太小，无法像成年人一样受审，被判有罪后也不能由青少年司法部处置，但少年法官有权撤销涉事儿童父母的监护权，并将儿童置于社会服务部门的管辖范围内。

　　据悉，受伤教师仍在住院治疗，目前情况已经好转。

　　纽波特纽斯警方拒绝透露引发争执的原因及在案发教室里发生的其他细节。

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）