点击右上角
微信好友
朋友圈
请使用浏览器分享功能进行分享
特朗普将开启2024总统竞选活动 首站南卡罗来纳州******
中新网1月18日电 据路透社报道，美国前总统特朗普17日宣布将于本月底在南卡罗来纳州出席竞选公开活动，这将是特朗普自2022年11月宣布参加2024年总统竞选以来的首个公开行程。
资料图：美国前总统特朗普。据报道，本月28日，南卡州参议员林赛·格雷厄姆(特朗普最忠实的支持者之一)和州长亨利·麦克马斯特将在哥伦比亚市议会大厦，与特朗普一起推介他的竞选团队。
据悉，在美国总统选举年，南卡州通常是首批举行总统初选提名的州属之一，它拥有巨大的带动选举风向的影响力。
此前，在2016年的党内初选，特朗普赢得艾奥瓦州和新罕布什尔州之后，就拿下南卡州，就此巩固了他作为共和党总统参选人的地位。
民主党籍总统拜登2020年在首两场初选提名中表现不佳，第三站拿下南卡州后就迎来选情关键转折点。
在拜登的支持下，民主党最近也调整策略，让南卡州取代艾奥瓦州作为2024年党内初选第一站，其中一个原因是民主党领袖认为艾奥瓦州白人占大多数，无法反映选民整体情况。
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
彩神地图 |
)