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俄企称摧毁或缴获西方坦克者奖励500万卢布 克宫支持 ******
中新网2月2日电 据俄媒1日报道，对于俄企业和官员向摧毁西方援乌军事装备的俄士兵提供现金奖励，克宫表示支持。
资料图：“豹2”坦克。据报道，俄外贝加尔边疆区行政长官奥西波夫此前宣布，若缴获处于工作状态的德国“豹2”坦克可获300万卢布奖励，若毁坏该坦克则奖励100万卢布。若缴获美国M1“艾布拉姆斯”坦克获150万卢布奖励，若毁坏该坦克获得50万卢布。
与此同时，俄化学制造公司福雷斯承诺，将向摧毁或缴获西方坦克的俄军人支付500万卢布。福雷斯还称，若乌克兰获得F-15和F-16喷气式战斗机，该公司将向击落第一架飞机者奖励1500万卢布。
近来，在德国和美国同意向乌克兰提供主战坦克后，波兰、西班牙、挪威等积极援乌的欧洲国家也获准向乌克兰转让不少德制坦克。乌克兰外交部长库列巴1月31日透露，乌克兰将在第一波交付中，收到西方国家提供的120余辆坦克。
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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