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快盈v玩法2021-10-15

二十大将为世界提供中共治国理政最新样本******

  (中共二十大·前瞻)二十大将为世界提供中共治国理政最新样本

  中新社北京10月15日电 题:二十大将为世界提供中共治国理政最新样本

  中新社记者 聂芝芯

  中共二十大开幕之际,数千名境内外媒体记者云集北京,聚焦“二十大时间”。无疑,这次大会将是外界观察、研究中国的一个非常重要的机会窗口,以“举世瞩目”状之,绝非过言。中共二十大将制定中国未来5年乃至更长时期的发展方略,也将为世界提供中共治国理政的最新样本。

  作为世界第二大经济体,中国已是世界经济的重要引擎,其经济表现关乎世界经济的走向。近十年来,中国经济年均增长率为6.6%,居世界主要经济体前列;中国对世界经济增长的平均贡献率超过30%。

忙碌的上海洋山深水港。 殷立勤 摄资料图:忙碌的上海洋山深水港。 殷立勤 摄

  百年变局叠加世纪疫情,保护主义抬头,全球供应链遇阻,世界经济、中国经济面临的风险加大。在此境况下,中国如何化解压力、应对风险,保持经济稳定增长、推进改革开放,深受关注。中共二十大将为中国下一步经济发展提纲挈领,进一步增加确定性,回应外界的关切。

  作为世界最大发展中国家,中国对国家富强和人民幸福的追求与努力,对不少国家具有参考意义。中共持续探索有别于西方的中国式现代化道路。至2021年建党百年,如期打赢脱贫攻坚战,创造人类减贫史奇迹,实现全面建成小康社会的第一个百年奋斗目标,迈上全面建设社会主义现代化国家新征程,向第二个百年奋斗目标进军。

6月27日,航拍位于江西省上饶市广信区望仙乡的葛路梯田,依山而下的梯田及错落有致的民居相互衬托,呈现出一幅夏日田园美景。
刘占昆 摄资料图:航拍位于江西省上饶市广信区望仙乡的葛路梯田,依山而下的梯田及错落有致的民居相互衬托,呈现出一幅夏日田园美景。 刘占昆 摄

  中国对新征程规划了两步走:从2020年到2035年基本实现社会主义现代化,从2035年到本世纪中叶全面建成社会主义现代化强国。未来5年是全面建设社会主义现代化国家开局起步的关键时期。中共二十大将对“中国式现代化”进一步布局谋篇,动员全党全民奋楫笃行,也将为其他追求现代化的国家提供一份具有参考价值的样图。

  作为一个大国和联合国安理会常任理事国,中国无疑是维护世界和平与发展的重要力量。当前,世界正处百年变局,进入新的动荡变革期,冷战思维复燃,中国面临愈加复杂的外部环境。中国如何走好和平发展道路,开展中国特色大国外交,推动建设新型国际关系,自然是国际社会一大关切。

  近十年来,从“一带一路”倡议到全球发展倡议、全球安全倡议,从气候问题解决方案、构建地球生命共同体到全球疫苗合作行动倡议,从提出人类命运共同体愿景到阐释全人类共同价值,中国在消除国际社会发展赤字、和平赤字、信任赤字、治理赤字,完善全球治理体系中发挥关键作用,提供“中国方案”。中共二十大将对全球治理议题提出中国的思考和呼吁。

  二十大前夕,一组印着“中国建造”地标的外国纸币图案在社交平台上传播,得到外国网民点赞。这是当下中国与世界紧密相连的一个缩影。由是观之,中共二十大擘画的治国理政新方略,将成为国际政界、学界、业界细心研究的重要新样本。(完)

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    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

     

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