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台军拟建高抗炸系数防护机库 港媒：这样做可能没用******

　　【环球时报综合报道】为防备解放军的导弹袭击，台军近年不断强化主要空军基地的防御。台空军规划，未来将按照“一机一库”的政策，构建高抗炸系数防护机库，“确保台军战力在战时得以发挥”。但香港《南华早报》15日称，随着解放军研制“能穿透任何强化战机基地的近程导弹，这样做可能没用。”

　　台湾《中国时报》15日称，台军为强化机库防御专门编列近44亿元新台币的预算，例如台军最大的清泉岗空军基地就规划新建36座机堡，号称是“能禁得起‘东风’导弹打击的‘抗炸机堡’”。报道称，相关抗炸指标就是“针对反制解放军‘东风’系列导弹1500磅弹头而设计”。

　　但《南华早报》引用军事分析人士的话说，解放军弹道导弹和多管火箭发射系统如今采用北斗卫星导航和终端红外成像制导，能打击任何强化的机库，并精准加以穿透。比如“东风-12”地对地战术导弹，能配备燃料空气弹头产生高温爆炸，以彻底摧毁目标。平可夫强调，这些导弹的命中误差不到1米，“台湾在面对解放军时，强化机库的一切努力都无济于事”。港媒还引用消息人士的话说，解放军已研制出一系列拥有不同打击能力、能攻击台军的近程导弹，所有弹头的命中误差都不到1米，从而极大提升了它们的打击威力。(马俊)

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）