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台海观澜：闽台经贸合作基础牢动力足******

　　中新网福州12月21日电 (记者 龙敏)海峡两岸乡村融合发展试验区在三明市设立，海峡两岸规模最大石化合作项目——福建漳州古雷炼化一体化项目投入商业运营，最具影响力的两岸经济交流合作平台——两岸企业家峰会在厦门市召开年会......进入12月以来，闽台经贸合作好消息连连。

　　展望未来，涉台专家21日接受中新网记者采访时认为，闽台经贸合作基础牢、动力足。

　　在两岸交流合作中，福建始终处于前沿，“你中有我、我中有你”的融合发展趋势更加明显。截至目前，福建现有台资企业1.1万多家，累计利用台资项目超2.1万个，实际利用台资310多亿美元。福建社会科学院现代台湾研究所所长苏美祥表示，闽台产业融合迈向全领域全业态发展新格局。

　　作为大陆最大的海峡两岸农业合作试验区，福建农业利用台资项目数和实际到资规模保持大陆首位；拥有6个国家级台湾农民创业园，数量居大陆首位；最先启动零关税进口台湾农产品的厦门口岸，成为大陆最大的台湾水果集散中心……闽台农业合作走在大陆的前列。

　　石化领域更是闽台经贸合作基础牢、动力足的鲜明体现。古雷炼化一体化项目由中国石化福建炼油化工有限公司和旭腾投资有限公司各占50%投比合资建设，其中一期工程总投资278亿元(人民币，下同)，主要包括实际加工能力100万吨/年乙烯裂解等9套化工装置，以及配套的公用工程、码头及储运设施等，年产乙烯百万吨。

　　古雷炼化一体化项目试投产以来运行平稳，目前乙烯单体对台湾销量突破8.5万吨。两岸企业家峰会能源及环保节能产业合作推进小组召集人傅成玉表示，这不仅是海峡两岸企业合作的重大石化项目，也是海峡两岸融合发展的成功实践。

　　随着古雷炼化一体化项目建设的推进，古雷石化基地成为国家发改委唯一确认的大陆台湾石化产业园区和推动两岸产业融合的试验田，全力打造具有国际竞争力的世界级石化基地。“共同推动古雷二期开花结果”，摆上了两岸企业合作的日程。

　　福建省委常委、常务副省长郭宁宁表示，希望两岸企业家以此次古雷炼化一体化项目投入商业运营为契机，进一步延伸产业链条，做大做强石化产业，做优古雷石化基地，全方位促进闽台产业融合发展，助力两岸深化各领域交流合作。

　　2022年以来，福建继续落实“31条措施”“26条措施”“11条措施”“农林22条措施”等惠台举措，积极协助台商台企纾困稳产，支持台胞申请设立个体工商户，创造条件帮助台青实习就业创业……件件实事让台胞台企有感。

　　尤其是，在全球投资贸易萎缩、新冠肺炎疫情冲击的背景下，闽台经贸合作依旧逆势前行。以大陆唯一对台综合实验区为例，今年前10个月，平潭综合实验区对台湾地区进出口61.3亿元，同比增长7.8%，其中出口53.1亿元，同比增长28.8%。

　　当下，福建着力推动高质量发展，加快建设现代化产业体系，为台胞台企入闽发展提供了空间和机遇。福建省委书记周祖翼在2022两岸企业家峰会年会上表示，福建将进一步推进闽台产业融合发展，进一步帮助台企开拓更为广阔的市场，进一步为台企在闽投资兴业提供优质服务，加快建设海峡两岸融合发展示范区。(完)

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）