雄安新区人才需求量连续四年快速增长******

　　光明日报北京1月5日电 记者邱玥从人力资源和社会保障部获悉，《2022年雄安新区急需紧缺人才目录》（以下简称《目录》）发布会5日在雄安新区举办。

　　本年度《目录》共发布雄安新区578家用人单位、2507个岗位、15560条人才需求信息，人才需求总量连续四年快速增长。《目录》还围绕雄安新区规划确立的新一代信息技术、现代生命科学和生物技术、新材料、高端现代服务业、绿色生态农业等5大高端高新产业编制了产业人才目录，预测了未来所需的128个核心岗位。同时，第四届雄安新区人才智力交流会在线上开展，雄安新区210家企事业单位参会，有志投身雄安新区建设的各类人才可登录河北人才网（https://www.hbrc.com.cn/）参加。

　　据介绍，雄安新区急需紧缺人才目录是人社部支持雄安新区建设发展的重点人才项目，由河北省人社厅会同雄安新区管理委员会共同编制完成。此项工作已连续开展4年，对引导各类人才向雄安新区有序集聚、助力雄安新区招才引智将发挥积极作用。

　　《光明日报》（ 2023年01月06日 10版）

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