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霍启山连任亚足联执行委员会委员******

　　中新社香港2月2日电 (记者 索有为)香港足球总会(足总)副主席兼东亚足球协会副会长霍启山于2月1日在巴林麦纳麦举行的第33届亚洲足球联合会(亚足联)大会上，再度当选为亚足联执行委员会委员(东区)，任期由2023年4月至2027年3月。

　　亚足联成立于1954年，是亚洲足球的管理机构，拥有47个会员协会，亦是组成国际足联的六个洲际协会之一。其愿景是成为世界领先的洲际联合会、让更多亚洲球队在国际舞台上取得成功，以及确立足球为亚洲的头号运动，并促成了国际足联2022年世界杯于卡塔尔成功上演。

　　据悉，霍启山自2019年4月起出任亚足联执行委员会委员，并首次在香港成功举办了2019年亚足联年度颁奖典礼。他在上一届任期对足球发展的贡献和投入获广泛认同，各会员协会因此一致支持他的连任。

　　霍启山说：“我很高兴有机会与执行委员会的其他成员携手合作，推动亚洲足球的发展。亚洲球队最近在卡塔尔世界杯的表现确是非常鼓舞人心，可见在亚足联的带领下我们已成为强而有力的竞争者。”

　　霍启山表示，香港将在时隔54年后再次参与即将在卡塔尔举行的亚足联亚洲杯。在亚洲杯之前，香港足总计划在香港举办更多国际友谊赛，让中国香港代表队作充分准备，并让球迷尽情享受精彩的比赛。(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）