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塞尔维亚总统：贝尔格莱德的外国间谍人数创纪录******

　　科索沃局势近来再度升级。塞尔维亚总统武契奇当地时间1月8日在接受当地媒体采访时表示，新年期间涌入塞尔维亚首都贝尔格莱德的境外间谍数量创下纪录。在采访中，他将贝尔格莱德比作二战时期的卡萨布兰卡。

　　塞尔维亚总统武契奇：在新年的时候，贝尔格莱德就像卡萨布兰卡一样。我们得到消息，这里的酒店有大量间谍办理入住，他们都是看起来体面的外国人，在这里从事间谍活动人数创了纪录。他们还住在私人住宅和别墅等地方。

　　卡萨布兰卡是摩洛哥西北部港口城市，也是二战时期欧洲流亡者的重要中转站之一。受1942年上映的同名好莱坞电影《卡萨布兰卡》影响，这个当时被法国殖民的城市一度被描绘为一个充斥着纳粹分子和来自全球各地间谍的地方。

　　武契奇在采访中表示，自二战时期以来，贝尔格莱德从未经历过如此密集的情报活动。他说，这些情报人员“显然做了各种各样的准备”。武契奇没有详细说明这些间谍来自哪些国家和地区，但他强调，此次间谍大规模涌入是在科索沃局势持续紧张的背景下发生的。

　　塞总统：西方想让科索沃局势升级

　　科索沃是塞尔维亚共和国的自治省，2008年2月科索沃单方面宣布独立，塞尔维亚始终坚持对科索沃的主权。去年12月，因一名科索沃前塞族警察被逮捕引发抗议，科索沃北部紧张局势升级。当时，塞总统武契奇就曾批评西方和科索沃当局希望冲突升级。

　　塞尔维亚总统 武契奇：你们所有人（西方人和科索沃阿族人）都希望发生冲突，你们想塞族人被杀。

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）