湖北技术合同成交额破3000亿元 呈四大特征******

　　中新网武汉2月2日电 (梁婷 赵鋆冲 朱玲霄)记者2日从湖北省科技厅获悉，2022年湖北省登记技术合同76719项、成交额达3017.86亿元，分别比上年增长40.74%和42.92%，且呈现四大明显特征。

　　该省五大优势产业技术交易持续活跃，光电子信息产业、新能源和智能网联汽车产业、生命健康产业、高端装备制造业、北斗产业等五大优势产业技术合同成交额达到1492.40亿元，同比增长63.72%，占全省技术合同成交额比重达49.45%，比上年提高6.28个百分点。

　　重点区域创新能力稳步提升。其中，光谷科技创新大走廊区域技术扩散和承接能力领先于其他地区，武汉、鄂州、黄石、黄冈、咸宁等5地输出技术合同成交额合计1800.01亿元，同比增长30.98%，占全省总额的59.65%。其中，武汉市技术市场交易成交额1357.41亿元，位居全省第一，同比增长20.36%，占全省技术合同成交总额的44.98%。

　　数据显示，湖北企业创新主体地位更加显著，由企业输出技术合同56443项，交易金额2738.08亿元，同比增长45.03%，占全省技术合同总成交额的90.73%，比上年增加1.32个百分点。

　　在湖北输出的技术合同中，流向省内的达1757.80亿元，占总成交额的58.25%，成果就地转化能力逐步增强。(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