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中国机械工业“走出去”步伐加快******

　　(中国这十年)中国机械工业 “走出去”步伐加快

　　中新社北京10月13日电 (记者 闫晓虹)中国机械工业联合会会长徐念沙13日披露，2012年到2021年，中国机械工业进出口贸易规模不断跃升，进出口贸易总额从2012年的6472.2亿美元，提高到2021年的10386.58亿美元，在世界经济低迷的背景下，首次突破万亿美元。出口金额从3506亿美元增加至6765.4亿美元，贸易顺差从539亿美元，增加到3144.22亿美元，创历史新高。

　　徐念沙介绍，十年来，中国机械工业坚持开展对外交流合作，促进实现高水平对外开放。机械产品出口到100多个国家和地区，中国制造、中国装备享誉全球、遍布世界。

　　机械工业进出口占全国外贸总额比重，从2012年的16.74%，提高到2021年的17.16%。其中，进口占比从17.11%提高至20.11%；贸易顺差占比从23.36%提高至46.48%。这些充分显示中国机械工业在全球制造业产业链供应链中的重要地位。

　　此外，出口贸易结构不断优化。10年来，中国机械工业外贸出口产品结构持续优化，正快速由加工贸易和以中低档产品为主向一般贸易与技术含量高、附加值高的产品及成套设备升级。近年来，机械工业一般贸易出口占比近70%。汽车零配件、低压电气设备等机械工业传统优势产品近年出口显著增长，汽车整车、工程机械整机等产品出口表现突出，2021年汽车整车出口量超过200万辆，工程机械中挖掘机、装载机、推土机、电动叉车出口数量大幅增长，成为带动出口总额创新高的主要力量。(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）