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欧洲投资银行宣布向欧洲卫星公司提供3亿欧元贷款******

　　中新社布鲁塞尔1月11日电(记者 德永健)欧盟政策性银行欧洲投资银行11日宣布，将向欧洲第一大卫星运营商欧洲卫星公司(SES)提供3亿欧元贷款，用于资助欧洲卫星公司全数字化卫星项目。

　　当日在欧洲卫星公司卢森堡总部，双方举行新闻发布会通报融资协议及相关细节，这是迄今欧洲投资银行向卢森堡企业提供的最大一笔贷款。

　　协议显示，欧洲投资银行贷款为七年期贷款，用于资助欧洲卫星公司采购三颗全数字化卫星，同时覆盖卫星设计、卫星发射等一系列环节。

　　此前欧洲卫星公司宣布，计划采购的三颗全数字化卫星均会由欧洲航企泰雷兹阿莱尼亚宇航公司研制；待2024年如期发射，欧洲卫星公司可为西欧、非洲和中东地区客户提供高质量的广播电视和宽带服务。

　　谈及向欧洲卫星公司发放3亿欧元贷款，欧洲投资银行副行长、前比利时副首相皮特斯在发布会上称，太空是欧洲研发创新的关键驱动力，欧盟致力支持欧洲航企，3亿欧元的贷款规模表明航天产业对欧洲投资银行和欧盟的战略重要性。

　　对于目前拥有并运营70多颗卫星的欧洲卫星公司，此前表示在采购的三颗全数字化卫星中，有两颗卫星系新一代极为灵活、由软件定义的卫星，能够做到根据客户需求分配带宽乃至在轨调整卫星功能，如此不仅会为西欧地区1亿多户家庭提供高清电视内容，还将推动欧洲互联网接入迈向“新时代”。(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）