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湖北竹山摸清越冬水鸟资源“家底”******
中新网武汉1月12日电 (程平 吴晋华 刘杰)湖北竹山县林业局野保站近日联合圣水湖国家湿地公园管理局组成调查专班，历时4天，在堵河流域和圣水湖多个观测点开展越冬水鸟同步调查，摸清越冬水鸟资源“家底”，掌握越冬水鸟资源的动态变化。
此次调查共发现越冬水鸟473只，9个物种。其中，堵河流域为首次越冬水鸟同步调查，发现越冬水鸟339只，包括鸳鸯、鸬鹚、?鷉、绿头鸭、白骨顶鸡、白鹭、赤麻鸭、小？鷉8个物种；圣水湖湿地公园发现越冬水鸟134只，4个物种，其中凤头鸊鷉为本次调查新增物种。
赤麻鸭在水面游弋 刘杰 摄开展越冬水鸟同步调查，旨在准确掌握了解水鸟分布、种群数量、迁飞动态、集群活动规律、栖息地等现状，对下一步做好鸟类保护工作提供第一手参考资料。竹山通过实施生态修复工程保护湿地生态环境，健全湿地公园覆盖式视频监控系统，严禁在堵河流域和圣水湖湿地公园区域内非法狩猎、捕捞、张网捕鸟，持续为鸟儿栖息营造舒适生存环境。(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） [责编：天天中] 阅读剩余全文（）  视觉焦点
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