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携手绘就互联网美好未来******

　　作者：王禹欣

　　江南水乡展旖旎，屋衍风铃声悦耳。11月9至11日，2022年世界互联网大会即将在浙江乌镇举行。人们相聚诗画长廊，共同为发展好、运用好、治理好互联网献智献策。

11月6日，乌镇西栅景区景色迷人。光明网记者 潘迪摄/光明图片

　　非凡八年，成就斐然。作为全球互联网行业交流互鉴的年度盛会，世界互联网大会持续扩宽互联网新技术应用场景，有力推动我国传统产业的数字化、网络化、智能化转型，不断创造全球网络空间合作的利益契合点、合作增长点、共赢新亮点，彰显着新时期我国以新一代信息技术引领经济高质量发展的信心决心。

　　世界互联网大会锚定了信息技术创新发展的最新方向。八年来，世界互联网大会积极探索前沿技术、重点孵育未来产业，见证着新一轮科技革命和产业变革的蝶变。从移动支付、大数据、智慧医疗，到5G/6G技术、人工智能、区块链+元宇宙，展示着当前世界最顶尖的互联网技术创新成果，为全球网络信息领域发展树立“风向标”；“互联网之光”博览会，邀请全球知名企业开设主题展览展示、举办新产品发布会、人才相亲会，充分集聚人才、助力产业发展；“直通乌镇”全球互联网大赛，广泛征集数字经济领域项目，激发科技创新的蓬勃力量。目前，世界互联网大赛已经成为全球互联网行业加强协同创新、促进行业发展的推进器，成为引领互联网产业发展方向的未来之光。

　　世界互联网大会搭建了网络领域深化合作的重要平台。志合者，不以山海为远。互联网领域的长远发展事关人们生产生活的方方面面，必须以共商共进、共治共享为原则。八年来，世界互联网大会着力搭建互联网高端对话合作平台，邀请来自世界各个国家与地区的政府代表、国际组织负责人、互联网领军企业代表、学界精英参会，围绕当前互联网产业发展的核心议题共商全球互联网发展大计。今年7月，世界互联网大会国际组织成立，进一步推动了参与主体间的深度交流与务实合作，有效助力全球互联网产业平衡发展、优势互补。

11月6日，乌镇互联网国际会展中心乌镇厅正在彩排。光明网记者 潘迪摄/光明图片

　　世界互联网大会为实现网络空间命运共同体擘画蓝图。海纳百川，有容乃大。八年来，世界互联网大会始终贯彻共商共建共享的全球治理观，秉持“发展共同推进、安全共同维护、治理共同参与、成果共同分享”的核心理念，着力将网络空间建设成为全人类的发展共同体、安全共同体、责任共同体、利益共同体。近年来，历届全球互联网大会发布《互联网发展蓝皮书》《网络主权：理论与实践》《携手构建网络空间命运共同体行动倡议》等概念文件、行动倡议，对国际复杂环境下全球互联网治理体系的改革建设进行了深入探讨，不断铸牢网络空间命运共同体意识，为构建网络空间国际新秩序贡献中国方案、中国智慧。

　　随时以举事，因资而立功。八年来，世界互联网大会不断凝聚各方智慧共识，“乌镇之约”已成为全球互联网共享共治、数字经济交流合作的鲜明标识。当前正值世界百年未有之大变局，在逆全球化思潮和新冠肺炎疫情的交织叠加下，全球网络发展面临前所未有的困难挑战。唯有顺势而为、因势而动，秉持共商共建共享的全球治理观，推动构建网络空间命运共同体，构建多边、民主、透明的国际互联网治理体系，方能推动全球互联网产业发展行稳致远。

　　乌篷点篙，轻舟飞渡。相信在未来，世界互联网大会将继续深化各方合作、扩大战略共识，以为人类谋进步、为世界谋大同的情怀担当，铸牢网络空间命运共同体意识、共建国际网络空间新秩序，共同推动全球网络空间更加和平开放、发展繁荣，携手绘就人类文明更美好的明天！

　　《光明日报》（ 2022年11月08日 09版）

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）