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巴西2022年工业产值同比下降0.7%******

　　中新社圣保罗2月3日电 (记者 莫成雄)巴西国家地理统计局当地时间3日公布的数据显示，2022年巴西工业产值同比下降0.7%。这是该国工业产值在2021年同比增长3.9%之后首次萎缩。

　　数据显示，与2021年相比，2022年巴西受调查的26个行业中有17个出现下降。其中，采矿业降幅达3.2%，对巴西工业生产的负面影响最大。其次是纺织产品业下降12.8%，机械和设备业下降8.4%，橡塑制品业下降5.7%，冶金业下降5%。不过，焦炭、石油产品和生物燃料业增长6.6%，汽车制造业增长3%，食品业增长2.4%。

　　在四大类工业品中，耐用消费品下降3.3%，中间产品下降0.7%，资本货物下降0.3%，半耐用和非耐用消费品下降0.2%。

　　数据还显示，经季节性调整后，2022年12月，巴西工业产值环比零增长，保持平稳，但同比下降1.3%。与2021年同期相比，2022年第四季度巴西工业产值同比增长0.5%。

　　巴西国家地理统计局研究员安德烈·马塞多(André Macedo)表示，2022年巴西工业产值萎缩的原因包括利率上升、高通胀率和高失业率等因素，这直接影响了信贷成本和家庭收入，进而影响消费。2022年12月，巴西工业产值较2020年2月新冠疫情暴发前的水平仍低2.2%，较2011年5月的历史最高值则低18.5%。

　　2019年和2020年巴西工业产值分别同比下降1.1%和4.5%。(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）