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台商急盼两岸大规模复航，国台办建议可优先考虑恢复广州等直航航点******

　　【环球时报特约记者 陈立非】大陆顺应台商和广大台胞的意愿，大动作敦促两岸大规模复航，引发岛内高度关注。

　　1日下午，中国航空运输协会发布声明，呼吁尽快恢复两岸直航航点，便利台胞往来。声明称，当前两岸疫情均已平稳，是进一步恢复两岸航线正常运营的有利时机，“大陆民航业务技术人员已通过两岸民航联系人渠道致函台民航主管方面，提出恢复两岸航线正常运营的建议”。

　　1日晚间，国台办发言人朱凤莲通过“答记者问”的方式证实，大陆航空主管部门已通过“海峡两岸空运协议”联系渠道致函台湾方面，“希望贵我双方相向而行，推动两岸航线恢复正常运转，可优先考虑恢复台胞反映较为集中的广州等16个两岸直航航点”。

　　朱凤莲说，大陆方面认为，当前大陆疫情已得到很好的控制，台湾同胞完全可以安心前来学习、工作、创业、生活，“两岸同胞对实现正常交流往来的意愿强烈，我们高度重视并已全面做好相关准备”，希望台湾方面珍惜两岸空中直航来之不易的成果，采取务实措施，优先恢复台胞反映集中的两岸直航航点，持续推动两岸航线恢复正常运转，造福两岸同胞。

　　疫情暴发前，两岸客货运航点曾达到71个，其中台方10个，大陆61个。疫情暴发后，2020年2月时任台“行政院长”苏贞昌将两岸直航的61个航点限缩至只剩4个，包括北京、上海、成都和厦门。

　　针对大陆方面的呼吁，台湾陆委会1日晚回应称，将洽民航局进一步了解，有关增加两岸空运客运直航航点，当局将依疫情及两岸情势发展进行评估检讨。台湾民航局证实收到大陆来函，正在讨论中。航空业者对两岸增加航点乐观其成，但也坦言两岸目前政治情势依然冰冷，加上台方仍禁止陆客赴台，两岸航点、航班密集度短时间要恢复到像过去那样热络，恐有难度。

　　2日，台湾陆委会主委邱太三承认，去年已经有广东台商反映过，但他并未松口是否打算恢复更多航点。他还借口大陆疫情“仍有不确定性”，声称需要对方协助相关必要评估信息的提供。邱太三同时承诺，“在疫情可控前提下一定会逐步恢复两岸人民交流，达到舒缓台海情势紧张”。

　　连日来，台商不断呼吁当局恢复更多两岸直航航点。厦门台商会长吴家莹在接受采访时称，恢复两岸直航航点是大多数台胞、台企的需求，加上疫情现在已到新阶段，两岸都未要求入境隔离，现在恢复航点是非常好的时机。他表示，许多航点已停3年，台商急需让产业与经营尽快恢复正常，也盼望生活尽快恢复常态的便利性。他希望民进党当局重视这么多在长三角与珠三角的台资企业，以及台胞、台干的方便，“目前两岸双方应该以民生为主，政治意识形态是不是可以先放下”。

　　据台湾《中国时报》报道，海基会2日在台北举办大陆台商春节联谊活动，这是新冠疫情暴发以来首度恢复，蔡英文与会致辞，而且正逢李大维回台担任海基会董事长，“其中有几项观察指标，例如全面重启‘小三通’、恢复航点与两岸航班数，及大陆专业人士能否来台交流等，备受关注”。

　　台湾“商总”主席赖正镒1日直言，台商最盼望的就是尽快恢复两岸直航航点，希望当局能加快恢复与大陆方面相关单位的沟通联系，加快推进两岸观光旅游交流，恢复两岸对飞的航班与城市，从现有的4个直航城市至少再增加10个城市，比如像武汉、南京、青岛、重庆等台商聚集的一、二线城市。赖正镒同时呼吁民进党当局在评估疫情稳定的情况下，重新开放大陆观光客来台，这样更有助于恢复两岸的观光旅游交流，也为台湾观光产业在疫后挹注新动能。

　　有岛内媒体评论称，当今两岸仅存上海、厦门、北京与成都4个航点，相当不便，屡创新高的票价也非常人所能负担，因此台商、台生、台干近来频频发声，希望民进党当局尽快与大陆展开沟通与对谈，才能方便各方往来于海峡两岸。如果能加速启动与恢复两岸的各大航点，至少民间交流能够恢复到疫情前的规模，目前两岸紧张的对峙情势，才有迈向和平发展的融冰机会。(环球时报)

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）