台胞杨施兵：大陆遍地是“黄金”******

　　中新社山东淄博1月4日电 题：台胞杨施兵：大陆遍地是“黄金”

　　中新社记者 李欣

　　“其实大陆的市场很大，只要用心挖掘，就一定能找到遍地‘黄金’。”台胞杨施兵供职的淄博绿能芯创电子科技有限公司，已经在淄博落户三年，目前达到了预期收益。

　　“公司考察了产业上下游后，选择落户淄博。这里距离产品原料和下游供货商都很近，山东的客户都在周围。”作为公司研发人员的杨施兵说，自己已经“登陆”十年，首站上海，然后是山东潍坊，最近3年落脚淄博。

　　杨施兵的父亲出生于福建，母亲在浙江出生，后迁居台湾，所以他在福建和浙江有很多亲戚。在亲戚的鼓励下，他尝试“登陆”寻找商机。

　　“大陆市场越来越大，只要抓住机遇，找到专注的事情，用心钻研就能挖到‘黄金’。”杨施兵表示，大陆的发展是跳跃式增长，步伐很快，所以机遇也很多。目前他所在的企业研究的第三代半导体芯片产业已处在行业前沿，并拥有完整的知识产权。“我们必须要突破关键技术。”

　　对于台青“登陆”发展，杨施兵认为，首先要巩固好自己的知识和学识，把专业做好。“大陆资源丰富，机会多，经济也正处在突飞猛进的发展阶段，内需和外销需求强劲。所以台青来大陆必须要展示出自身的优点和所学专长，才能在大陆的人才竞争中找到一席之地，挖掘市场的‘黄金万两’。”

　　“我在淄博找到了‘家’的感觉。”杨施兵喜欢吃博山菜和淄博烧烤，虽然出身工科，但他自小钟情历史和地理，不工作时，经常到齐文化博物馆等淄博文化场馆走走看看。杨施兵曾多次参观蒲松龄故居，第一次看整体结构，第二次看建筑特色，“每次都能看到不一样的东西”。

　　“我常常跟台湾朋友说，一定要到淄博看看，作为齐国故都，这里能把书本上的历史立体化、真实化、感受化。”杨施兵说，大陆地区地大物博，风土人情各不相同，没有工作的时候，他喜欢到处旅游。

　　“登陆”十年，最让杨施兵感动的是，他的台湾同事在淄博受伤后，淄博市台办为他们紧急联系医生，还专程去看望。“这让独在异乡打拼的我和同事感到无比温暖”。

　　杨施兵建议台湾青年，亲身来大陆体验，不要偏听偏信，要用自己的眼睛看，用自己的脚步丈量，认识真实的大陆。(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