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海外侨胞：为中国成就欣喜 将继续献侨力搭桥梁******
中新网北京10月18日电 (吴侃 门睿)中共二十大16日在北京开幕。海外华侨华人热切关注大会，纷纷表示为中国发展成就感到欣喜，将继续为推动中外经济文化交流合作献侨力、搭桥梁。
虽有时差，但俄中文化交流协会负责人乔翔鹏仍熬夜收看了中共二十大开幕直播。“中共二十大报告中提及了对广大侨胞的感谢，这让我很感动。”他表示，海外侨胞将一如既往地支持祖(籍)国和家乡建设，发挥好联通中外的独特优势，传播好中国声音，提升中华文化影响力。
华人头条董事长黄其旺表示，作为受邀参与中共二十大报道的海外华文媒体，我有幸在现场聆听了二十大报告。“海外华文媒体是中华文化海外传播的重要使者，也是国际传播中重要的民间力量，未来我们将继续用住在国民众熟悉的语境及叙述方式讲述中华文化，助力中外文明对话。”
墨西哥尤卡坦半岛华人华侨联合会会长白义表示，强大的祖(籍)国是我们海外华侨华人的坚强后盾，也是我们的底气和信心之源，海外侨胞将继续踔厉奋发、勇毅前行，为推动住在国与中国经贸文化交流贡献力量。
10月16日，中国共产党第二十次全国代表大会在北京人民大会堂隆重开幕。 中新社记者 盛佳鹏 摄科特迪瓦《西非华声》主编金浩表示，二十大报告提及十年来中国取得的举世瞩目的成就，令海外华侨华人感到振奋、受到鼓舞。海外侨胞中从事贸易行业者众多，在开辟广阔市场空间、推动中外经贸合作方面有资源优势，将继续在中国加快构建新发展格局、着力推动高质量发展的过程中作出贡献。
中国—欧洲文化艺术体育协会主席马文俊说，“二十大报告谈到‘推动中华文化更好走向世界’，在匈牙利，中餐、中医和中国功夫都是深入人心的中华文化符号，作为侨界新生代，我们应继续发挥好桥梁纽带作用，用自己擅长的方式在住在国传播中华文化，让住在国民众看得明白、听得进去。”
菲律宾川渝总商会副会长黄新春表示，祖(籍)国的强大让海外华侨华人倍感欢欣，未来将继续发挥好海外侨胞融通中外的优势，努力成为中外文明交流互鉴的推动者、中外人民友好交往的民间使者。
中国在韩青年联合会会长崔庆峰表示，有强大的祖(籍)国作后盾，海外侨胞将进一步在推动中国高质量发展、积极参与共建“一带一路”等方面积极作为，作出新贡献。“在韩青年侨胞也将继续提高能力，锻炼本领，团结构建和谐海外侨团，推动两国青年交流交往。”
巴西中国和平统一促进会永久荣誉会长尹楚平表示，随着中国国际地位和影响力不断提升，华侨华人在海外越来越受尊重，我们对中国日益走近世界舞台中央充满自豪和欣慰。“海外侨胞历来就有爱国爱乡的传统，未来也将继续涵养壮大知华友华力量，为助力祖(籍)国现代化建设贡献力量。”
北欧国际交流协会会长季展有说，中共二十大吹响了新的号角，这对华侨华人来说既是机遇也是动力，海外侨胞可以继续发挥资源优势，一如既往地支持中国改革开放和现代化建设，发挥华侨华人社团、华文学校、华文媒体的作用，当好中外人文交流的使者，搭建民心相通的桥梁。(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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