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中国空间站2023年将迎两艘载人飞船和一艘货运飞船******

　　中新社北京1月18日电 (记者 李京泽)《中国航天科技活动蓝皮书(2022年)》发布会18日在北京举行。记者从发布会上获悉，2023年，中国空间站任务将开展神舟十六号、神舟十七号载人飞船发射及天舟六号货运飞船发射。

　　中国航天科技集团五院空间站系统副总指挥敬铮在发布会上表示，2023年，神舟十五号和神舟十六号乘组将连续驻留，开展航天员和货物出舱，支持空间科学、材料与技术试验项目，并进行空间站设施设备的维护维修和技术升级。其中，将首次开展大小机械臂级联状态下的舱外载荷支持，首次小机械臂安装载荷，以及首次人货同时出舱。

　　在载人飞船方面，中国航天科技集团五院载人飞船系统副总设计师郑伟介绍称，2023年，载人飞船将按计划执行两船次返回、两船次交会对接、三船次应急支援待命，涉及神舟十五号至神舟十八号共四艘神舟飞船。同时，还将并行开展后续飞船的研制工作。2023年载人飞船任务将保持高密度、多船并行研制状态，每半年发射一艘载人飞船成为常态。

　　在货运飞船方面，中国航天科技集团五院货运飞船系统副总设计师徐小平称，2023年将发射天舟六号货运飞船，给神舟十六号乘组、神舟十七号乘组上行运输生活物资、乘员设备、驻留消耗，为空间站补给推进剂，上行维修备件和舱体补气气瓶等，为在轨工作上行应用试验的设备和消耗物资。

　　他指出，天舟六号货运飞船为改进型飞船，扩大了密封舱容积，增加了货物运送能力，并仍然在海南文昌发射场，用长征七号火箭发射入轨。(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）