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成都：优化完善商品住房公证摇号排序选房******

　　中新网11月17日电 17日，成都市住房和城乡建设局、成都市司法局发布《关于优化完善商品住房公证摇号排序选房有关规定的通知》(下称《通知》)，提出不再区分居民家庭购房资格的顺位。

　　《通知》优化完善了商品住房销售方式，不再区分居民家庭购房资格的顺位，登记购房人的资格复核不再按照户籍所在地、稳定就业地及社保年限进行顺位排序；将原来的无房居民家庭、棚改货币化安置住户、普通购房家庭三类优化为无房居民家庭(含棚改货币化安置住户，以下简称“无房(棚改)家庭”)、普通购房家庭两类。

　　《通知》明确，符合下列情形之一的，由开发企业自行组织销售，不再实施公证摇号：1.首次开盘的“双限地”项目及其后续批次房源；2.建筑面积在200平方米及以上的房源；3.登记购房人数在房源数(不含200平方米及以上)2倍以内的房源。

　　《通知》规定，明确建筑面积在200平方米以下且登记购房人数在其对应房源数2倍及以上的房源，实施公证摇号排序选房。

　　登记购房人数在其对应房源数2倍(含)至3倍之间的，按照无房(棚改)家庭、普通购房家庭两类实施公证摇号排序选房；无房(棚改)家庭优先选购的房源不低于对应房源数的70%，剩余房源用于普通购房家庭选购。

　　登记购房人数在其对应房源数3倍及以上的，对所有报名成功的无房(棚改)家庭实施公证摇号排序选房；若无房(棚改)家庭不足房源数3倍的，由普通购房家庭按照公证摇号顺序递补。(中新财经)

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）