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财神彩票| -(中国)互动百科

来源:财神彩票2024-02-06 17:48

  

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特写:香港渔农美食嘉年华开幕 千份海产半日售空******

  中新社香港12月25日电 题:香港渔农美食嘉年华开幕 千份海产半日售空

  中新社记者 戴小橦

  “像在逛大集,这里什么都有,可以提前准备年货,一次性购置齐全。”这是中新社记者在25日开幕的香港渔农美食嘉年华上,听到的前来采购的市民的普遍感受。

  一连三日举行的香港第17届本地渔农美食嘉年华25日在旺角花墟公园开幕。现场有超过300个展销摊位,当中约200个摊位售卖香港本地出产的渔农产品。除此之外,还有多个香港本地食品、有机和健康食品及家居用品摊位。

  “销量还好哈?你们今年主要是什么产品?”嘉年华筹委会主席刘坚伟在会场内询问着不同摊位今年的销情。他表示,受疫情影响,大会已经两年未有举办实体嘉年华,今年活动重新回归,市民反应热烈,清晨就有大批市民在场外排队等候,“今次活动是大湾区内最大规模的渔农嘉年华,希望进一步推广本地渔农产品,促进香港本地渔农业可持续发展。”

  刘坚伟介绍,这次活动还设置了渔农业展览拍照区,市民可以一边对着各种神奇科技“打卡”拍照,一边听现场工作人员讲解现代化种植科技和渔业养殖系统。记者赶到拍照区时,工作人员正在介绍“组装式自动播种机械臂”,“以播600颗种子为例,传统人手作业需要花费20分钟,现在只用5分钟,可大幅度减轻人手进行重复性工作。”

  走出拍照区,会场内亦有可以买到的“高科技蔬菜”。金谷农业科技有限公司负责人何敬贤将公司自动化水耕产出的蔬菜带到嘉年华市集和市民分享。“我们通过科技推广本地低碳高质食材,种植场采用先进自动化操作,通过我们自己设计、兴建和运营的系统,可以将蔬菜的色香味重新定义。”不少市民被水耕菜架吸引,何敬贤则现场开始介绍不同菜品的营养价值和烹饪方法。

  “香港东龙洲优质养鱼场养殖计划下出产的东龙鲷,还有流浮山的净发蚝,元朗乌头也很不错……”鱼类统营处的摊位前人来人往,一派热闹景象。负责人叶显伟正热情介绍着各式各样的海鲜产品。他告诉记者,开幕首日准备了差不多1000份的货品,一上午基本全部卖光,正在联系补货。“市民支持本地海产品,都很早过来,人流和销量都比预想中来得好。”

  在摊位另一边排队的黄先生和太太各自拉着一个购物小车,里面装满了龙虾、肉丸、生姜、萝卜等新鲜食材。“差不多已经花了1000块,我们是看哪里人多就到哪个摊位,跟着大多数人买总不会错。”

  说话间,蔬菜统营处经理罗家豪拎着一个黄皮纸箱走过来,拿出“压箱底”的四个蓝色盒子给黄先生。“这是‘花腰仔’水稻米,是很稀有的品种,今天最后四盒了,再想要只能明天来买了。”罗家豪一边忙着招呼客人一边和记者介绍这款香港本地稻米,“有‘香草’味道哦,吃起来粒粒分明,我们希望可以凸显香港品牌,鼓励更多农户加入种植稻米。”

  “尝尝,这是陈皮姜,止咳化痰,健脾养胃。”记者在场内转了一圈,发现无论是干果零食还是虾米鱼干,大多摊位都放置了试吃拼盘。看到有市民经过,摊主便激动地打招呼,并拿起试吃品热情推荐。不少市民因为买得太多,小推车被塞到变形,斜拉起来里面的零食“刷刷”往外掉,他们索性调转车头,一边用手拉着布袋边缘,一边推着车子到下一个摊位队尾等待新一轮的采购。(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]
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