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台湾义务兵服役延长至一年 年轻人批“浪费时间”******

　　中新社台北12月27日电 台湾兵役新方案27日出炉。方案规定，自2024年1月1日起，义务兵服役期限将从当前的四个月延长为一年，2005年1月1日以后出生的役龄男子，将依规定入伍。近日围绕方案出台，台湾各界议论纷纷。有年轻人认为延长服役期限是“浪费时间”。

　　综合中央社、联合新闻网、中时新闻网等台媒报道，台湾地区领导人蔡英文当日下午召开记者会，公布强化兵力结构调整方案，并宣称“这是无比困难的决定”。

　　《联合报》27日发表社论指出，如今，美方主导兵役延长及增加对台融资军购，让人感到美国的手不断伸进台湾，甚至把台湾变成其角力的马前卒。讽刺的是，民进党当局还自诩这是美国“挺台”。社论质疑，民机党当局满腹政治盘算，民众怎么会放心把子弟交给这样的当局？

　　在媒体的街头民调中，台湾年轻人纷纷表示，“假设那四个月很废，放大到一年还是很废”“一年感觉很浪费时间”“不要吧，进去里面也是没在干嘛，扫扫地、除除草，也没啥太大功能”。也有台湾民众在社交媒体上留言评论，“为了骗选票让年轻人不用当兵，骗不下去了，又要延长！”“台湾的兵役制度还真有弹性，随政客喊长短.......”“不要再戕害台湾年轻人啦！”

　　有国民党籍民意代表指出，目前当兵最大的问题是很多役龄男子觉得当兵是浪费青春、浪费生命，没有学到相关本领。也有国民党籍民意代表批评当局在无力解决台湾少子化的状况下，想以恢复一年役期解决台湾军队人力短缺严重的问题，可能只是短期的麻醉剂。(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）