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来源：凤凰彩票2024-05-19 17:48

贵州：消费市场有序恢复为经济增长提供有力支撑******

　　中新网贵阳1月15日电 (记者张伟)1月15日，为期9天的2023年“黔货迎佳节·新春享优惠”贵州新春年货节闭幕。官方数据显示，贵州新春年货节现场累计人流量超25万人次，线上线下销售额达1.45亿元(人民币，下同)。

　　贵州省商务厅厅长、省投资促进局党组书记马雷说，2022年，贵州在全省范围内实施“多彩贵州·助商惠民”促消费专项行动，利用省级1.4亿元促销资金，撬动各级各方资金8.4亿元，累计拉动消费230亿余元，提振了消费信心、挖掘了消费潜力、促进了消费恢复。

　　2022年贵州消费市场的业绩也极大提振了市场信心。2023年的贵州新春年货节进一步刺激了消费、助商惠民，也迎来了好的开端。此间进行的贵州省两会上，贵州提出要全力扩大内需，提振市场信心；充分发挥消费的基础作用和投资的关键作用，为经济增长提供有力支撑。如何加快恢复和扩大消费成为贵州省两会关注的焦点话题之一。

　　贵州省政府工作报告提出，2023年贵州将着力增加居民收入、增强消费能力，改善消费条件，创新消费场景，社会消费品零售总额增长7.5%以上。

　　对于上述目标的实现，贵州颇有底气。贵州计划通过促进重点领域消费、丰富和创新消费业态、大力促进电商消费、释放农村消费需求等举措来加快恢复和扩大消费。

资料图：爽爽贵阳·文昌云岩——“新春欢乐购·爽口美食节”主题活动现场。　主办方供图

　　重点领域消费方面，贵州计划，2023年要常态化开展“多彩贵州扶商助旅促消费”行动，举办新春年货节；更大力度实施发放消费券、优质酱酒助力、契税返消费券等政策，全面促进新能源汽车、刚性和改善性住房、家具家装等大额消费，推动养老托幼、教育医疗、文化体育等服务消费；开展“黔酒黔菜美食季”等主题活动，引进预制菜龙头企业10家以上，拉动餐饮消费等。

　　为丰富和创新消费业态，贵州将支持贵阳市建设区域消费中心城市。贵州省人大代表，贵阳市委副书记、市长，贵州贵安新区党工委副书记、管委会主任马宁宇表示，贵阳贵安将大力推动消费升级、渠道重组、市场重构，加快释放新型城镇化内需潜力。

　　同时，贵州将推动核心商圈、高品位步行街、高档进口商品店、15分钟生活圈等城市现代商业体系建设，加大“贵字号”商业机构和商品品牌建设推广，大力发展社区新型零售、智慧餐饮、“互联网＋”等“吃住行游购娱”融合的新消费环境；积极引进新零售龙头企业，鼓励发展夜间经济和首店经济。

　　贵州省人大代表，贵阳市云岩区人民政府区长王黔在审议政府工作报告时表示，云岩区将推动核心商圈、高品位步行街等建设，并大力发展夜间经济等。

资料图：爽爽贵阳·文昌云岩——“新春欢乐购·爽口美食节”主题活动现场。　主办方供图

　　爽爽贵阳·文昌云岩——“新春欢乐购·爽口美食节”主题活动1月14日晚在贵阳网红美食街太平路火热开市。官方表示，作为老贵阳的城市发源地，云岩区在“爽爽贵阳”的主品牌体系下，围绕“爽”品牌深度挖掘产业机会，坚持“文商旅融合”赋能核心思想，不断推出系列措施，切实让外界感受到云岩区在传承“老贵阳”文化的同时，迸发出日新月异的变化，也推动了经济、文化的双重辐射和双向叠加。

资料图：爽爽贵阳·文昌云岩——“新春欢乐购·爽口美食节”主题活动现场。　主办方供图

　　为促进电商消费，贵州将扩大头部电商平台贵州商品销售规模，支持本土电商企业做大做强，增强“贵惠荟”网上惠民生鲜商城服务能力；大力实施电商示范园区、电商直播基地、电商示范企业、网销产品“十百千万”工程，培育一批带货达人、“网红”品牌等。

　　在释放农村消费需求方面，贵州计划加快推进县域商业体系建设，完善城乡配送网络，大力实施“快递进村”工程，开展“新能源汽车下乡”“绿色智能家电下乡”和家电以旧换新活动，更好推动工业品下乡、农产品进城。(完)

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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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