徐鹏宇 制
陈刚透露,从12月7日“新十条”落地实施以来,去哪儿的数据也可以看到旅游消费呈现出快速增长的迹象。元旦数据显示,用户通过去哪儿平台预订的飞行半径同比2022年增加了50%,连续住三天及三天以上的酒店订单达到三成以上。
“这说明,长线出行的信心在恢复,旅游消费的信心也在恢复。旅游甚至优先于餐饮、服装等消费场景,成为最先呈现恢复态势的消费板块。” 陈刚说。
陈刚认为,可以预见,旅游行业的生意会很好,挑战也很大。
他表示,疫情让很多合作伙伴、供应商退出了行业,飞机从趴窝到日常飞行,酒店的员工重新招聘,供应链的重塑需要时间。去哪儿的职责不只是卖机票、卖酒店,更主要是提供服务履约的保障。可以预见的是,今年旅行质量,特别是海外旅行服务将对行业提出巨大的挑战,谁能提供高质量的服务,谁将获得这波恢复的红利。
“也有一些激动人心的机会,那就是全球化。” 陈刚说,“每年都有几百万客户,通过去哪儿平台第一次坐飞机、第一次出国。今年我相信这个数字会进一步增长。从国外看中国,会觉得中国更好。”(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] 阅读剩余全文() ![]() 盈彩网app地图 |