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来源:网投彩票2024-04-04 17:48

  

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【十年中国风】开门见山海,全球好物与中国智造双向奔赴******

  中新网北京10月5日电 题:【十年中国风】开门见山海,全球好物与中国智造双向奔赴

  记者 孟湘君

  13亿多生产者和消费者迈入世界市场,中国,成为全球贸易一体化中,“推动增长和发展的教科书级案例”——2021年底,世界贸易组织总干事伊维拉如是评价。

  回首这十年,作为全球唯一41个工业大类齐全的经济体、130多国主要贸易伙伴,中国对世界经济增长平均贡献率超30%,缔造了无数传奇。

  十年来,中国是世界经济增长的“强引擎”。

  新能源汽车驶向西欧和东南亚国家街头;滑雪用品、冲浪板让欧美民众欢享假日;智能手机的低音炮传遍非洲大地,全世界都离不开“Made in China”。

  随着中国国际物流供应链的完善,225个国家和地区的消费者,和中国人一样爱上了“双11”购物节。以前发货到巴西要50天,如今最快10天,当地就能收到中国产家具、相机和针织衫。

  新冠疫情暴发后,中国以世界瞩目的速度恢复元气。美国《华尔街日报》举例称,从口罩、试剂盒等医疗设备,到计算机液晶屏,再到欧美上班族长期居家所需的健身器材,出口热潮,巩固了中国制造大国的地位。

进博集市上的伊朗工艺品吸引顾客。 汤彦俊 摄进博集市上的伊朗工艺品吸引顾客。 汤彦俊 摄

  十年来,中国是全球多边贸易的“推进器”。

  从“大写意”到“工笔画”,“一带一路”倡议精细描绘与沿线国家的合作蓝图。2022年,中欧班列提前开行破万列,将天津的葵花籽运往乌兹别克斯坦,让厦门的呼吸机面罩远赴德国。

  冰岛、瑞士、格鲁吉亚……十年来,中国签署自贸协定数量增加近1倍,更多国家收到了家具、玩具、机电产品等“中国礼物”;2021年,中国率先批准《区域全面经济伙伴关系协定》(RCEP),运往日、韩的多类商品可享零关税,电子元器件、钢材等在新、马、泰等国,占据出口绝对优势。

  意外成为“网红”的内陆农业县——山东菏泽曹县,凭“一己之力”默默耕耘出了千亿元级的电商产业规模。而爆火出圈的原因,是它每年出口日本、欧美100多万副棺木。

  十年来,中国是释放商业潜力的“试验场”。

  一边是中国企业“卖遍全球”,一边是消费者“买遍全球”。拥有全球最大中等收入群体、近14亿人口的中国,不仅是“世界工厂”,更是含金量十足的“世界市场”。

  除了走出国门买买买,跨境电商蓬勃发展,给了中国人更多选择。政策利好海外购物,进境物品进口税下调,购物渠道多样化,俄罗斯伏特加、新西兰奶粉、智利樱桃、日本化妆品……全球好物越来越多地飞入寻常百姓家。

  中国人的消费升级带给全球市场活力,也激发外企和全球品牌进入中国市场的动力。

  随着外商投资准入负面清单、进口商品通关时长双“减负”,中国吸引外资连续四年世界第二;21个自贸试验区和海南自由贸易港相继设立,中国对外开放的高水平“试验田”迎来丰收。

航拍上海自贸试验区临港新片区。中新社记者 张亨伟 摄航拍上海自贸试验区临港新片区。中新社记者 张亨伟 摄

  十年来,中国成为转型智造的“排头兵”。

  十年磨一剑,从“中国制造”到“中国智造”,中国人攻坚克难、勇立潮头,不断自我超越。当前中国研发投入全球排名第二;连续7年在中等收入经济体中创新质量上居首;全球创新指数排名提升至14位,570多家工业企业入围全球研发投入2500强。

  新能源汽车、无人机、水下机器人、超声影像,吸引国际大客户;5G、大数据、云计算、区块链、元宇宙,植入中国人大脑;移动支付、共享单车、直播带货、越洋连线,中国人的生活越来越好、见识越来越广。

  彭博社注意到,中国正在出口更精密、更先进的产品,过去十年里,中美出口产品的技术水平差距缩小一半以上;《华尔街日报》指出,中国通过生产尖端产品,稳步向全球价值链上游移动;俄罗斯卫星通讯社介绍,中国制定自主创新发展战略,通过“互联网+”计划将数字技术引入传统工业、公共服务、医疗、金融等领域。

  习近平总书记强调,“中国开放的大门不会关闭,只会越开越大”。撸起袖子加油干,勤劳智慧的中国人民,将持续为世界经济注入无限活力、澎湃动力。(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)

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