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台湾12月消费信心指数创逾13年新低******
中新网12月27日电 据台湾“中央社”报道，台湾“中央大学”台经中心27日发布台湾地区12月消费者信心指数(CCI)总指数创下逾13年新低水平；台经中心执行长吴大任进一步示警，台湾制造业景气还未落底、劳动市场持续恶化，明年想靠内需撑经济恐怕不乐观。
台湾民众到台北城中市场采买。 图片来源：台湾“中央社”据报道，台湾地区12月消费者信心指数(CCI)总指数为59.12点，月减0.88点，不只连4月下滑，更创下2009年10月以来新低；进一步观察CCI的6项分项指标，仅物价水平上升，购买耐久财、台湾经济景气、家庭经济状况、就业机会、投资股市时机等5项指标均呈下降。
吴大任表示，在通膨压力笼罩与全球主要央行持续紧缩等双重压力夹击之下，台湾经济急转之下，期望明年可以靠内需支撑经济，抵挡出口衰退，“但困难度非常高”。
吴大任指出，“未来半年家庭经济状况”调查为70.9点，月减0.55点，且为2010年5月以来最低，这代表家庭经济持续恶化，而且台当局货币政策主管机构接连升息，台湾有约200万户房贷户，房价高涨之下，贷款负担将大幅提升。
此外，“未来半年就业机会”降至61.1点，创下近13年新低。吴大任直言，出口相关制造业面临内忧外患，除了接单减少、营收下滑，升息令企业借贷成本增加，台电又针对企业用户调涨电价，杠杆较大的企业压力沉重，推测明年上半年，可能看到更多厂商无薪假、裁员的现象。
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（）  视觉焦点
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