维护公平竞争 去年重庆市修订废止86件政策措施******

　　重庆日报讯 （记者吴刚）1月11日，“发言人来了”活动走进两江新区，市场监管部门就促进公平竞争等政策，与企业负责人面对面交流。记者从活动中获悉，为维护公平竞争，去年我市开展了政策措施清理，各区县、市级各部门共清理文件14370件，其中修订废止86件。

　　市市场监督管理局双反处副处长刘庆介绍，据2021年人民智库调查报告显示，超半数受访者认为现阶段我国国内市场分割、地方保护等问题不同程度地干扰了市场秩序。

　　据介绍，去年，我市聚焦妨碍各类市场主体依法平等进入和退出、限制商品自由流动、实行差别性和歧视性优惠政策、不当干预市场主体生产经营行为等4个方面，印发通知要求市政府各部门、各区县人民政府出台的政策措施进行清理。

　　同样是维护公平竞争，《重庆市反不正当竞争条例》已于今年1月1日正式施行。市市场监督管理局法规处副处长林萌介绍，该条例在确立竞争中立原则、完善市场混淆行为的处罚规定、补充规制了商业贿赂中的受贿行为、禁止借助垄断行为实施不正当竞争等方面，均有制度创新。

　　市市场监督管理综合行政执法总队副总队长胡健禾介绍，为维护公平竞争，我市加大了对垄断和不正当竞争违法行为的查处力度，去年共查处行政性垄断案件6件，查办不正当竞争案件402件。

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