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天天彩票2023-01-31 16:05

“新型实体企业”入选2022年度十大热词******

  在12月20日揭晓的“汉语盘点2022”中,“新型实体企业”成为“年度十大新词语”,一同入选的还有“中国式现代化”“冰雪经济”“数字人”等。

“新型实体企业”入选2022年度十大热词

  始于2006年的“汉语盘点”活动迄今已连续举办17年,活动每年进行一次系统地汉语梳理盘点,旨在通过这些关键字或词描述过去一年的中国和世界,借以记录社会的变迁,彰显汉语的魅力。

  那么,为何“新型实体企业”能跻身年度十大热词?

  据报道,年度字词均由中国国家语言资源监测与研究中心基于大数据语料库,利用语言信息处理技术筛取,并经过专家评议而来的。如果百度一下“新型实体企业”,可以找到相关结果9580万条(百度上限为1亿条)。这充分说明,作为数实融合催生的一个企业“新物种”,“新型实体企业”由于其紧扣时代精神,表达出了日新月异的数字技术为实体经济高质量发展注入新动能,已成为新时代我国着力推动高质量发展、推进中国式现代化的重要抓手和动力担当。

  拆词来看,新型实体企业由“新型”和“实体企业”组成:“实体企业”是根本属性,“新型”为核心特征。笔者理解,“新型”至少体现在三方面。

  技术能力新。从大的趋势维度看,新型实体企业诞生于新一轮科技革命和产业变革突飞猛进的背景下,因此它们普遍将创新作为引领发展的第一动力,不断在技术研发上加大投入力度,使自身技术能力时刻保持“新型”。在近日公布的新型实体百强企业当中,2021年总研发投入6481亿元、新增发明专利5.6万件,呈现科技创新和产出“双高”的特点。其中,有1家研发投入突破千亿,有19家新型实体企业进入百亿研发俱乐部。

  运营方式新。从企业运营维度看,新型实体企业一方面具备实体基因和属性,能够深度理解和融入实体运营,但更重要的方面是要求其具备先进的数字技术和能力,并善于深度应用于大量丰富的实体场景,从而使其运营方式超越传统实体企业,成为潮流风向上的引领“新型”。当前,数据作为新型生产要素快速融入生产、分配、流通、消费等各环节,新型实体企业因为具有先进数字技术能力,再加上积累的实体运营经验,从而有着相较于传统实体企业的巨大优势。例如,新型实体企业的典型代表京东,“从实体中来,到实体中去”,依托其以往实体场景中所沉淀和淬炼过的技术和能力,通过有效激活数据要素潜能,实现超千万SKU自营货品库存周转天数接近30天,供应链运营效率全球领先。

  功能作用新。新型实体企业的一大特性是生态普惠性,即在工业生产、商品流通、信息通信、民生保障等领域,通过持续开展数字基础设施投资建设,扮演“供应链数字化服务商”角色,发挥出“数字基础设施”作用,为千行百业转型升级提供坚实的数字化底座,并提高了乡村振兴的普惠性、可及性、便利性。在2022年新型实体企业百强中,有65家承担起供应链数字化服务商的角色,不仅为行业降本增效,还增强了整个社会的产业链供应链韧性。其中,京东以“链网融合”为核心织起的货、仓、云“三网通”供应链体系,服务了超800万家活跃企业客户,是九成以上在华世界500强、近70%专精特新中小企业的共同选择,并在医疗、制造、能源等众多领域提供专业的供应链服务。

  新时代呼唤新力量。我们看到,新时代将是新型实体企业的黄金发展机遇期,新型实体企业也必将为中国式现代化注入新的源源不断的强劲动力。(邓浩然)

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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

 

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