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乌镇峰会发布《反电信网络诈骗倡议》 强化数据安全和个人信息保护******

　　光明网乌镇11月9日电（记者 孙满桃）在今天下午举行的2022年世界互联网大会乌镇峰会网络法治论坛上，《反电信网络诈骗倡议》（以下简称“倡议”）发布，为建设清朗网络空间贡献力量。

　　随着通讯网络技术的快速发展与应用，电信网络诈骗活动呈高发频发势头，严重侵犯人民群众财产安全，严重侵蚀社会诚信根基，严重破坏社会和谐稳定。

　　为此，倡议提出五点建议：积极参与，构建共建共治新格局；自律自觉，筑牢网络安全新基准；惩防并举，实现网络诚信新高度；提升素养，推进网络伦理新建设；加大宣传，培育全民反诈新意识。

　　其中，倡议指出，要履行主体责任，加强自我约束，促进行业自律，加快数字法治体系建设，强化数据安全和个人信息保护，共筑网络安全防线。

　　倡议强调，要加强网络诚信体系建设，筑牢社会诚信根基，严厉打击电信网络诈骗活动，多管齐下铲除电信网络诈骗犯罪的生存土壤。

　　在大力弘扬社会主义核心价值观方面，倡议提出，要践行家庭伦理、职业伦理、社会伦理和数字伦理，切实发挥个人道德和社会伦理建设对于遏制电信网络诈骗的基础性作用。

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）