LG杯决赛丁浩夺冠 中国首位00后围棋世界冠军诞生******

　　中新网2月1日电 据中国围棋协会微信公众号消息，2月1日，第27届LG杯世界棋王赛决赛第二局在北京继续进行，丁浩执黑鏖战320手，半目击败杨鼎新，三番胜负2比0提前胜出，第一次登上世界冠军宝座。丁浩也成为中国围棋界第一位零零后世界冠军得主。

　　会师本届LG杯决赛的杨鼎新和丁浩，在最新中国棋手等级分排行榜上分居第三、第五位，他们之间的较量也是中国围棋巅峰水平的展示。

　　决赛第一局，丁浩执白获胜，将杨鼎新逼入绝境。第二局杨鼎新执白背水一战，力求反击。但最终杨鼎新未能抓住逆转良机，丁浩半目险胜，2比0赢得决赛胜利，实现世界冠军梦想。

　　本届之前的26届LG杯，中国和韩国棋手各12次问鼎，日本棋手2次夺魁。本届丁浩为中国棋手第13次夺得LG杯，再次超越韩国。零零后的丁浩也成为第23位拿到男子个人世界冠军的中国棋手。

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