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打造数字生活“新入口”，数字社区加速推动数实融合******

　　你的数字生活有哪些“打开方式”？邮箱、浏览器还是app？随着信息技术快速迭代，“入网上云”的方式也更加多元，沉浸式的数字社区成为越来越多网民的选择。

　　工信部下属中国信息通信研究院近日发布《数字社区研究报告（2022年）》指出，伴随着数字经济的发展，数字社区这一新型网民生态圈正成为数字生活的“新入口”与数字经济的载体。

　　2023年1月5日，在辽宁省凌源市一家文化传媒公司，工作人员用直播方式推介凌源百合。新华社记者 王乙杰 摄

　　报告指出，数字社区是以新一代信息技术为基础，以海量数据为流通要素，以先进的数字化交互手段为主要表现形式，通过打造高互动的数字生活场景，建立人与人、人与物、人与社会之间的信任连接，从而实现线上线下高效融合的新型互联网社区。

　　中国信息通信研究院总工程师敖立说，当前，数字社区的主要表现形式从图文和语音转向以短视频、直播等为主，交互更实时、场景更丰富等特点，催生了消费、生产新业态、新模式。

　　让消费更“可感知”。什么样的羊绒最亲肤，羊绒毛衣如何洗护？通过在直播间进行内容输出，服装品牌“三只小山羊”2022年“双11”成交额创新高。“三只小山羊”创始人杨玉勇告诉记者，通过短视频内容分享，可以将消费者带入穿、洗、护等多种与服装相关的生活场景。消费者的感知更多元，对品牌的信任就更多，连接就更紧密。这就是数字社区推动消费的实践。

　　2022年8月9日，在福建省福安市赛岐镇象环村的葡萄种植园，工作人员直播推销葡萄。新华社记者 姜克红 摄

　　新年伊始，快手发布“村播计划”，通过幸福乡村带头人评选等多种方式，扶持农村优质主播成长，推动农产品销售。过去三年，快手幸福乡村带头人项目在全国发掘和扶持超过100名乡村创业者，通过数字社区模式累计带动1万多户百姓增收。快手科技副总裁宋婷婷表示，下一步将借助数字社区做好主播培育，助力乡村振兴。

　　让产业运行更高效。面对生产周期较长的家具供应链，如何精准锁定产能、筛选合适供应商、洞察用户需求是林氏木业要解决的重要问题。企业负责人告诉记者，借助钉钉平台打造产业链数字社区，企业将供应链质检、装车运输等20多款应用与生产连接。“运营人员可通过实时报表调整采购计划，生产供应商可及时备货，实现上下游的协同。”

　　《数字社区研究报告（2022年）》指出，数字社区具有普惠、连接、效率和信任四大特征，将生产要素在数字世界连接成多个内容模块，形成内容生态，催生更多数字化服务。

　　“数字社区的每个内容板块背后都连接着多条产业链，各条产业链覆盖产品或服务供给的全链路。”敖立说，数字社区不断扩展、丰富人们的交互空间与生活生产消费方式，其间孵化、催生的大量技术场景赋能到实体产业，成为服务现代化产业体系建设的新型移动互联网产品形态。

　　“大力发展数字社区，打造具有高互动特点的数字生活场景、产业场景，将推动数字技术更好赋能千行百业，助力实体企业在产业互联网的竞争中赢得先机。”中国信息通信研究院有关负责人说。（新华社记者 张辛欣）

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）