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来源：一分快3邀请码2024-07-18 17:48

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香港：50万张机票免费送！ ******

　　就在今天，香港特区政府向来港旅客送上“新春大礼包”！

　　香港特区行政长官李家超在2月2日举行的“你好，香港！”大型全球宣传活动启动礼上宣布，将向中国内地及海外旅客派发50万张免费机票。他形容：“这是世界上最大的欢迎礼物。”

　　“你好，香港！”宣传活动，为一连串向全世界讲好香港故事、推广香港商机、文化景点及旅客体验的活动揭开序幕。

　　机票送给谁？怎么送？

　　本场宣传活动中最吸引旅客的，莫过于免费机票的赠送了。至于送给谁、如何送，香港机场管理局(机管局)行政总裁林天福解答了这一疑问。

　　林天福表示，这50万张机票是机管局于2020年4月分别向国泰航空、香港快运及香港航空预购。免费机票计划将于3月1日开始，在6个月内分阶段发放。

　　6个月的活动期间，各航空公司将通过不同方式送出免费机票，例如抽奖、先到先得、买一送一等。首阶段将向疫情前最多访港旅客的东南亚地区，包括泰国、马来西亚、新加坡、菲律宾、印尼等地送出机票，其次是中国内地和东北亚地区。

　　林天福表示，相信赠送机票后可为香港带来至少150万入境旅客，预计占未来半年内8%至10%的客流量。

　　此外，今年夏季机管局将再向香港市民送8万张机票，欢迎市民出游；还将向粤港澳大湾区居民赠送机票，相关安排届时将由航空公司公布。预计最终会送出逾70万张机票。

2月2日，“你好，香港！”大型全球宣传活动启动。图为启动仪式。陈永诺摄

　　除赠送机票，香港还将如何迎客？

　　当然，除赠送机票外，香港特区政府还准备了一系列活动、优惠措施吸引旅客到来。

　　香港特区政府文化体育及旅游局局长杨润雄表示，将邀请知名人士及网红推广香港，包括艺术、文化、体育盛事、自然生态古迹、城市同维港美景、中西美食、全港景点等，又特别为旅客准备名为“香港有礼”等一系列精选优惠等，向他们表达热烈欢迎。

　　杨润雄介绍，未来数月，香港将陆续举办包括首届“流行文化节”在内的多项大型节庆活动。他说：“香港已蓄势待发，准备好迎接全球人士来港。”

　　香港旅游发展局(旅发局)总干事程鼎一表示，旅游业界组织会出访全球不同地方，参与旅游展览，通过会展活动创造商机，并且传递香港欢迎他们的讯息。

　　就“香港有礼”相关优惠，程鼎一介绍，初步阶段有超过1.6万家店铺、准备了100万份优惠奖赏给旅客，将向旅客发放零售、餐饮、交通等领域的优惠券。2月2日17点起，旅发局会在香港国际机场入境大堂、尖沙咀天星码头、高铁西九龙站抵港大堂以及港珠澳大桥香港口岸旅检大楼4个口岸的游客接待站派发。

　　程鼎一补充，在大型活动方面，香港今年会举办超过250个不同类型大型盛事，包括马拉松赛、七人橄榄球赛、博物馆高峰论坛等，未来陆续还举行很多盛事；会议展览方面，有超过100个国际大型会展活动举行，并且有很多国际活动正积极筹备来港举办。

　　疫情下，访港旅客人潮不见。如今，无论香港的维港海滨、太平山顶、星光大道、主题乐园等闻名景点，还是西九文化区的香港故宫文化博物馆、M+博物馆等全新地标，都已经开放怀抱，欢迎海内外的朋友来港“行街买嘢(逛街购物)、品尝美食”。

　　文字记者：刘大炜

　　视频记者：梁源

　　摄影记者：陈永诺

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）

[责编：天天中]

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