玛雅彩票投注|玛雅彩票下载app

来源：玛雅彩票官网网址2024-10-01 17:48

玛雅彩票投注

南非驻华大使谢胜文：非中合作为什么是互利共赢的？******

　　(中国这十年·他论)南非驻华大使谢胜文：非中合作为什么是互利共赢的？

　　中新社北京8月25日电题：南非驻华大使谢胜文：非中合作为什么是互利共赢的？

　　中新社记者吴旭

　　“由于我们的殖民历史，非洲大多数基础设施过去都是为了从非洲大陆运输原材料而建，对非洲的联通性和非洲内部贸易没有任何好处。”南非驻华大使谢胜文日前接受中新社记者专访时指出，与其他国家不同，中国的投资合作为非洲基础设施和物流更好服务于非洲国家经济发展提供了“双赢”解决方案。

南非驻华大使谢胜文日前接受中新社记者专访时指出，与其他国家不同，中国的投资合作为非洲基础设施和物流更好服务于非洲国家经济发展提供了“双赢”解决方案。图为南非驻华大使谢胜文。中新社发南非驻华使馆供图

　　非中合作为什么是互利共赢的？

　　中非合作论坛和共建“一带一路”倡议在中非合作中发挥了重要作用。中非合作论坛第八届部长级会议成果落实协调人会议8月18日举行，中国外交部表示，会议成果将更好造福中非人民。

　　“去年，中非合作论坛第八届部长级会议成功举行是非中合作发展的见证。”谢胜文表示，非中共同推动会议成果落实，目前已取得不少积极进展，许多非洲国家在贸易、投资、发展等领域持续受益。

　　“中非合作论坛是双方以平等、团结、相互尊重、不干涉别国事务等原则为基础、开展务实共赢伙伴关系的真实写照。”谢胜文强调，在中非合作论坛框架下，双方就应对疫情、恢复经济发展等务实举措进行探讨，尽管困难重重，但取得可喜进展。这再次表明，非中合作的方向是正确的。

　　泛非智库非洲政策研究所的报告显示，自2013年“一带一路”倡议提出以来，中国支持非洲国家铁路、公路、港口、大坝、工业、数字互联互通等现代基础设施项目，为非洲大陆经济增长注入了活力。

　　“中非基础设施项目对非洲国家加强互联互通，以及实现非洲大陆自由贸易区设想的非洲内部贸易增长目标，都至关重要。”在谢胜文看来，投资合作首先有助于帮助非洲提升自主发展能力，同时也使中国的技术和产品通过产能合作的方式进入非洲大陆，进而拉动中国经济增长，这是一种合作共赢的新模式。

　　“比如，来自中国的技术团队目前正在南非进行小型港口项目的可行性研究，该项目旨在积极发展南非的小型港口基础设施，为南非的贸易物流作出积极贡献。”谢胜文举例说，2021年，非中双边贸易总额再创新高，中国已经连续12年保持非洲第一大贸易伙伴国地位。“非中合作在改善投资环境、促进经济增长，尤其在减少非洲国家贫困方面取得的成果实实在在。”

　　非洲如何学好“中国减贫学”？

　　联合国发布的《非洲2021年经济发展报告》，总结了过去十年非洲的经济发展水平。报告显示，过去十年间，非洲的总体贫困水平略微下降，但是贫富差距、不平等现象日渐突出，新冠疫情更是增加了非洲的贫困人口数量。

　　“中国已经迎来消除绝对贫困的历史性时刻，非洲仍然在减贫的路上奋斗。”谢胜文说，中国提前10年实现了《联合国2030年可持续发展议程》的减贫目标，为非洲国家减贫树立了榜样，非洲需要从中国脱贫减贫的行动中汲取经验。

　　“中国的发展改善了偏远农村地区人民的实际生活条件。我们注意到，为了实现这一里程碑式的目标，中国优先考虑有效分配福利资金和进行大规模的实体和数字基础设施建设，从而使人民摆脱贫困。”谢胜文认为，中国重视农业发展、为农业提供大量资金支持的做法，尤其值得非洲学习。

　　“中国政府实施政策的根本目的是让每个人受益，而不仅仅是让小型投资团体受益。”谢胜文说，中国始终坚持以人民为中心的发展思想，坚定不移地同贫困作斗争，确保在14亿人口的全国范围内消除绝对贫困，不让一个人掉队。

　　“正因为如此，我们才对中国实现‘十四五’规划和2035年远景目标抱有信心，中国的发展目标和现代化建设不仅需要南非，也需要国际社会将同中国的合作提升到更高水平。”谢胜文进一步指出，南非将加强同中国的政治交往和促进贸易投资作为优先事项，为此，两国在中非合作论坛、金砖峰会等多边机制框架内开展合作，以促进和提升两国外交关系和经济发展。

　　“这些合作体现了双方对政治外交关系的重视。”谢胜文强调，“更重要的是，使南非能够追求其外交政策目标，以及促进非洲大陆更广泛的社会经济发展，这绝对是一种双赢的合作。”(完)

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]

阅读剩余全文（）