江秋莲：最后期限内未收到刘鑫赔付金，已向法院申请强制执行******

　　1月10日中午，江歌母亲江秋莲告诉澎湃新闻，她当天询问城阳区法院是否收到刘鑫的赔偿款，法院回复称经查询显示暂未收到。江秋莲表示其已向城阳区法院申请强制执行，审核会在7个工作日内完成。

　　2022年12月30日，江歌母亲江秋莲诉刘鑫生命纠纷权案二审宣判，刘鑫被判赔偿江秋莲各项损失近70万元。

　　据青岛晚报报道，江秋莲代理律师黄乐平曾表示，依据法律规定，刘鑫应当在1月9日(含当日)之前完成赔偿，否则江秋莲可在1月10日起两年内向一审法院提起强制执行申请。

　　澎湃新闻此前报道，青岛中院在二审判决中认为，刘鑫作为侵害风险的引入者和被救助者，未履行对救助者江歌负有的注意、救助、安全保障义务，对江歌遇害存在明显过错，其过错行为与江歌死亡后果之间存在法律上的因果关系，刘鑫应当承担侵权损害赔偿责任。青岛中院维持一审判决，刘鑫赔偿江秋莲各项经济损失49.6万元、精神抚慰金20万元，并承担全部案件受理费。

　　此前，疑似刘鑫的微博账号曾在微博上就赔款向网友发起募捐，引发争议，此后该微博被封号。(澎湃新闻记者 廖艳 何沛芸)

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