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【奋发2023】上汽大众俞经民：中国汽车行业新格局正在逐步成型******
中新网1月19日电(中新财经 葛成) 近日，上汽大众汽车有限公司销售与市场执行副总经理、上海上汽大众汽车销售有限公司总经理俞经民在接受中新网“中国新观察”栏目采访时表示，中国汽车行业新格局正在逐步成型，新能源汽车正超预期增长，在碳中和、智能化变革的背景下，挑战和机会多多。
俞经民说，回首2022年，汽车行业经历了很多困难，比如原材料上涨、缺芯等供应链瓶颈。不过，新的行业格局正在逐步成型。
“新能源汽车超预期增长，碳中和、智能化、直联用户，挑战和机会多多，我们乘势而上、步履坚定。”
2023年，汽车行业正在变革中孕育新的机会。如何抓住汽车产业向新能源、智能网联转型的机遇，已经逐渐成为了传统车企当下最为重要的课题。
展望2023年，俞经民表示，全新的行业竞争环境、用户需求以及持续加深的数字化进程，将不断推动上汽大众以更年轻化、数字化的产品形象，持续提升品牌及产品吸引力。“我们将持续围绕用户的需求，打造颜值更高、科技更强的汽车产品。”
“上汽大众将持续围绕用户的需求，打造颜值更高、科技更强的汽车产品。同时，继续与用户生活在一起，共创真实的美好，开心愉悦每一天。”俞经民说。(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（）  视觉焦点
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