苏炳添、巩立姣担任中国田径协会副主席******
中新社北京1月14日电 中国田径协会(以下简称中国田协)13日晚公布了第十届负责人和执委会名单，百米“飞人”苏炳添、东京奥运会女子铅球冠军巩立姣当选中国田协副主席。
中国田协章程显示，协会主席、副主席、秘书长、执委由中国田协会员代表大会选举产生，每届任期5年，连任不得超过2届，因特殊情况需延长任期的，须经会员代表大会三分之二以上会员代表表决通过。
资料图为苏炳添在西安参加2021年中国第十四届全运会男子100米复赛。 中新社记者 蒋启明 摄短跑名将苏炳添在东京奥运会男子100米半决赛中以9秒83的成绩打破亚洲纪录，是首位闯进奥运会男子百米决赛的中国人。在男子4×100米接力中，他和谢震业、吴智强、汤星强跑出37秒79的成绩，位居第四，后因英国队短跑运动员被认定在东京奥运会期间违反了反兴奋剂条例，英国队银牌被剥夺，中国队递补获得铜牌，这也是中国队在奥运会男子4×100米项目上获得的首枚奖牌。
除了此番任命外，苏炳添还拥有世界田联运动员委员会委员、暨南大学教师等多重身份，致力推动体育发展。2022年9月，苏炳添向暨南大学基金会捐赠100万元人民币，用于推动设立“暨南大学983高水平运动员培养基金”，支持培养具有爱国情怀、报国热情和积极进取的竞技精神的高水平运动员。
资料图为巩立姣在西安参加2021年中国第十四届全运会女子铅球决赛。 中新社记者 蒋启明 摄女子铅球运动员巩立姣曾多次站上世锦赛领奖台，数次获得奥运奖牌，并在东京奥运会夺得了女子铅球冠军。日前，国际奥委会盘点了2024年巴黎奥运会值得期待的田径明星选手，巩立姣名列其中。(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 乐发lv地图 |
