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外商的中国春节：把“家”搬到县级市 开启事业新版图******

　　(新春走基层)外商的中国春节：把“家”搬到县级市 开启事业新版图

　　中新网宁波2月1日电(记者 林波)忙着租赁厂房，忙着采购设备，忙着洽谈订单……“忙碌”是德西斯拉夫·迪米特罗夫·德斯波多夫(Desislav Dimitrov Despodov)在中国的真实写照。这个春节，他把“家”从北京搬到浙江宁波余姚，在当地的中国—中东欧国际产业合作园开启了事业新版图。

　　“抓紧时间让落地项目运行起来，以便进一步把设备投入安装和运营。”德西斯拉夫·迪米特罗夫·德斯波多夫来自保加利亚索菲亚，是当地生物可降解材料项目的创始人。

　　2023年1月初，由保加利亚外商独资的项目——宁波保加华生物材料有限公司在余姚完成工商注册和银行开户，正式落地中国—中东欧国际产业合作园。

　　这是继匈牙利、波兰等国家之后，第四个在该园区落户的中东欧国家项目。

　　因为看好中国市场，2013年以来，他长期生活工作在中国。

　　“在北京已经居住了10年。”德西斯拉夫·迪米特罗夫·德斯波多夫表示，这10年来，他一直从事高分子材料聚合等方向的技术研发和产业布局，希望开拓中国市场，将产品销往全球。

　　这次落地中国—中东欧国际产业合作园的项目，正是其深耕10年的生物基可降解材料项目。

　　“项目刚落地就迎来中国重要的传统节日春节。”原本应该轻松悠闲的春节假期，德西斯拉夫·迪米特罗夫·德斯波多夫却过得十分忙碌，为了加快项目投产，他果断把“家”从北京搬到了余姚。

　　从中国首都搬到县级市，德西斯拉夫·迪米特罗夫·德斯波多夫直言有过犹豫和担心，“但园区的服务，让我对这个陌生的城市有了亲切感。”

　　“全程代办、全程接送、全程翻译等，让我看到了这座城市的贴心之处。”德西斯拉夫·迪米特罗夫·德斯波多夫解释说，为了帮助他找到合适的房子，工作人员还带他看了好几个小区，让他在两天内就找到了满意的房子入住。

　　虽是县级市，但在他眼中，仍充满了发展动力。

　　其实，在中国生活的这些年，德西斯拉夫·迪米特罗夫·德斯波多夫也去过很多城市，在他看来，留住项目，优质服务只是一个方面，还需要强有力的产业支撑和经济基础。

　　通过考察，他了解到余姚享有“中国塑料城”的美誉，拥有目前中国最大的集塑料原料销售、塑料信息发布等于一体的专业生产市场，这也为其项目发展打下了产业基础。

　　“在余姚研发生产生物基可降解新材料无疑是一个明智的选择。”新的一年，德西斯拉夫·迪米特罗夫·德斯波多夫希望他的产品可以更好地与余姚的塑料产业达成合作，实现共赢。(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）