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彩云网玩法|彩云网规则

来源:彩云网投注2024-06-08 17:48

  

“你好,香港!”活动启动 香港多措施吸引旅客来港******

  中新社香港2月2日电 (记者 刘大炜)由香港特区政府主办的“你好,香港!”启动礼2日在香港会议展览中心举行。其间特区政府公布了多项吸引旅客来港的措施。其中,50万张免费机票及超过100万份的“香港有礼”消费优惠券会派发给旅客。

2月2日,“你好,香港! ”启动礼在香港举行,香港特区政府公布了多项吸引旅客来港的措施。图为香港迪士尼乐园的资料照片。 中新社记者 李志华 摄

  启动礼后的记者会上,特区政府财政司司长陈茂波表示,经历了疫情后的香港正在步入复常阶段,同内地与海外亦都恢复便捷往来,可以预期今年经济一定比去年好,旅客量及货运量也会增加。

  陈茂波表示,香港复苏的进程要有更好的发展、踏上更高的台阶。香港必须加强推广的力度,使境外旅客及商界知道香港的新发展。特区政府通过举办“你好,香港!”启动礼,正式向全球各地的朋友宣告“香港已经回来了”,将会全力、全方位展示及推广香港经济的新亮点、文化的新视野、旅游的新体验,欢迎海内外的朋友来香港“行街买嘢(逛街购物)、品尝美食”。

2月2日,“你好,香港! ”启动礼在香港举行,香港特区政府公布了多项吸引旅客来港的措施。资料图为科技博览在香港会展中心举行。中新社记者 张炜 摄

  关于免费机票的发放情况,香港机场管理局(机管局)行政总裁林天福介绍,免费机票计划将于3月1日开始,在6个月内分阶段发放。活动期间,将通过香港国泰航空、香港快运及香港航空等航空公司通过不同方式送出。首阶段将面向疫情前访港旅客最多的东南亚地区,其次是中国内地和东北亚地区。相信赠送机票后可为香港带来至少150万入境旅客,预计占未来半年内8%至10%的客流量。

  此外,今年夏季机管局将再向香港市民派发8万张机票,欢迎市民出游;还将向粤港澳大湾区居民赠送机票,相关安排届时将由航空公司公布。预计最终会送出逾70万张机票。

2月2日,“你好,香港! ”启动礼在香港举行,香港特区政府公布了多项吸引旅客来港的措施。图为香港海洋公园的资料照片。 中新社记者 张炜 摄

  关于消费券相关措施,香港旅游发展局(旅发局)总干事程鼎一介绍,初步阶段有超过1.6万家店铺准备了给旅客的消费券,其范围包括零售、餐饮、交通等。2月2日17时起,旅发局会在香港国际机场入境大堂、尖沙咀天星码头、高铁西九龙站抵港大堂以及港珠澳大桥香港口岸旅检大楼4个口岸的游客接待站派发。

  程鼎一还表示,在大型活动方面,香港今年会举办超过250个不同类型的大型盛事,包括马拉松赛、七人橄榄球赛、博物馆高峰论坛等,未来还会陆续举行很多盛事;会议展览方面,今年有超过100个国际大型会展活动举行,并且有很多国际活动正积极筹备来港举办。

2月2日,“你好,香港! ”启动礼在香港举行,香港特区政府公布了多项吸引旅客来港的措施。其中,50万张免费机票及超过100万份的“香港有礼”消费优惠券会派发给旅客。图为香港国际七人榄球赛的资料照片。 中新社记者 李志华 摄

  香港特区政府文化体育及旅游局局长杨润雄补充说,未来数月,香港将陆续举办包括首届“流行文化节”在内的多项大型节庆活动。他说:“香港已蓄势待发,准备好迎接全球人士来港。”(完)

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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]
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