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史无前例的技术挑战！福岛核电站要大规模取出这类碎片******
中新网2月1日电 据日本共同社1日报道，日本原子能损害赔偿和反应堆报废等支援机构1月31日宣布，将设置专门委员会讨论大规模取出东京电力福岛第一核电站熔落核燃料(燃料碎片)的具体施工方式。
图为日本福岛第一核电站核污水储水罐。报道称，考虑到3号机组的取出作业，将探讨施工方式的难题，力争大致在明年春季汇总报告。
专门委员会预计将由原子能规制委员会前委员长更田丰志等原子能、土木、建筑领域专家等约10人组成。
支援机构称：“大规模取出是在世界范围内也史无前例的技术挑战。社会关注度也很高，将以安全性为大前提展开探讨。”
取出燃料碎片计划从发生堆芯熔融的1至3号机组之中，内部情况掌握取得进展的2号机组开始实施。最初将试验性地取出少量，再慢慢扩大规模。对于1、3号机组，具体的施工方式和时间尚未敲定。
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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