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海外网评：美国政客的拙劣反华表演违背历史潮流******

　　当地时间1月10日，美国会众议院通过决议成立“中国特设委员会”，以应对中国对美国构成的所谓“多方面威胁”。1月11日，中国外交部发言人汪文斌回应称，希望美方有关人士客观理性看待中国和中美关系，从美国自身利益和中美共同利益出发，同中方相向而行，推动发展相互尊重、和平共处、合作共赢的中美关系。

　　该委员会的成立是第118届美国国会众议院正式开议后通过的第二项决议。如此着急地成立这样一个委员会，暴露了麦卡锡是多么急于稳定和巩固自己的地位。对一个用了4天时间、经历了15轮投票才勉强当选的众议长来说，麦卡锡第一时间展现强硬对华立场，无非是要表现他“兑现”了在中期选举前许下的“承诺”，也是为了安抚共和党内那些一直反对他出任议长的最极端、最激进的议员。从这个角度来说，新国会通过的第二项决议便赤裸裸地针对中国，其中的政治表演成分实在太过明显。

　　值得注意的是，成立该委员会的决议在众议院以压倒性的优势获得通过。在政治极化、两党高度对立的美国，两党竟然只能在对华议题上找到“共识”，足见当下弥漫在华盛顿政治圈的对华焦虑是多么严重。两党政客的这种合流很可能将中美关系推向更危险的激流险滩。彭博社评论说，这反映出美国政客中存在一种普遍情绪，要求采取对抗性策略来遏制世界第二大经济体。全球咨询公司特内尔常务董事加布里埃尔·维尔道撰文说，这个新的特别委员会所带来的政治压力，可能会迫使拜登政府对中国采取更加强硬的立场，影响到那些在中国开展业务的跨国公司。

　　沉迷于政治表演的美国政客们该睁眼看看，持续破坏中美关系的行为，最终也会令美国自身受伤。以特朗普时代实施的至今仍未解除的对华关税措施为例，美国民间反关税组织“关税损害美国”的数据显示，迄今为止，美国政府发动的关税大战已经给美国农业、零售业、制造业、商业及消费者造成了超1340亿美元损失。彼得森国际经济研究所2022年10月发布的报告指出，关税损害了美国的制造业产业、就业和出口，也在一定程度上损害了美国公司在美国和国际市场上的竞争力。在题为《在中国问题上，国会是自己最大敌人》的文章中，彭博社专栏作家米希尔·夏马尔表示，美国（对中国）筑起高墙，导致本国企业损失数十亿美元。世界各国都认识到全球化对提高各国竞争力和繁荣至关重要。不幸的是，美国政界太多人忘记了这一点。

　　美国政客的拙劣反华表演违背和平、发展、合作、共赢的历史潮流。中美关系今天出现的种种困局，与美国政客始终难以摒弃“冷战思维”密切相关，始终沉溺于大国对抗和“冷战胜利者”幻象中的美国，该醒醒了。（聂舒翼）

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）