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这些树枝，刷新认知！******

　　河南宋国故城遗址发现大面积千年桑、柏树枝

　　近400平方米的桑、柏树枝堆积层

　　近日在宋国故城遗址被发现

　　其保存状况较好

　　纹理结构清晰

　　这些树枝背后

　　藏着古代

　　令人惊叹的建筑智慧

　　研究发现

　　大面积桑、柏树枝为宋代遗存

　　主要用于城墙地基的加固保护

　　滑动长图了解一下吧！

　　记者从河南省商丘市文物考古研究院获悉

　　考古人员还发现了一批生活用具

　　及少量冶铸遗存等

　　此外，在城墙解剖过程中还发现大量纴木洞、永定柱和榫卯槽等城墙修筑或补筑遗存

　　这些发现刷新了

　　人们对宋国故城遗址城墙修筑技术的认识

　　也为研究两周至唐宋时期城墙建筑技术

　　提供了新材料

　　宋国故城遗址是全国重点文物保护单位

　　是春秋五霸之一宋襄公曾经居住的宋国都城遗址上层层叠压着宋国故城汉代梁园城隋唐睢阳城隋唐宋州城宋代应天府城明代归德城等古城

　　呈现出“新城叠旧城”的地下奇观

　　目前，相关发掘研究工作还在推进中

　　更多神奇的“古人智慧”

　　敬请期待！

　　策划：齐慧杰、林嵬

　　监制：胡国香、桂娟

　　记者：史林静、李安

　　制图：聂毅

　　文案：赵露露

　　编辑：王晶晶、唐颢宸

　　专家支持：中国社科院考古研究所研究员、商丘市文物考古研究院院长岳洪彬

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）