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湾区知交会暨地博会知识产权拍卖成交额超3200万元******

　　中新网广州1月11日电 (记者 王坚)第五届粤港澳大湾区知识产权交易博览会暨国际地理标志产品交易博览会(下称“第五届知交会暨地博会”)9日至11日在线上举行，期间，设有知识产权专场拍卖会，整场拍卖会知识产权成交金额超3200万元。

　　据介绍，此次知识产权专场拍卖会根据市场需求特点，遴选出多个技术创新突出的附加值显著的高价值专利知识产权包组进行公开拍卖，拍品涵盖医疗、新能源、智能制造、综合治理等领域的专利，具有极强的商业价值。整场拍卖会知识产权成交金额超3200万元，拍卖平均溢价率15.6%。

　　拍卖过程中，为了加深竞拍者对于拍卖标的的认识，现场专家逐一对竞拍专利的创新性、保护力度、市场应用前景等情况进行了全面分析和价值评估，帮助竞拍者更好地了解知识产权的潜在价值。

　　第五届知交会暨地博会组委会表示，知识产权拍卖会作为知交会的重要专场活动，是探索知识产权价值实现模式的创新之举，一直以来备受社会各界的广泛关注。经过5届的探索举办，目前知识产权拍卖已经发展成为一种较为成熟的加速知识产权价值实现，推动科技成果市场转化的有效路径，对推动知识产权成果转化、知识产权的价值发现和价格评估规范发展起到了积极作用。

　　据悉，此次知识产权拍卖专场由广东省市场监督管理局(知识产权局)、广州市人民政府、香港特别行政区政府知识产权署、澳门特别行政区政府经济及科技发展局主办。(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）