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全年总量“双顺差” 我国外汇市场供求基本平衡******

　　新华社北京1月18日电(记者刘开雄)国家外汇管理局1月18日发布数据显示，2022年，银行结售汇顺差1073亿美元，银行代客涉外收支顺差763亿美元，我国跨境资金流动总体稳定，外汇市场供求基本平衡。

　　国家外汇管理局副局长、新闻发言人王春英表示，2022年，我国外汇市场运行总体经受住了考验，人民币汇率双向浮动、弹性增强，保持了合理均衡水平上的基本稳定；我国跨境资金流动总体均衡。

　　“我国外汇市场平稳运行主要得益于两大支撑因素，表现为‘两个韧性增强’。”王春英认为，2022年，国内经济尤其是涉外经济发展韧性增强，国际收支稳健运行得到有效保障，经常账户、直接投资等基础性国际收支顺差发挥了稳定跨境资金流动的主导作用。同时，外汇市场韧性增强，可以更好适应外部环境变化。

　　“2022年，我国企业跨境收支中有接近一半使用了人民币，这有助于降低跨境交易的货币错配风险。”王春英表示，人民币汇率弹性显著提升，人民币在跨境使用中的占比持续提升，市场主体汇率风险管理水平提升。

　　据外汇局初步统计，2022年全年经常账户顺差仍将保持较高规模，与国内生产总值(GDP)之比继续处于合理均衡区间。

　　“2023年我国经常账户顺差有望继续保持在合理均衡区间。”王春英说。

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）