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来源:云顶彩票客户端下载2024-03-08 17:48

  

当选2022年度十大新词 “新型实体企业”新在哪?******

  12月20日,国家语言资源监测与研究中心、商务印书馆、光明网联合主办的“汉语盘点2022”活动揭晓了年度字词。其中,“新型实体企业”作为数实融合催生的企业新类别,当选2022年度十大新词。

当选2022年度十大新词 “新型实体企业”新在哪?

  无独有偶。在11月27日举办的中国企业家博鳌论坛“中国式现代化下的新型实体企业发展之路”研讨会上,中国企业评价协会发布了“2022新型实体企业100强”及发展报告,国家电网、京东、华为位居前三。

当选2022年度十大新词 “新型实体企业”新在哪?

  一时之间,“新型实体企业”被深度聚焦,成为经济领域最受关注的概念之一。事实上,新型实体企业虽然位列“2022年度十大新词”,但我们并不陌生,它已经融入我们生活的方方面面。以位居三甲的新型实体企业为例,国家电网深耕公用基础设施、保障生产生活用电,很多零售和消费背后都有京东的供应链在支持,华为则多年来都是高科技行业的领军者之一。新型实体企业科技含量高、数字技术能力强,是新时期经济发展和产业结构保持活力和张力的主力军,代表着一种更具创新性的实体经济生产力。

  当今社会,无论经济形态、生产模式、行业生态如何变化,都不能离开实体经济这个内核,否则就成为了无源之水、无根之木。数字经济则起到为实体经济提质增效的作用,两者的深度融合、协同互促,最终为企业和国民经济发展输出不竭的动能。

  新型实体企业的崛起,是时代的要求,也是时代的创造。传统实体产业转型升级,需要数字技术和创新力高效赋能,而数字经济的发展必须以实体经济为依托,才能挤压经济“泡沫”,避免“虚拟陷阱”。因此,在数实融合的大潮下,拥有传统实体基因、兼具数字技术能力的新型实体企业得以蓬勃发展,展现出强大的抗风险能力和成长性。

  新型实体企业在技术先进性、生态普惠性等多个层面,都表现出其领先性,从而能够担当更多的社会责任。新时期定义的现代化企业,不仅要创造经济价值,更要创造社会价值,成为经济和社会发展坚实的支撑。来自中国企业评价协会的数据显示,新型实体企业百强2021年的总研发投入达6481亿元、新增发明专利5.6万件,呈现科技创新和产出双高的特点。巨额的研发投入,在实现自身科技创新的同时,对外输出数字技术服务,也能够助力千行百业生产工艺升级、经营效率提升。

  开放、共享的服务,一如京东打造的“有责任的供应链”,惠及产业链上下游,创造了更多的商机和就业岗位。这样的例子比比皆是,国货老品牌,借助京东的数字化营销,重新焕发青春魅力;京东通过技术扶贫、技术下乡,再辅以智能物流,让大山里少为人知的土特产跨越地域屏障飞向千家万户,并走上了品牌化、规模化经营的大道;采用京东的C2M反向供应链服务,制造工厂能为用户精准画像,开发新产品的市场调研时间和上市周期大大缩短……

  当选2022年度十大新词,有力地证明了新型实体企业的先进性,也是未来市场主体的主流形态。促进经济高质量发展,奔向共同富裕,需要深化数实融合,为新型实体企业创造和开拓更为广阔的空间。“苟日新,日日新,又日新”,相信未来必将开启一段充满信心和希望的经济新征程。(罗江海)

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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]
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