钱勇：中国式现代化打破“现代化等于西方化”的迷思******
中新网北京11月17日电 (记者 张尼)“中国式现代化摒弃了西方以资本为中心、物质为中心、两极分化、物质主义膨胀、对外掠夺扩张的现代化老路，我们也打破了‘现代化就等于西方化’这种迷思。”生态环境部环境与经济政策研究中心党委书记、主任钱勇16日在北京表示。
16日，以“启航新征程 推动绿色发展”为主题的生态环境部与欧在华跨国企业高层圆桌会在北京举行。此次圆桌会由生态环境部环境与经济政策研究中心、中国新闻社主办，中国新闻网承办。
钱勇作主题报告时表示，中国式现代化是中国共产党领导的社会主义现代化，既有各国现代化的共同特征，但更有基于自己国情的中国特色，主要体现在五个方面：第一是人口规模巨大的现代化；第二是全体人民共同富裕的现代化；第三是物质文明和精神文明相协调的现代化；第四是人与自然和谐共生的现代化；第五是走和平发展道路的现代化。
钱勇强调，中国结合自身的国情和实践，探索出自己宝贵的现代化发展道路，既能走得通又能走得好，这既是办好中国自己的事情，也是对全世界重大的贡献。
图为钱勇在圆桌会上作主题报告。在他看来，二十大报告对全面建设社会主义现代化国家的目标任务做了全面部署和安排。“未来五年是全面建设社会主义现代化国家的关键时期，对实现第二个百年奋斗目标也至关重要。”
同时，钱勇指出，“人与自然和谐共生是中国式现代化一个重要的中国特色，促进人与自然和谐共生是中国式现代化的一个本质要求。”
“推动经济高质量发展是全面建设社会主义现代化国家的首要任务，中心任务里的首要任务是高质量发展，推动经济社会发展绿色化、低碳化是实现高质量发展的关键环节。”钱勇称，二十大把绿色发展、生态环境保护摆到了前所未有的高度。中心任务、首要任务和关键环节环环相扣，绿色低碳发展既是重要环节又是推动新的发展、高质量发展的重要内生动力，中国加快绿色低碳发展的理论逻辑、任务逻辑、行动逻辑更加紧密、更加内生、更加融合。
钱勇强调，二十大报告明确，坚持把发展经济的着力点放在实体经济上，还提出推动制造业高端化、智能化、绿色化发展。所以，现在中国对绿色经济、绿色技术、绿色产品有极大的新增需求，同时对传统行业绿色化改造也有很大需求，会创造巨大市场。
“中国有超大规模的国内市场，它不仅给本国经济带来显著的规模经济优势、创新发展优势和抗冲击能力优势，也为全球经济发展提供重要支撑。”钱勇表示，中国经济稳中向好、长期向好的基本面没有变，韧性还是比较强，回旋余地还是比较大，大家对中国的发展要有信心。
他说，中国经济结构体系中更多绿色高端经济的结构变化带来新机遇、新市场。欧盟各国在许多产业领域处于领先地位，特别是在制造业方面有显著优势，在这些方面和中国合作有助于双方顺应新产业变革的大趋势，加快形成绿色发展的新优势。(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 大地彩票地图 |
