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特朗普支持率回归 民调显示遥遥领先这位潜在对手！******
中新网1月19日电 综合报道，一项最新民调显示，在一场假想的共和党初选对决中，前总统特朗普领先佛州州长德桑蒂斯17个百分点。
晨间咨询(Morning Consult)当地时间18日公布的民调显示，特朗普在潜在共和党初选选民中的支持率为48%，德桑蒂斯紧随其后，支持率为31%。
当地时间2022年11月15日，美国前总统特朗普在佛罗里达州海湖庄园发表演讲，正式宣布将参加2024年美国总统大选。特朗普的领先地位与2022年11月中期选举以来的一些民调不同，这些民调显示德桑蒂斯缩小了与特朗普的差距，或在某些情况下领先。
前副总统彭斯以8%的得票率排在第三位，紧随其后的是前众议员切尼，她的得票率为3%。
过去一个月里，特朗普在晨间咨询民调中的支持率一直保持在45%到50%之间，而德桑蒂斯一直徘徊在30%左右。
民调机构发现，过去一个月，特朗普在潜在共和党初选选民中的支持率正在提高，77%的人对他有好感。在晨间咨询的民调中，特朗普的净支持率——从支持他的人中减去不支持他的人的百分比——在近一个月来首次超过50%。
民调显示，在假想的大选对决中，德桑蒂斯对拜登的表现会比特朗普好一些。德桑蒂斯以44%对41%的支持率领先拜登3个百分点，拜登以43%对40%的支持率领先特朗普3个百分点。
2022年11月，特朗普成为第一位宣布参加2024年总统竞选的主要共和党候选人，但其他几位共和党人已经表示，他们正在考虑参选。德桑蒂斯并没有发表公开声明，但媒体猜测他会参选。
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] 阅读剩余全文（）  视觉焦点
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