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5项数字化转型国家标准正式立项******

　　国家标准化管理委员会近日下达2022年第四批推荐性国家标准计划，由全国信息化和工业化融合管理标准化技术委员会（SAC/TC573）归口管理的《数字化转型管理参考架构》《数字化转型管理能力体系建设指南》《数字化供应链体系架构》《数字化供应链成熟度模型》和《数字化供应链通用安全要求》5项国家标准正式获批立项。

　　《数字化转型管理参考架构》和《数字化转型管理能力体系建设指南》2项国家标准与已发布的国家标准《信息化和工业化融合数字化转型价值效益参考模型》（GB/T 23011-2022）相互配套，是指导数字化转型的基础性、通用性标准，目的是引导各类组织以体系架构方法为引领，以价值为导向、能力为主线、数据为驱动，系统性、全局性推进数字化转型，稳定获取转型成效。

　　《数字化供应链体系架构》《数字化供应链成熟度模型》《数字化供应链通用安全要求》3项国家标准能够为供应链各类参与主体科学认识并系统构建数字化供应链提供参考指引，帮助产业界厘清数字化供应链基本概念和核心要素，掌握数字化供应链的设计方法和实施路径，明确数字化供应链成熟度等级和评价方法，构建数字化供应链安全防护能力，加快数字化供应链体系建设。

　　下一步，工业和信息化部信息技术发展司将立足新型工业化发展，聚焦制造业高质量发展核心需求，指导标准归口单位及有关起草单位开展数字化转型领域国家标准的编制及验证工作，加快标准报批发布和试点应用，打造一批服务各类企业高效开展数字化改造、实现数字化转型升级的标准解决方案。（人民邮电报 布轩）

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）