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特斯拉上海超级工厂2023年首月销量预计超6.6万辆******

　　中新社上海2月3日电 (浦帆)全国乘用车市场信息联席会(简称：乘联会)3日发布的1月中国新能源乘用车厂商批发销量数据显示，特斯拉上海超级工厂1月销量预计达66051辆，同比增长10.3%，环比增长18.3%。

　　特斯拉中国于1月6日宣布，特斯拉国产车型大幅降价，Model3起售价22.99万元(人民币，下同)，Model Y起售价25.99万元，创下国产特斯拉历史最低价格。特斯拉公司副总裁陶琳表示，特斯拉价格调整的背后涵盖了无数工程创新，包括不限于整车集成设计、产线设计、供应链管理等方面，始终坚持以成本定价。

　　据介绍，目前特斯拉上海超级工厂拥有超高的生产效率，用40多秒的时间就能下线一辆Model Y白车身。2022年投入运营的美国得州超级工厂、德国柏林超级工厂，也正在全球范围内“复刻”上海超级工厂的生产效率与产业影响。

　　价格的调整也显著拉动了需求。特斯拉中国表示，春节黄金周期间，特斯拉全国门店都沉浸于“看车、购车”的热潮中，其中不乏选购家庭第二辆用车的用户，以及以燃油车置换特斯拉的用户。

　　据介绍，为配合中国用户使用及生活习惯，特斯拉于1月16日开启空中下载技术(OTA)更新，上线微信小程序、苹果音乐、芒果TV、手写输入法等十余项功能，另为配合中国新年氛围，还推出春节定制版灯光秀。(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

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）