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美媒：乌克兰已成为测试美国武器的试验场******
中新网1月16日电 美国有线电视新闻网(CNN)15日在题为《乌克兰如何成为西方武器和战场创新的试验场》的文章中指出，乌克兰危机爆发为美国及其盟友提供了测试武器的机会，乌克兰成为了“所有意义上的武器试验场”。
资料图：美国向乌克兰提供的军援。该媒体援引熟悉西方情报的消息人士称，在乌克兰应用的设备“从未在两个工业发达国家之间的冲突中实际使用过”“是真实世界的战斗测试”，乌克兰也因此成为“所有意义上的武器试验场”。
报道称，乌克兰危机已成为美国军方关于其系统效用的重要数据来源。了解战场情况的美国军事官员和英国智库的研究指出，其中一些武器显示出比预期要低的效率，例如“弹簧刀”无人机和反雷达导弹。“海马斯”火箭炮发挥了一定的作用，且美国意识到，它们在密集使用时需要频繁的技术维护。有五角大楼官员称，美国军方领导人将会对此进行多年研究。
美方还发现，M777榴弹炮是乌军火力的重要组成，但这种榴弹炮会因频繁使用而磨损，导致精度和效率降低。此外，这种火炮系统很难快速移动避免遭到还击，在无人机和空中监控无处不在的世界里，它们“很难隐藏”，可能会被放弃。
还有多名情报和军事官员向CNN表示，他们希望可以制造廉价的一次性武器，例如价值1万美元的“单向攻击”无人机。
乌克兰局势恶化以来，美国和西方不断“拱火”，向乌克兰提供军事援助。据统计，仅美国一国，自拜登政府执政以来，就已向乌克兰承诺了总额约249亿美元的军援。
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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