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甘肃临夏：提速退税助推复工复产促发展******

　　新华社客户端甘肃频道1月10日电（记者胡伟杰）记者日前从国家税务总局临夏回族自治州税务局了解到，为落实组合式税费支持政策和解决纳税人缴费人急难愁盼问题，临夏州税务部门加速审核办理留抵退税，并帮助企业纾困解难，支持企业复工复产。2022年4月1日至12月25日，临夏州税务部门为纳税人办理留抵税款4.7亿元，退税进度99.3%。

　　据了解，中小微企业是享受留抵退税政策的重点群体，中小微企业户数占比86%，退税金额占比67%。享受全额退税的13个行业中，“制造业”“批发和零售业”“热力供应业”等行业受益明显。

　　临夏州税务局负责人表示，为确保大规模留抵退税政策不折不扣落实到位，临夏州税务部门每月筛选符合留抵退税政策适用条件的纳税人，摸清底数。近期，临夏州税务部门结合企业复工复产情况，掌握了解企业购进和进项税额取得情况，主动精准服务宣传，推动政策红利准确快速落地市场主体，增强企业发展信心。

　　此外，临夏州税务系统引导纳税人积极开展网上办税，加快退税审核进度。“近两年公司流动资金一直很紧张，受疫情影响，本以为这次退税短时间内不会到账，没想到申请后第二天税款就顺利到账了。”甘肃九间棚金银花科技有限责任公司法人任广强说。

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）