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“台企快服贷”破解中小微台企贷款难 42家台企获逾6000万元支持******

　　中新社福州1月30日电 (记者 龙敏)福建正发力破解中小微台企贷款难点。福建省商务厅30日通报，截至目前，42家台企获得“台企快服贷”约6200万元(人民币，下同)。

　　在两岸经贸合作中，福建是大陆台企最集中的地区之一，也是两岸各领域交流合作最密切的地区之一。目前，福建有台企1.1万多家。

　　以往中小微台企遭遇融资难的最大问题，是经营上不具备规模，也没有足够的担保品，同时大陆对于台企在台湾征信等方面信息获取上也存在较大困难，金融机构给予其授信的信心不足，融资不易。因此，“融资难、融资贵”成为台企反映突出的问题。

　　去年，福建省商务厅等机构主动服务商务领域中小微台企融资需求，持续推动落实“台企快服贷”等政策性优惠贷款，为台企融资提供支持。目前，福建已建立服务对象企业池，并采用名单制动态管理，支持信用好、经营正常的中小微台企争取“台企快服贷”。

　　福建已有2家银行发放了“台企快服贷”，分别是厦门银行向22家企业放款约4200万元，福建省农村信用社联合社向20家企业放款约2000万元。

　　福建省商务厅相关负责人介绍，“台企快服贷”平均年化利率低至4.1%，为解决台资企业“贷款难、贷款贵”问题作出积极探索。下一步，将进一步加强与金融机构沟通合作，加大惠企政策宣传力度，持续推动“台企快服贷”落到实处、发挥实效，更加积极主动服务中小微台企融资。(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）