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嘉义市长选举，民进党继“九合一”选举后再吞一败******

　　【环球时报综合报道】继上月“九合一”选举惨败后，民进党再吞一败。

　　嘉义市长选举因无党籍候选人黄绍聪11月2日去世，台“中选会”依法公告停止该项选举，并定于12月18日投票。结果国民党籍市长黄敏惠得到59874票，以27084票的巨大优势碾压民进党候选人李俊俋，顺利连任。2018年的“九合一”选举，黄敏惠当时在蓝营分裂的情况下拿到58558票，最后只以2302票的微弱优势击败寻求连任的民进党候选人涂醒哲。

　　黄敏惠再下一城后，国民党在“九合一”选举中总共拿下14个县市执政权，在北港溪以南，嘉义市也是国民党唯一执政县市。黄敏惠18日下午在支持者簇拥下发表当选感言，她对民进党当局喊话说，“这是基层团结对高层发出声音，请兑现铁路高架化全额补助、盖轻轨的承诺”。国民党主席朱立伦表示感谢嘉义市民出门投票力挺黄敏惠，国民党不会有一丝自满或任何一丝高兴，仍会持续努力另外两场“立委”补选，包括明年1月8日的台北市“立委”补选以及接下来的南投县“立委”补选。

　　资深媒体人黄扬明称，黄敏惠再度连任，不仅是第四度担任嘉义市长，更是台湾地方自治史上在同一县市任职时间最长的民选首长。据了解，嘉义市自1982年改制后共有11届市长，其中黄敏惠担任第7、第8、第10以及刚当选的第11届市长。《中国时报》19日称，嘉义市政治板块绿略大于蓝。黄敏惠打“政绩牌”、长期勤耕基层获得肯定，而且国民党此次展现团结，“全党护一人”，相比之下民进党的李俊俋选前5个多月才被征召参选，被质疑不接地气，加上绿营地方分裂、11月底“九合一”选举惨败等因素，导致李俊俋在嘉义市惨败。

　　针对再次败选，民进党代理党主席陈其迈对选举结果表示尊重，称民进党会持续检讨、反省。台“立法院副院长”蔡其昌19日称，民进党已启动检讨机制，会汇整出检讨方向。但民进党“立委”何欣纯在脸书上质疑，没有大破大立，就没有大开大合，“我们的检讨到底是什么？”“中广”董事长赵少康19日称，选民觉得给民进党的教训还不够，“苏贞昌还在那里，民进党真的有检讨吗？”他批评民进党所谓检讨都是打擦边球、虚晃一招，没有真正检讨核心问题，推估台北“立委”补选，选民还是会继续教训民进党。网友纷纷留言称，“派系斗争不团结，样样涨价的民生问题，高官不愿倾听民意。选举挫败，还不倾听、检讨，台湾未来堪忧”。

　　《联合报》19日称，“九合一”败选后，民进党检讨小组归纳的意见多半不知所云，除了怪年轻人怕上战场，还怪抖音洗脑年轻人不投票，令人啼笑皆非。而在11月26日大败后，12月18日嘉义市长选举又败，民进党不少人担心明年1月的台北“立委”补选也可能以败选收场，即明年1月15日补选党主席上任前，民进党将面临三连败。文章称，岛内民众没有耐心等待民进党重整，“若没有自省能力，继续与民意脱节，下一个失败很快就要来临”。(张 若)

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）