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2022中国宋庆龄基金会“文化小大使”活动获奖建议名单公示公告******
各学校、各院团、各校外教育机构、同学们：
由中国宋庆龄基金会主办，文化和旅游部国际交流与合作局支持，海外中国文化中心、中国宋庆龄青少年科技文化交流中心承办的2022中国宋庆龄基金会“文化小大使”活动已于近期举办终评会，专家评审委员会严格按照评审标准进行了评选。现将各奖项获奖建议名单公示如下：
“文化小大使”称号获得者建议名单
封烨惠Feng Ye Hui（阿联酋）
Habib Mohamed Kutb Ibrahim哈比柏·穆罕默德·伊布拉辛
（埃及）
Katherine Hartwig 星月（澳大利亚）
Qi Ali齐阿理（巴基斯坦）
Samuilik Varvara萨米丽克·瓦尔瓦拉（白俄罗斯）
Karolin Kanledjian 佳琳（保加利亚）
Adjalla Owen 阿加拉·欧文（贝宁）
Navez Emma 拿威·艾玛（比利时）
Пиманова Мария Сергеевна 皮玛诺娃·玛丽亚·谢尔盖耶夫娜（俄罗斯）
Navez Gabriel 拿威·加佰利（法国）
Fu Yuk Wing 傅钰颍（菲律宾）
Lin Chu 林楚（斐济）
Sarah Aldashti 王钰兮（科威特）
Dalcielo Mattia 唐龙（马耳他）
Kam Zhi Jing 甘芷静（马来西亚）
Marie Laurene Olivia Douce 玛丽·劳伦斯·奥利维亚·杜丝（毛里求斯）
Bubba Austin 布巴·奥斯汀（美国）
Tugsbayar Suvd-Erdene 珍珠（蒙古国）
Eden 岩弄禾（缅甸）
Krishav Pant 景天（尼泊尔）
Raymond David 李佳韩（坦桑尼亚）
Samuel Sun 孙梓航（新西兰）
Molnár Benedek 博骏（匈牙利）
Вита 维塔（亚美尼亚）
Mohsen Lotfollahi Ghaffari 穆森（伊朗）
Evie Wong 黄艺美（英国）
黄紫橙 Huang Zicheng（中国北京）
张梦阳 Zhang Mengyang（中国天津）
赵柏阳 Zhao Baiyang（中国广州）
王露晗 Wang Luhan（中国北京）
“优秀奖”获奖者建议名单
Alvina Lin 林榆惠（澳大利亚）
Jiang Taotao 江涛（澳大利亚）
Jana Ahmed El-Sayed Ismail 贾娜·艾哈迈德·伊斯玛仪
（埃及）
Azan Ali 王赞（巴基斯坦）
Abraham Alexis Orozco Paz 张庆鹏（秘鲁）
Krasovskaya Kira 科拉索夫斯卡娅·基拉（白俄罗斯）
Kursakova Varvara 库尔萨科娃·瓦尔瓦拉（白俄罗斯）
Afina Kulik 阿菲娜·库里克（俄罗斯）
Aveline Shi 施欣宜（菲律宾）
Yeeun Jung 郑艺恩（韩国）
Chong Khe Yun 张可韵（马来西亚）
Bayasgalan Enkhjin 恩和金（蒙古国）
Batabaatar Mandirvaa 曼迪日娃（蒙古国）
Thuy Shun Lei Tun 杨珮瑄（缅甸）
Die Die Ta 芬芬（缅甸）
Ye Min Aung 杨有章（缅甸）
Yang Yiyun 阳一韵（摩洛哥）
Maja Djordjević 玛雅·德约德耶维奇（塞尔维亚）
Zihan Zhang (Nicole) 张子涵（希腊）
Aw Ren Yu 胡人予（新加坡）
Shanwen Tan 陈善文（新西兰）
Muneera 茉莉（也门）
Nguyen Thanh Mai 阮青梅（越南）
蒲芊颖 Pu Qianying（中国北京）
陈勃充 Chen Bochong（中国北京）
宋沅芮 Song Yuanrui（中国青岛）
李 程 Li Cheng（中国广州）
赵梓涵 Zhao Zihan（中国北京）
白佳鹭 Bai Jialu（中国成都）
魏 宇 Wei Yu（中国宁夏）
“人气奖”建议名单
Janet Balareva 陈梦兰（保加利亚）
Ye Min Aung 杨有章（缅甸）
Yang Yiyun 阳一韵（摩洛哥）
Pattaraporn Huang 黄盈盈（泰国）
Amani Gabriel Kessi 胡天赐（坦桑尼亚）
Zhang Zihan (Nicole) 张子涵（希腊）
Wen Xuanlan (Audrey) 温宣岚（新加坡）
白佳鹭 Bai Jialu（中国成都）
雷涵涵 Lei Hanhan（中国北京）
付思雅 Fu Siya（中国北京）
钟何沐希 Zhonghe Muxi（中国北京）
梅宸瑞 Mei Chenrui（中国北京）
赵梓彤 Zhao Zitong（中国北京）
刘雅函 Liu Yahan（中国北京）
孙书萌 Sun Shumeng（中国北京）
库美乔 Ku Meiqiao（中国深圳）
公示时间：即日起至2023年1月18日23:59（北京时间）。
咨询方式：
邮箱：hdzj@sclc2017.org
联系电话：（+86）010-53935571
（+86）13511080846
（+86）13611004161
如有异议，请于公示期间致电或邮件咨询。本活动最终解释权归中国宋庆龄基金会所有。
备注：标注国家以参与者注册所属国为准。
获奖者名单排名不分先后。
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）
正确看待城市人口收缩，城区人口降低不代表城市活力下降
他为中国导弹雕刻翅膀 零件厚度仅头发丝的1/16(图)
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