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中消协：想方设法提高消费纠纷解决率******

　　中新网1月11日电(中新财经记者 谢艺观)中消协11日发布消息，在广泛征集消费者和社会各界意见的基础上，确定2023年全国消协组织消费维权年主题为“提振消费信心”。

　　据介绍，围绕“提振消费信心”年主题，中消协和全国消协组织计划开展以下方面工作：

　　一是广泛深入开展年主题宣传，扩大社会影响，促进形成共识。

　　二是开展企业保护消费者权益社会责任研究和新形势下消费者权益保护现代化研究，制定企业保护消费者权益良好行为规范，出台消协组织现代化建设指导意见。

　　三是针对直播带货、预付式消费、大数据“杀熟”等问题和领域开展理论与实务研究，揭露批评有损消费信心的行为，发表消协观点，提出立法、监管建议，推动相关制度不断完善。

　　四是完善消费教育大纲，推进网上消费教育基地建设，创新方式、丰富载体，实现消费教育品牌化可视化传播，以消费者喜闻乐见的方式普及消费知识。持续开展治理过度包装、反对餐饮浪费等活动，倡导企业加快生产方式绿色转型，呼吁消费者践行绿色低碳生活方式。围绕加快消费提质升级，开展智能化产品、电子设备、养老产品、婴幼儿产品等产品比较试验，及时更新数据库信息，优化“消协帮您选”微信小程序内容，为消费者选择优质产品提供客观真实的参考依据。

　　五是持续开展百城市消费者满意度测评，推动城市消费环境改善优化。关注消费薄弱环节以及消费新业态、新模式，重点开展预付式消费、农村消费环境等方面的监督调查，推动解决影响消费信心的突出问题。

　　六是推动全国消协组织投诉处理系统优化升级，实现消协组织、经营者、消费者三方实时在线互动，提升投诉处理网络化、智能化、便利化水平。综合运用投诉信息公示、体察、约谈、支持起诉、公益诉讼等手段，想方设法提高消费纠纷解决率和消费者满意度。(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）