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法国官方公布退休制度改革方案 计划将法定退休年龄延迟至64岁******

　　中新社巴黎1月10日电 (记者 李洋)法国官方当地时间10日公布备受各界关注的退休制度改革方案。方案计划将法定退休年龄延迟至64岁。

　　法国总理博尔内宣布了相关改革方案的具体细节。她表示，延迟退休年龄将是一个渐进的过程，从今年9月开始，法定退休年龄将每年延迟3个月。最终目标是到2030年，法定退休年龄从目前的62岁延迟至64岁。

　　根据官方解读，从2027年开始，人们需要工作至少43年才能拿到全额退休金。但20岁之前就工作的人可以提前退休。特定行业的从业者如警察、消防员等以及残障人士等也可以提前退休。

　　博尔内表示，更多的工作将使未来的退休人员获得更高的养老金。到2030年，国家的退休系统也将在财务上保持平衡。她表示很清楚改革退休制度会引发疑虑，官方提供的是能够保障财务平衡的方案并确保其公平性。她强调“必须面对现实”。

　　退休制度改革方案的出台随即在法国政界引发震动。法国主要两大反对派——极左翼政党“不屈的法兰西”和极右翼政党“国民联盟”都表示反对该方案。但与此同时，法国共和党在方案的评价方面释放了一些初步的积极信号。

　　多数民众仍然反对延迟退休年龄。Odoxa民调显示，五分之四的受访者反对将退休年龄延迟至64岁。法国BFM电视台公布的民调显示，多数受访者赞同维持62岁的退休年龄不变。

　　法国雇主联合会10日发表声明，支持通过改革“挽救退休制度”。而法国主要工会组织反对退休制度改革方案，并计划于本月19日举行罢工。

　　按计划，退休制度改革方案将于本月23日提交至内阁审议，下月初将提交议会辩论。（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）