韩国最大在野党党首将就涉地产弊案到案受讯******
中新网1月18日电 据韩联社报道，当地时间18日，韩国最大在野党共同民主党党首李在明表示，将于28日就“慰礼、大庄洞地产弊案”到案接受检方调查，再次声称他是无辜的，并指责检方对他的指控纯属捏造。
资料图：李在明据报道，李在明当天下午走访首尔市麻浦区望远市场后表示，自己虽然无辜，但既然检方又传唤，还是要去。李在明说，有许多国政、党务需要处理，工作日要干活，将于28日推迟一天到案，以免耽误政事。
报道称，李在明指责一些搞政治的检察官一边捏造莫须有的罪名，另一边掩盖罪行，滥用职权牟取私利，历史终将作出公正的评价。
韩国检方认为，在大庄洞地产弊案中，李在明作为城南市长行使了最终决定权，向民间开发商提供便利，使其获得4040亿韩元(约合22亿元人民币)的巨额收益，给城南市造成损失。
韩国检方还认为，城南市长政策秘书郑镇相等李在明的亲信向大庄洞开发商提供项目便利，并约定收受项目开发收益中的428亿韩元，而且在接受各种选举资金的过程中李在明也有所介入。
此前16日，首尔中部地方检察厅就该案传唤李在明到案接受调查。这是李在明曾于10日就“城南足球俱乐部赞助金”一案到案受讯后，时隔6天再被检方传唤。
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 go彩票地图 |
