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因火箭出现异常 英国首次本土卫星发射任务失败 ******
中新网1月10日电 综合外媒报道，当地时间1月9日，维珍轨道公司(Virgin Orbit)在英国康沃尔郡执行空基运载火箭发射卫星任务，但最终以失败告终。
图片来源：英国广播公司(BBC)报道截图据报道，负责运载火箭“发射器一号”的特别改装版波音747客机“宇宙女孩”从西南部沿海城镇纽基起飞，火箭随后在大西洋上空发射。
但此后不久，维珍轨道公司表示，火箭出现异常，无法进入轨道。英国广播公司(BBC)称，这意味着，英国首次本土发射卫星任务以失败告终。
路透社报道称，维珍轨道公司起初曾在社交媒体“推特”上发文表示，“发射器一号”已经到达地球轨道，但后来删除了这条推文。
英国航天局商业航天主管马特·阿彻(Matt Archer)表示：“接下来，政府和包括维珍轨道在内的多个机构将展开调查。”
新加坡《联合早报》称，维珍轨道公司是维珍集团旗下的一家公司，旨在为小型卫星提供发射服务。“发射器一号”是维珍轨道公司的两级运载火箭，用于向低地球轨道发射小卫星。该公司为英国亿万富豪布兰森(Richard Branson)部分拥有。
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） [责编：天天中] 阅读剩余全文（）  视觉焦点
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