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中国2022年银行结售汇顺差1073亿美元 外汇市场供求保持基本平衡******

　　中新社北京1月18日电 (记者 夏宾)中国国家外汇管理局副局长、新闻发言人王春英18日对记者表示，2022年，银行结售汇和银行代客涉外收支顺差规模分别为1073亿美元和763亿美元。综合考虑其他供求因素，2022年中国外汇市场供求总体保持基本平衡。

　　王春英称，近期，在内外部因素共同推动下，中国外汇市场运行更趋平稳，12月银行结售汇和涉外收支均为顺差，分别为70亿美元和231亿美元。

　　她还表示，在复杂多变的内外部环境下，远期和期权市场反映人民币汇率预期的相关指标变动幅度可控，没有出现持续较强的单边走势，说明市场主体汇率预期保持总体稳定，市场主体结售汇和涉外收支行为理性有序。

　　此外，货物贸易、外商直接投资等资金流入发挥了稳定跨境资金流动的主导作用。王春英提到，2022年，中国货物贸易跨境资金净流入规模创历史新高，较2021年增长45%，体现了中国对外贸易的发展韧性。外商直接投资资本金项下资金净流入保持较高规模，显著高于疫情前2019年水平；另据商务部统计，1至11月中国实际使用外资1781亿美元，同比增长12%，说明中国经济发展前景以及巨大消费市场对外资吸引力仍然较强。

　　近期境外投资者也在持续恢复对中国证券市场投资。王春英表示，据外汇局统计，2022年12月，境外投资者净增持境内债券和股票分别为73亿美元和84亿美元。从最新的市场数据看，近期外资参与境内证券市场保持活跃，2023年1月上半月净买入境内股票、债券合计约126亿美元。(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）