美媒：特朗普共和党内支持率跌至历史最低点******
中新网2月2日电 据美国《新闻周刊》当地时间1日报道，一项潜在共和党初选选情的调查发现，特朗普在共和党选民中的支持率“已经跌至八年前步入政坛以来的最低点”。
资料图：特朗普。据报道，这项由“北极星意见研究”进行的民调结果显示，虽然特朗普仍然是共和党内一支“强劲的力量”，即便他以独立人士身份参选，也会得到一定支持。但是，大多数共和党选民不希望看到特朗普成为2024年该党的总统候选人。
1月16日至21日进行的民意调查发现，共和党内的热门人选、佛罗里达州州长德桑蒂斯(尚未宣布参选)在三个不同的测试中保持“实质性”领先。如在德桑蒂斯和特朗普中进行选择，52%的人支持德桑蒂斯，只有30%的人选择支持特朗普。
调查显示，特朗普的形象、行为和年龄对共和党选民的看法影响最大。大多数共和党人认为他无法在2024年获胜，或者因为“认为他过于关注过去而不是未来”而放弃对他的支持。
此外，YouGov民调结果显示，特朗普的支持率自2022年下半年开始就已经在下降，2022年9月份时有56%的人希望他竞选总统，这一比例到12月份下降至46%。
皮尤研究中心此前调查发现，自2021年7月以来，保守派共和党人对特朗普的热情下降了7%。
2022年11月15日，美国前总统特朗普在佛罗里达州海湖庄园正式宣布，将参加2024年美国总统大选。
美联社当时分析称，特朗普即便是在共和党内部也并未占据难以撼动的强势地位。佛罗里达州州长德桑蒂斯预计将成为特朗普的强劲对手之一。
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 大发平台地图 |
