点击右上角
微信好友
朋友圈
请使用浏览器分享功能进行分享
我国海域二氧化碳地质封存潜力巨大******
全国地质调查工作会议今天(12日)召开，会上首次发布了我国海域二氧化碳地质封存潜力评价结果，结果表明我国海域二氧化碳地质封存潜力巨大，可为国家碳达峰碳中和目标的实现提供重要支撑。
此次调查，中国地质调查局充分利用了20多年海洋地质调查实测的地质和地球物理数据，创新提出了符合中国海域地质条件的二氧化碳地质封存潜力评价方法与适宜性评价方法，首次系统的评价了我国海域三个级别的二氧化碳地质封存潜力。
自然资源部中国地质调查局青岛海洋地质研究所高级工程师 袁勇：我们主要是针对我国海域18个主要沉积盆地进行了评价，预测我国海域主要沉积盆地二氧化碳地质封存潜力有2.58万亿吨。具备一个是地壳稳定性好，第二个是地层的厚度大，第三个构造地层圈闭多，这样的话二氧化碳地质封存的潜力就会相对比较大。
二氧化碳地质封存，就是通过工程技术手段，把捕集到的二氧化碳直接注入至地下800米到3500米深度范围内的陆上或海底咸水层，是国际公认的有效促进碳减排的重要措施。（央视新闻客户端）
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
彩神彩票app地图 |
)