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中小企业数字化转型“不会转”怎么办？业内人士这么看******
中新网1月10日电 (中新财经记者 吴涛)数字化转型已成为企业应对外部不确定性的关键策略，推动中小企业数字化转型，能够有效提升其竞争能力，也有利于构建全链条全流程的数字化生态，促进产业数字化和数字产业化。
然而，我国中小企业量大面广，发展阶段不一，一些中小企业“不想转、不敢转、不会转”现象仍然存在。如何解决这种现象？西安合璧信息科技有限公司联合创始人、COO郭雨诺10日表示，对于中小微企业，尤其是街头门店，既需要有低成本、好用的数字转型工具，也需要有平台的助力和支持，服务商的切实指导。
记者1月10日从APEC中小企业信息化促进中心了解到，由该中心和蚂蚁集团首次举办的中小企业数字化优秀案例评选活动收官，来自农业、制造、医疗、汽车、服务业等众多行业20个优秀案例最终入选。通过优秀案例以点带面，为中小企业数字化转型提供参考。
活动现场。中新网记者 吴涛 摄APEC中小企业信息化促进中心主任张辉东表示，编撰中小企业数字化转型典型案例，举办线上线下数字化论坛和专题研讨会，加强与APEC各经济体交流借鉴先进经验，可为亚太地区中小企业数字化的推广和应用起到了积极作用。中心将继续发挥作为APEC各经济体平台和纽带的作用，加强在促进中小企业数字化转型和创新发展方面的交流与合作。
作为平台企业的代表，蚂蚁集团相关人士表示，支付宝开发平台上活跃着超过1.1万个数字化服务商，开放了1300个API接口。帮助中小微企业搭上数字化快车，是蚂蚁一直努力的方向。“我们不断思考如何做好攻坚数字技术，服务实体经济，更快更好地促进中小微企业数字化转型这道题。”(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） [责编：天天中] 阅读剩余全文（）  视觉焦点
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