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李彦宏：智能交通可把通行效率提升15%至30%******
中新网1月11日电 10日，百度创始人、董事长兼CEO李彦宏在百度Create AI开发者大会(下称“Create大会”)上表示，“通过对交通网络的智能化改造，可以把通行效率提升15%至30%。”
李彦宏还预测，“智能交通方案可以使得，2027年之前，中国一线城市不再需要限购限行。2032年之前，靠交通效率的提升，拥堵问题就基本可以解决。”
此次Create大会上，李彦宏以《创新驱动增长，反馈驱动创新》为主发表演讲。李彦宏认为，创新的源头则在于“反馈”，“创新不是闭门造车。创新是你有机会进入市场，不断获得用户和客户的反馈，摸着‘反馈’过河才能实现的。”
百度创始人、董事长兼首席执行官李彦宏同时，李彦宏强调了基础软件的重要性：“必须要把软件的根扎下去，才能让创新持续发生，才能让顶层的商业更加繁荣。”
对于未来，李彦宏以“危机和希望”为关键词，在百度AI作画平台一格上，绘制了一幅画。在他看来，人工智能从今天走向未来的过程中，起起落落还会发生。“所有伟大的企业、伟大的创造者都是一样，没有一帆风顺，只有不断地历经困难再凯旋。困难将会刺激创新，而创新是增长的真正动力。”
“随着技术应用门槛不断降低，创造者们将迎来属于人工智能的黄金10年。”李彦宏称。
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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