官方强调不能出现新的交楼风险！释放哪些深层信号？******

　　中新经纬1月17日电 1月17日，全国住房和城乡建设工作会议召开，部署2023年“十二条”重点工作。

　　据媒体公开报道，全国住房和城乡建设工作会议指出，房地产工作要融入党和国家事业大棋局，锚定新时代新征程党的使命任务和当前的中心工作来展开。

　　一是稳预期；二是防范风险，要“抓两头、带中间”，以“慢撒气”的方式，防范化解风险；三是促进转型。各项制度要从解决“有没有”转向解决“好不好”。有条件的可以进行现房销售，继续实行预售的，必须把资金监管责任落到位，防止资金抽逃，不能出现新的交楼风险。

　　上海易居房地产研究院研究总监严跃进表示，此次会议将住房工作提高到了新高度，即“房地产工作要融入党和国家事业大棋局”。这也意味着房地产工作要通盘考虑，尤其是要从中国式现代化新征程的角度出发，积极做好2023年的工作。

　　严跃进分析，此次会议提及“抓两头、带中间”“慢撒气”等概念。其中，“抓两头”提及了出险企业和优质房企。尤其是会议提及不让违法违规者金蝉脱壳，这一点说明针对出险企业的问题处置，既要防范风险扩大，也要落实追责的工作。而“慢撒气”的表述是此前有过的，其借用交通术语，比较形象地表达了房企风险处置的思路，要防范爆胎式的风险释放做法，通过“慢撒气”的方式，确保房地产运行稳定，减少急打方向盘或侧翻的风险。

　　严跃进表示，此次会议明确提及了现房销售的模式。这也是住建部首次系统、明确提出现房销售的概念。这也要求各地政府和房企关注预售制度的改革，要积极推进现房销售的模式开展。

　　此外，全国住房和城乡建设工作会议还部署了2023年“十二条”重点工作：

　　一是以增信心、防风险、促转型为主线，促进房地产市场平稳健康发展；

　　二是以发展保障性租赁住房为重点，加快解决新市民、青年人等群体住房困难问题；

　　三是以实施城市更新行动为抓手，着力打造宜居、韧性、智慧城市；

　　四是以深化城市管理改革为动力，提高城市科学化、精细化、智能化管理水平；

　　五是以提升现代生活条件为目标，建设宜居宜业的美丽村镇；

　　六是以建筑业工业化、数字化、绿色化为方向，不断提升建筑品质；

　　七是以彰显地域特征、民族特色和时代风貌为核心，加强城乡历史文化保护传承；

　　八是以协同推进降碳、减污、扩绿为路径，切实推动城乡建设绿色低碳发展；

　　九是以健全风险防控机制为关键，坚决守住城乡建设领域安全底线；

　　十是以制度创新和科技创新为引擎，激发住房和城乡建设事业高质量发展动力活力；

　　十一是以加强国际交流合作为载体，持续为世界人居领域发展作贡献；

　　十二是以自我革命精神为引领，全面加强党的建设。

　　严跃进认为，此次住建部住房工作会议的召开，具有非常好的指导意义。一是比较系统对房地产市场的各类问题做了总结和分析，对于2023年房地产工作的开展具有非常好的指导意义。尤其是在住房消费领域，也明确了鼓励的措施，对于理解2023年房屋销售市场和住房政策工具等都有非常好的启发。

　　二是此次会议有很多新提法值得关注，包括对房企的态度、房企转型的思路等，尤其是现房销售方面的工作，这都是各地需要积极关注和开展的。各地要结合此次会议精神做好相关配套工作。

　　三是此次会议后，房地产市场应该会有新气象。客观说，当前房地产依然面临一些新的挑战。但是鉴于房地产政策和工作思路更加明确和清晰，尤其是政策持续支持，所以房地产发展面临了历史上最好的机会。在支柱产业的角色定位下，2023年房地产发展势必有好的发展态势，并积极朝着新发展模式方向推进。(中新经纬APP)

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