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来源:快3官方2024-01-16 17:48

  

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大兴机场国际及地区航班正式复航 首班大兴至香港顺利起飞******

  中新网1月17日电 题:大兴机场国际及地区航班正式复航 首班大兴至香港顺利起飞

  中新财经作者 刘文文

  记者从北京大兴国际机场获悉,1月17日9时,从北京大兴飞往香港的南航CZ309次出境航班平稳推出,这是大兴机场恢复的首条国际及地区航线,标志着大兴机场国际及地区航班正式复航。

  随着大兴机场国际和地区航班的恢复,大兴机场E指廊迎来了国际及地区客运航班复航后的第一批旅客。南方航空、东方航空、首都航空、喜马拉雅航空等航司计划陆续恢复大兴机场国际及地区客运航线。

1月17日9时,中国南方航空CZ309航班从北京大兴国际机场启程飞往香港。这是近3年来,大兴机场首架国际及港澳台地区客运航班,标志着大兴机场国际及港澳台地区客运航线正式恢复。图为机组人员在航站楼拍照留念。 中新社记者 富田 摄  图为机组人员在航站楼拍照留念。 中新社记者 富田 摄

  当天,中国南方航空正式恢复北京大兴-香港客运航线,每周3个往返,周1/2/4由空客321机型执飞。航班去程09:00起飞,12:30抵达香港,回程13:50起飞,17:30抵达北京大兴国际机场。

  目前,南航正积极推动北京大兴至首尔金浦、首尔仁川航线的复航。在国际长航线方面,正在积极推进北京大兴-阿姆斯特丹、伊斯坦布尔航线复航事宜,以上复航航班有望在2023年夏秋航季开始恢复执行。

  大兴国际机场恢复国际航班运营的第一天,喜马拉雅航空成为第一家在大兴机场复航的境外航司,正式复航中国和尼泊尔两国首都之间的直飞航班。

1月17日9时,中国南方航空CZ309航班从北京大兴国际机场启程飞往香港。这是近3年来,大兴机场首架国际及港澳台地区客运航班,标志着大兴机场国际及港澳台地区客运航线正式恢复。图为旅客登机。 中新社记者 富田 摄  图为旅客登机。 中新社记者 富田 摄

  喜马拉雅航空公司总裁周恩永表示:“这条航线是两国首都之间最快最便捷的通道,是中国北方地区直达尼泊尔的空中快线,复航将极大方便两国之间的经贸往来和文化交流。”

  喜马拉雅航空中国区总经理安永胜透露,喜航将陆续复航加德满都至重庆、深圳、贵阳和长沙等更多城市航班,并积极筹划开通拉萨直飞加德满都的新航线。

1月17日9时,中国南方航空CZ309航班从北京大兴国际机场启程飞往香港。这是近3年来,大兴机场首架国际及港澳台地区客运航班,标志着大兴机场国际及港澳台地区客运航线正式恢复。图为旅客前往登机口。 中新社记者 富田 摄  图为旅客前往登机口。 中新社记者 富田 摄

  此外,1月18日首都航空初期计划开通北京大兴到马累(马尔代夫)航线,东航也计划于近期恢复北京大兴往返曼谷航线。

  据悉,大兴机场同期恢复国际通程中转服务,同时,恢复执行京津冀144小时过境免签政策,便利过境旅客快速通关,有效促进京津冀地区的旅游和经济发展。(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)

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