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2022HHI世界街舞锦标赛中国赛总决赛：诞生7项冠军******
中新网北京1月17日电 历时6个月，经过10场省级分站比赛后，2022东鹏特饮HHI世界街舞锦标赛中国赛总决赛于1月15日在重庆落幕。此次比赛，诞生了七项全国冠军。
图片来源：主办方供图HHI世界街舞锦标赛作为全球规模最大的街舞赛事，其中国赛已举办7年。2022赛季，在充满不确定性的环境下，HHI中国赛在10个省份开展了分站比赛，参赛人数突破2000。总决赛虽三度延期，仍得以在农历兔年来临前于重庆顺利举行，并被纳入重庆市文旅委着力打造的“舞动山城”赛事序列。
经过4天的激烈角逐，本次总决赛产生了2022东鹏特饮HHI中国赛的各项全国冠军：
POPPING(震感舞)冠军：腾仔
Breaking(霹雳舞)冠军：阿炮
Locking(锁舞)冠军：马梓茗
All Style(全舞种)2对2冠军：冰冰Family
少儿组(7-12岁)小齐舞冠军：羽子至上Supreme Kids
青少年组(13-17岁)小齐舞冠军：UNKOWN KIDS
成人组小齐舞冠军：UNKOWN目黑
据悉，他们将作为HHI中国代表队，参加于今年7月30日至8月5日在美国凤凰城举办的2023HHI世界赛。而本次中国赛齐舞项目的亚军和季军，也将被特邀参加2023世界赛。(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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