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彩虹多多开户-百科百科

来源:彩虹多多客户端2024-05-18 17:48

  

中央网信办:严肃查处网络炫富、宣扬暴饮暴食等问题******

  中新网1月18日电 据国家互联网信息办公室官方微信消息,为营造喜庆祥和的春节网上舆论氛围,中央网信办决定即日起开展为期1个月的“清朗·2023年春节网络环境整治”专项行动。此次专项行动开展时间为即日起至2月底,具体整治以下6方面:

  ——持续巩固“饭圈”治理成果,切实维护良好网络文娱生态。

  一是密切关注春节晚会、春节档影视作品有关情况,整治借机挑唆粉丝群体互撕谩骂、攻击对立等问题,严防“饭圈”问题向体育、电竞等其他领域外溢。二是加强春节期间娱乐明星网上信息呈现规范管理,防止绯闻八卦、隐私爆料等信息占用公共平台资源。三是严禁网站平台借春节活动新设针对明星个人的榜单评选,不得变相诱导应援打榜。四是集中整治各类不良“网红”问题,严肃处置存在炒作劣迹行为史、刻意扮丑等问题的“网红”博主,查处炫耀服刑经历、美化服刑生活的所谓“励志网红”。

  ——严肃查处网络炫富、宣扬暴饮暴食等问题,避免不良风气反弹回潮。

  一是集中清理借“天价年夜饭”“天价年终奖”“瀑布式压岁钱”“巨额红包”“顶级豪宅”“天价彩礼”等刻意炫耀奢侈生活的图文视频信息,不得恶意炒作隐形炫富、故意攀比等问题。二是排查处置刻意展示春节期间暴饮暴食、大吃大喝画面,宣扬铺张浪费的信息。

  ——集中查处组织实施网络赌博、网络诈骗等违法违规行为。

  一是持续清理赌博引流信息,坚决关闭春节期间组织赌博交易的违法网站平台,严肃查处借棋牌类小游戏、夺宝游戏等名义或者利用建群发红包等功能变相从事网络赌博的行为。二是从严整治借“春运红包补贴”“春节集福”“有偿转让福卡”等名义实施网络诈骗问题,严防借“红包雨”“薅羊毛”等活动诱骗用户刷单。

  ——加大封建迷信和不良现象整治力度。

  一是持续清理鼓吹炒作封建迷信陋习的帖文、视频信息,处置提供算命、占卜违规服务等问题。二是严管借低俗着装、露骨动作等方式,打造“酒店媛”“景点媛”“雪媛”“农媛”“外卖媛”等各类低俗人设,进行炒作引流的问题。

  ——严管网络欺凌、网络沉迷等问题,加大未成年人保护力度。

  一是集中清理欺凌恶搞未成年人,或者诱导其从事危险动作的视频内容,持续整治利用“网红儿童”牟利等问题。二是严管利用儿童智能设备、网络游戏、游戏直播等渠道,向未成年人传播色情低俗、血腥暴力信息等问题。三是集中整治违规租号买号,鼓励家长主动为未成年人设置青少年模式,预防未成年人尤其是农村留守儿童沉迷网络。

  ——深入整治虚假信息等问题,防止渲染灰暗情绪。

  一是重点整治春节期间涉经济民生、食品卫生、安全事故等领域造谣传谣行为,加大对突发谣言信息的辟谣力度,及时澄清事实。二是持续加大对涉疫网络谣言的整治力度,查处编造春节疫情走势、杜撰最新防疫政策、伪造抗病毒秘方、虚构病患经历等问题,防止误导公众,造成社会恐慌。三是从严查处炮制年终催债讨债、破产倒闭、哭穷卖惨等虚假情节,借演绎情感纠纷、有悖家庭伦理等低俗庸俗剧情,诱骗网民打赏消费等问题。四是严格管控借发布回乡笔记、返乡见闻等不实信息刻意煽动地域攻击、散布焦虑情绪、渲染社会阴暗面等问题。

彩虹多多开户

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]
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