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来源:凤凰彩票玩法2024-09-27 17:48

  

哭泣30分钟后,谷爱凌说:“我会尽快回来”******谷爱凌社交媒体截图。

  中新网1月28日电 北京时间28日,XGames冬季极限运动会在美国阿斯本打响。中国滑雪运动员谷爱凌原计划参加自由式滑雪女子U型池和自由式滑雪女子坡面障碍技巧两个项目的争夺。但因在训练中受伤,谷爱凌宣布退出XGames的比赛。

  谷爱凌28日晒出了她为本次比赛准备的新动作,并在个人社交媒体上写道:“今天训练不幸摔得很重,医生开始担心是十字韧带ACL损伤。过去几个小时我很郁闷很难受,不过30分钟前检查结果刚出来了,我的膝盖没有严重损伤。我很幸运,只造成了膝盖的扭伤和骨头挫伤。”

  “坏消息是这星期的Xgames没有办法参加了,过去几个小时,我更加清晰地感知身体健康的重要性,我会尽快回来的。”

谷爱凌社交媒体截图。

  对于这次意外,谷爱凌十分伤心。她表示,自己在核磁共振检查中哭了30分钟,最后还是收起难过的表情,向关心她的人报平安。

  值得一提的是,新赛季开始后,谷爱凌状态十分出色。在刚刚结束不久的自由式滑雪U型场地技巧世界杯加拿大卡尔加里站的比赛中,谷爱凌三天之内连夺两个冠军,强势开启2023赛季。

资料图:2月18日,中国队选手谷爱凌在比赛中。当日,北京2022年冬奥会自由式滑雪女子U型场地技巧决赛在张家口云顶滑雪公园举行。中国队选手谷爱凌夺得此项目金牌。 中新社记者 富田 摄

  还记得去年初的北京冬奥会上,谷爱凌收获了自由式滑雪U型场地技巧和大跳台两枚金牌,以及坡面障碍技巧银牌。冬奥会结束后,她在2022年将更多的精力投入到大学学业中。

  在忙于学业的同时,谷爱凌也没有放弃她热爱的滑雪运动。2022年末,她在社交媒体上发布了恢复自由式滑雪训练的动态,并对即将到来的新赛季充满期待。

  但令人遗憾的是,谷爱凌状态正佳的时候,伤病突然来袭,打乱了她的参赛计划。不过正如很多网友所说,强者之所以为强者,就是能微笑面对各种困难坎坷。

  俗话说:“留得青山在不怕没柴烧。”希望谷爱凌早日养好身体,战胜伤病。我们也期待着她重返赛场的那一天。(完)

                                          • 凤凰彩票论坛

                                            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(

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