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香港海关破获历来最大宗洗黑钱案 涉款约60亿港元******

　　中新社香港1月18日电 (记者 魏华都)香港海关18日召开记者会公布，海关近日瓦解一个大型清洗黑钱集团，涉款约60亿元(港币，下同)，涉案金额为香港海关历来破获的洗黑钱案中最高。

　　香港海关有组织罪案调查科财富调查课监督杨郁文在记者会上表示，海关人员去年年中根据情报锁定一个怀疑清洗黑钱集团并展开调查，发现集团9名人士于香港不同银行开设多个个人及公司银行户口，于2020年至2022年期间处理大量来历不明资金，总额高达60亿元。

　　杨郁文称，涉案9人年龄介乎39岁至68岁，其中6人报称“无业”、3人分别是保险经纪、公司经理和商人，收入为2万元至10万元不等。调查显示，9名人士的背景和财务状况与其名下银行户口内的大额可疑交易极不相称。他们更租用一个大型私人屋苑的住宅单位，怀疑是进行洗黑钱活动的营运中心。

　　香港海关人员于今年1月5日采取代号“蜂网”的执法行动，以涉嫌“处理已知道或相信为代表从可公诉罪行的得益的财产”(俗称洗黑钱)罪名拘捕上述9人，包括集团主脑，并已冻结被捕人士名下约1600万元资产。

　　同时，海关人员突击搜查10个住宅单位、8间公司和1间持牌找换店，并检获约390万元现金、点钞机、多部手提电话、电脑、公司印章、支票簿、银行卡及银行文件等。

　　香港海关表示，有关案件仍在调查中，9名被捕人士现正保释候查，不排除会有更多人被捕。(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）