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深圳拟推共有产权房 售价约为土地出让时市场价的50%******

　　中新网1月17日电 深圳市住建局网站17日就《深圳市共有产权住房管理办法(征求意见稿)》等公开征求意见。

　　起草说明指出，共有产权住房主要面向符合条件的户籍居民供应。市政府可以根据住房供需情况，逐步将常住居民纳入供应范围。

　　申请条件主要为：深户、在深缴纳社保满5年、无自有住房、未在本市享受过购房优惠政策、5年内未在本市转让过或因离婚分割过自有住房等。

　　起草说明明确，共有产权住房销售价格按照土地出让时市场参考价格的50%左右确定，单套住房销售价格根据项目销售均价，结合楼层、朝向等因素确定。

　　共有产权住房实行产权按份共有，购房人产权份额按照项目销售均价占市场参考价格的比例确定，原则上不低于50%，同批次销售的同一项目的产权份额相同；其余部分为政府产权份额。共有产权住房实行产权封闭流转。签订买卖合同未满5年需退出的，应当向代持机构申请收购个人产权份额；签订买卖合同满5年的，购房人可面向符合条件的对象转让个人产权份额或者申请收购。

　　此外，共有产权住房交付使用后，购房人承担整套住房专有部分和共有部分的物业服务费以及使用过程中全部管理责任和义务，不得擅自出借出租住房。购房人应当全额缴交所购共有产权住房的物业专项维修资金，承担整套住房专有部分和共有部分使用过程中全部维修维护责任和义务。对于开发建设单位、房地产经纪机构及个人等各类主体存在违法违规行为的，通过责令限期改正、罚款等多种方式加以约束，促进共有产权住房的公平善用。(中新财经)

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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）