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来源：500彩票app2022-11-27 17:48

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无比困难的决定？蔡英文宣布延长兵役年轻人不买账******

　　中新网12月28日电综合台湾媒体报道，27日，台湾地区领导人蔡英文时隔744天召开记者会，宣布从2024年1月1日起，2005年1月1日以后出生的役男，义务役役期由4个月延长为1年。台湾舆论对这一改革批评声浪不小，“票投民进党，青年上战场”也已经成为了台湾年轻人的惯用讽刺语。

蔡英文。图片来源：台湾中时新闻网杜宜谙摄

　　蔡英文：无比困难的决定

　　年轻人：还不都是你造成的

　　蔡英文在记者会上声称，延长兵役是“无比困难的决定”，还称“只要台湾够强，青年就不用上战场”。

　　岛内年轻人对蔡英文的说辞并不买账：“还不都是你造成的。”

　　有台湾网友直言：“问题不是服役多久，问题是为何走到兵役要延长，是谁造成的。答案大家心知肚明”。还有网友讽刺，“票投民进党，青年上战场”“为了美国优先，台湾人年年缴保护费、吃莱猪、献上台积电……结果老美还嫌不够……”。

台湾网友评论截图

　　此前，也有岛内民调显示，针对“若两岸开战是否愿意上战场”问题，高达65.2%民众表示不愿意，其中20至29岁不愿上战场比例高达七成。

　　暨南国际大学公共行政与政策学系教授柯于璋表示，那些反对“九二共识”的人从没能拿出一个像样的主张，只会叫嚣、反对，最终也只能把两岸情势逼到墙角；这些人不仅拿不出像样的主张，还只能靠延长兵役壮胆，声称只要台湾强盛，年轻人就不用上战场。

　　延长兵役的背后，

　　“选票”和“美国人”扮演什么角色？

　　有台媒分析，为了争取台湾人对延长兵役的支持，民进党当局洋洋洒洒写了26页的说帖。然而，除役男薪水大幅增加，役期纳入劳保年资，还提出分年分期入营，大学4年同时完成学业与役期的构想，摆明讨好役男与家属。

　　《中国时报》刊文称，让念大学的役男兼顾学业与役期，就是在抢短线，只为2024年选举。这个构想若要可行，最可能的办法就是大学生利用寒暑假去当兵，等于将役期拆成分期支付，这样训出来的兵，比现在4个月的军事训练役还不如，防务部门怎么会答应？当局难道不知道方案不可行？但仍释出研议讯息，目的就只有一个，降低2024年“大选”对民进党选举的冲击。这是标准的选举计算。

　　而对于台湾宣布的征兵改革，美国白宫发言人在回复台湾“中央社”询问时表示“欢迎”。这名发言人声称，美方会依循“与台湾关系法”与“一个中国”政策承诺，持续协助台湾维持足够的自我防卫能力。

　　岛内网友纷纷就此吐槽，“摆明了美国把台湾人民当炮灰在看”“台湾延长役期美国表态肯定民进党完成主人任务”“被人卖了还帮别人数钱”“募兵装模作样大可精简，改征兵浪费年轻人宝贵青春作美国梦数馒头？”

　　对此，有台湾学者分析，目前台当局的作法，只能暂时缓解来自华府的压力，相信后续华府仍会持续针对台湾防务支出、建军规划、装备采购、战术战法与役期等项目，进行“关切”。

资料图：台湾陆军学员训练画面。图片来源：台湾中时新闻网

　　备战可以避战？

　　和平才能避战！

　　台湾《中国时报》28日的一则评论直指，自蔡政府上台以来，持续操作“抗中保台”；但蔡政府从来不诚实告诉民众，搞“抗中保台”不是“请客吃饭”那么轻松，绝对是要付出代价的。

　　孙文学校总校长张亚中28日也发表评论表示，“兵役延长”一旦落实，它只是个起步，台湾未来必须还要付出更多的代价继续增购武器，也让台湾成为美国的军火库。

　　“备战才能避战”是一种似是而非的思维，要备多少军备，征募多少兵力，才能达到“避战”的效果？如果台湾确定要用“备战”的思维，那么未来防务预算必须大幅提升，“延长兵役”为1年绝对不够。

　　张亚中说，台湾人民很不幸，有一个以美国马首是瞻，不在乎台湾命运的领导人；有个唯唯诺诺，看到美国就只会点头遵命的政党。两岸关系是台湾的生死大事，但民进党当局只会用“延长兵役、增加军备、依靠美国”等陈旧方法来因应，拱手将台湾的未来交给美国来操盘。

　　“用创造两岸和平来确保台湾安全才是唯一的思路。”张亚中最后说道。

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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