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受益于社会，更须回报社会！网信企业负责人谈社会责任******

　　12月27日至29日，由中央网信办、国家市场监督管理总局、国家广播电视总局、天津市人民政府指导，中国网络空间研究院、天津市委网信办、中共天津市滨海新区委员会、天津市滨海新区人民政府主办，《网络传播》杂志、北京大学新媒体研究院承办的2021网信企业发展和社会责任论坛在京举行。期间，网信企业围绕“强化使命担当，践行社会责任，推动网信企业规范健康发展”主题，分享了各自实践。

　　让技术更有温度

　　截至2021年6月，我国互联网上市企业总市值达18.8万亿元，较2020年底增长3.9%。一年多来，我国网信企业在弘扬主流价值、共享信息资源、引领产业发展、促进经济转型、推动技术创新、服务改善民生等方面，发挥了重要作用。

　　“互联网的蓬勃发展，不断拓展人类的认知边界，有效助力经济社会高效发展。发展并不代表无序扩张，技术迭代也不是野马脱缰。新时代下，互联网企业的社会责任尤为重要。”新浪微博首席执行官王高飞说。

　　云账户(天津)共享经济信息咨询有限公司董事长杨晖介绍，云账户利用数字技术赋能，坚持科技向善，实现了“秒批办照”“秒级到账”“无工不保”。

　　腾讯集团副总裁陈勇认为，责任的升级推动着腾讯对社会责任理解的进化。腾讯正在“科技向善”的牵引下，探索以“三个统一”来推动可持续社会价值创新——企业发展与社会价值的统一，向上升级与向下扎根的统一，立足当下和着眼未来的统一。

　　压实平台主体责任

　　在主论坛上，中国网络空间研究院党委副书记宣兴章宣介了《中国网信企业发展和社会责任报告(2021)》。网信企业代表宣读了《中国网信企业发展和社会责任倡议书》。

　　爱奇艺创始人、首席执行官龚宇认为，企业的发展要坚持经济效益和社会效益相统一，要更好地承担起社会责任和道德责任。他表示，近期文娱领域乱象频出，对网络文明空间造成了一定冲击，为此开展的综合治理工作则为文娱行业扫除积弊和网信企业的健康发展指明方向。

　　“京东现有近20万一线小哥，大多来自农村地区，京东全部签订正式劳动合同，缴纳五险一金，并提供学习成长空间。京东于去年启动乡村振兴‘奔富计划’，计划用三年时间带动乡村万亿产值增长。”京东集团副总裁曾晨说。

　　将安全理念融入网络

　　当前，数字化已经成为国家经济社会发展的核心驱动力，融入经济社会发展的各领域全过程，网络安全是数字化发展的前提、基础和保障，与经济社会发展紧密相关。

　　奇安信集团总裁吴云坤表示，网络安全已成为国家安全的重要组成部分，网络安全企业必须承担起保卫国家网络安全的责任，发展自己的安全能力来支撑和支持国家安全能力建设。

　　“企业发展受益于社会，企业也必须积极回报社会，发展和责任不是对立的两面，而是相互缠绕形成的企业‘DNA’，一家企业只有勇于承担社会责任，才能获得更好的发展。”吴云坤说。

　　杭州安恒信息技术股份有限公司高级副总裁段平霞也认为，企业的健康、高质量发展是企业践行社会责任的基础，要善用自身优势，在最能发挥价值的地方作出贡献。

　　她还提到，做好人才培养，是企业践行社会责任的最佳路径；坚定网络安全为人民，是网络安全企业践行社会责任的永恒灯塔。（记者 黎梦竹 李政葳）

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）