人民币汇率“六连涨”折射中国经济向好预期******

　　本报特约评论员

　　世界之变、时代之变、历史之变正以前所未有的方式展开，“虽有狂风骤雨，更有辽阔深邃和澎湃动力”。全面贯彻落实党的二十大精神，充分认识并切实用好我国经济发展的多方面比较优势和有利条件，继续夯实“稳”的基础，持续增强“进”的动能，在更周全的“稳”与更高质量的“进”良性互动中推动高质量发展，中国经济定将不断焕发新气象，为全面建设社会主义现代化国家开好局、起好步。

　　2023年开年6个交易日，人民币对美元汇率中间价走出“六连涨”，进入6.7元区间。1月9日，人民币对美元中间价报6.8265，创下2022年8月22日以来新高，调升647个基点。当日离岸、在岸人民币盘中双双收复6.8元关口。1月10日，人民币对美元中间价报6.7611，再次大幅上调654个基点。这轮自2022年11月开启的人民币对美元汇率中间价反弹回升，至此已累计上涨超6%。

　　从去年末到今年开年至今，人民币汇率走出了一波反弹回升行情。2022年底以来的人民币汇率大幅反弹、境外资本流入持续增长，充分反映了国际金融市场坚定看好我国经济发展。特别是近期，得益于稳增长政策显效，经济活动加快恢复，给予我国资产乃至人民币汇率更多溢价，人民币汇率得以在一篮子货币中走势领先。不仅是汇率市场，在经济复苏预期的支撑下，全球投资者对人民币资产更是表现出极大热情。展望2023年，国内经济运行有望总体回升，对人民币汇率将构成强有力支撑。

　　消费正在回暖，中国经济企稳反弹明朗。去年以来，我国经济发展面临不小的困难挑战，经济恢复的基础尚不稳固，疫情仍是影响经济平稳运行的重要因素，需求收缩、供给冲击、预期转弱三重压力仍然较大。应当看到，这些问题是前进中的困难挑战，我国经济韧性强、潜力大、活力足，长期向好的基本面没有变。

　　在刚刚过去的元旦小长假期间，全国各地烟火气升腾、百业回暖。相关部门的数据作出了有力的说明——元旦假期全国铁路日均发送旅客较去年11月份增长109%；国内旅游收入265.17亿元，同比增长4.0%；新年首日，全国营业影院数量创下近10个月以来的新高；“2023全国网上年货节”首日，全国网络零售额452亿元，比去年年货节首日增长了6.5%。

　　尽管疫情并未完全结束，但生活正在被一点点焐热，消费正在加快回暖，传递出中国经济向上向好的积极信号。面向崭新的2023年以及更长远的未来，只要我们内心笃定，充满信心，坚持稳字当头、稳中求进，中国经济这艘巨轮就一定能够逆风而上、奋楫扬帆，在向上、向好、向着高质量发展的道路上稳健前行。

　　宏观政策是推动经济恢复、企稳向上的重要保障手段，也是促进经济社会发展提质增效的重要激励工具。2022年我国综合施策，坚持阶段性措施和制度性安排相结合、组合式手段并举。中国经济航船能在外部风浪的多轮冲击下保持平稳运行，一条重要经验就是持续强化政策联动，一系列宏观政策靠前发力、精准有力、形成合力，不断巩固经济回稳向上的基础。经过应对内外部各种冲击挑战的实践，宏观调控举措更加丰富，政策储备工具更加充足，各方面准备更加充分。

　　2022年中央经济工作会议强调“积极的财政政策要加力提效”，2023年要适度加大政策扩张的力度，提高政策效能，更好发挥财政撬动社会资金的杠杆作用；强调“稳健的货币政策要精准有力”，今年货币政策力度要够，保持流动性合理充裕，投向结构要精准，尤其要支持小微企业、科技创新、绿色发展等领域；强调“产业政策要发展和安全并举”“科技政策要聚焦自立自强”“社会政策要兜牢民生底线”。坚持系统观念、做好统筹兼顾，加大宏观政策实施力度，加强各类政策协调配合，就能形成共促高质量发展的合力。

　　世界之变、时代之变、历史之变正以前所未有的方式展开，“虽有狂风骤雨，更有辽阔深邃和澎湃动力”。全面贯彻落实党的二十大精神，充分认识并切实用好我国经济发展的多方面比较优势和有利条件，继续夯实“稳”的基础，持续增强“进”的动能，在更周全的“稳”与更高质量的“进”良性互动中推动高质量发展，具有长期向好前景的中国经济定将不断焕发新气象，为全面建设社会主义现代化国家开好局、起好步。

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