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彩虹多多骗局|新版APP下载-安全购彩

来源:彩虹多多开户2024-02-21 17:48

  

土耳其怒而召见西方九国大使,这件事“悬了”!******

  中新网2月3日电(甘甜)放狠话、召大使……近日,土耳其与欧美多国的外交争端再度升级。

  而愤怒之中的土耳其,还给寻求加入北约的瑞典亮起了“黄灯”。分析称,至少在土耳其大选结束之前,瑞典“入约”进程或将继续停滞不前。

资料图:2月2日,德国驻土耳其伊斯坦布尔总领事馆外,一辆装甲警车正在附近看守。

  外交争端升级!土耳其召见九国大使

  当地时间2月2日,土耳其外交部召见美国、荷兰、瑞士、瑞典、英国、德国、比利时、法国及意大利的驻土大使和代表,对这些国家临时发布土耳其旅行警告或关闭驻土领事馆的行为表示关切。

  土耳其外交部表示,各国几乎同步采取的行动不够谨慎和妥当,这种做法只会助长恐怖主义行为。

  土耳其为何有此举动?这还要从近日在瑞典等国发生的反对土耳其的示威活动说起。

  当地时间1月21日,瑞典首都斯德哥尔摩一连举行多场涉及土耳其和瑞典加入北约的抗议活动。期间一名极右翼政党的领导人在土耳其大使馆附近公开焚烧了《古兰经》,引发土方强烈谴责。

  作为对焚烧《古兰经》的回应,有约200名抗议者在土耳其伊斯坦布尔的瑞典领事馆前举行集会。集会中有人焚烧了一面瑞典国旗。

  在此之后,荷兰与丹麦街头也出现了类似场面。

  尽管一些欧洲国家对此进行谴责,但也有瑞典官员声称,出于言论自由,无法阻止事件的发生。

  不仅如此,以“安全原因”为由,意大利和美国等向本国公民发出警告,称在土耳其发生袭击的风险增加。与此同时,德国、法国和荷兰等还暂时关闭了在土使领馆。

资料图:土耳其总统埃尔多安。

  瑞典“入约”悬了?

  西方国家的反应随即引发土耳其怒火。作为回应,土耳其在上周警告其公民,在美国和欧洲存在“可能的仇外心理和种族主义袭击”。

  土耳其内政部长索伊卢抨击称,西方发出安全警告是为了向土耳其施压。他还谴责上述国家关闭使领馆,是企图干预或将于5月举行的土耳其总统和议会选举。

  “他们正在对土耳其发动心理战。”索伊卢表示,“他们试图破坏土耳其的稳定。”

  与此同时,瑞典批准在土驻其使馆外举行的示威后,土耳其照会瑞典驻土耳其大使提出抗议,并取消了瑞典国防大臣访问土耳其的计划。

  土耳其总统埃尔多安更是放狠话,只要瑞典听任上述事件的发生,意味着安卡拉不会支持瑞典加入北约的要求。

  埃尔多安说,土耳其积极看待芬兰申请加入北约,但不支持瑞典的申请。“我们对芬兰的立场是积极的,但对瑞典则不是积极的。”

  目前,瑞典正和芬兰一道申请加入北约。按照规程,北约必须在30个成员国“一致同意”前提下才能吸纳新成员。土耳其和匈牙利尚未正式批准瑞典和芬兰加入北约。

  原本土耳其就多次高调反对两国加入北约,直到与之达成三方协议。芬兰和瑞典同意在库尔德工人党和武器禁运等问题上,向土耳其让步。

  而今,随着土耳其和瑞典之间的矛盾再度升级,瑞典“入约”悬念陡生,而芬兰则被指有机会“单飞”。

  路透社称,分析人士预计,至少在土耳其大选结束之前,瑞典加入北约的进程将继续停滞不前。

  《卫报》则指出,随着外交争端发酵,安卡拉已暂停了两国加入北约的谈判。外界此前预计7月在立陶宛首都维尔纽斯举行的北约峰会上,两国有望获准成为北约成员,如今希望可能会破灭。

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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)

[责编:天天中]
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