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美共和党议员履历造假麻烦不断 民主党人趁机出手******

　　中新网1月11日电 综合报道，深陷履历造假丑闻的美国国会共和党众议员乔治•桑托斯麻烦不断。两名民主党议员10日向众院道德委员会递交了一份针对他的道德投诉，称其未能及时、准确、完整地提交财务披露报告，敦促委员会对此展开调查。

　　当地时间10日，民主党议员里奇•托雷斯和丹尼尔•高曼向众院道德委员会提交了针对桑托斯的道德投诉，并向共和党国会办公室提交了一份六页的文件副本。

　　议员们声称，桑托斯没有提交准确和完整的财务披露报告的时间，违反了政府的道德规定。

　　两人将注意力集中在一些关于桑托斯财务记录的指控上，包括他未能在共和党初选前提交财务披露表格，他是否正确地报告收入，以及他是否通过他的公司从事欺诈活动。

　　投诉指出，桑托斯披露他每年从其公司Devolder获得超过100万美元的红利。但是，财务数据公司Dun&Bradstreet估计，截至2022年7月20日，该公司收入仅为43688美元。

　　议员们还指出，桑托斯在巴西里约热内卢的财产所有权存在分歧。财务报表显示他在巴西有一套公寓，但他说他并不拥有这处财产。

　　众院道德委员会首先必须决定是否针对这一投诉展开调查。目前还不清楚该委员会是否会这样做。托雷斯说，如果该委员会认为这些指控是有道理的，桑托斯应该面临纪律处分。

　　桑托斯针对投诉回应称，“他们想做什么就做什么”。

　　当被问到他是否担心时，这位议员回答说：“我没有，我没有做任何不道德的事。”当被问到他是否认为自己做错了什么，他补充说，“我没有。”

　　自从上个月桑托斯履历造假的细节浮出水面以来，众院议长麦卡锡基本上一​​直保持沉默。众院多数党领袖斯卡利斯10日在众院共和党新闻发布会上表示，党内领导层将在内部处理有关桑托斯的问题。

　　“显然，人们对我们所听到的感到担忧。我们将不得不坐下来和他谈谈。”斯卡利斯说。

　　此外，竞选法律中心9日向联邦选举委员会提交了一份投诉，指责桑托斯违反竞选财务法的行为。纽约东区和纳苏县地方检察官也在调查桑托斯。

　　巴西执法部门也将恢复对桑托斯的欺诈指控，重新审理2008年他参与的一起刑事欺诈案。

　　桑托斯现年34岁，作为共和党人，在2022年美国中期选举中当选代表纽约州国会第3选区的众议员。他近期被美媒揭露履历造假，包括教育背景和工作经历等，他本人也在媒体追问下承认造假行为，但诡辩称“这不妨碍我当好国会议员”。

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）