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来源:快盈v骗局1247-08-18 17:48

  

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多名高官遭查 乌克兰加大反腐争取“入欧”筹码******

  中新网2月3日电 综合外媒报道,当地时间1日,乌克兰执法机构扩大了对腐败的打击力度,对多名现任和前任高官及富商的住宅展开搜查。乌总统泽连斯基表示,搜查是必要的,以确保“人们不会滥用权力”。

  分析称,乌克兰此时大力反腐是为了在欧盟面前塑造积极改革的形象,以求加入欧盟及获得更多西方援助。

乌克兰执法机构搜查前内务部长阿瓦科夫的住宅。图为路透社报道截图

  ——前内务部长阿瓦科夫

  此次搜查对象包括现年59岁的前内务部长阿瓦科夫(Arsen Avakov)。

  阿瓦科夫于2021年7月辞去乌内务部长一职。路透社称,在辞职之前,他被认为是该国最有权力的官员之一,曾任该职七年有余。

  阿瓦科夫告诉乌克兰媒体,他的家之所以遭到搜查,与一项针对乌克兰空客直升机购买的调查有关。

  2023年1月18日,乌克兰一架空客直升机坠毁,造成包括当时的内务部长莫纳斯特尔斯在内多人死亡。阿瓦科夫说,调查人员查阅了内务部与空客公司的合同,该公司制造了H-225“超级美洲狮”直升机,致命坠机事故发生时,该型号直升机被用于运送官员。

  阿瓦科夫说,什么都没有发现,当时的所有合同也都获得了相关批准。

2月1日,乌克兰国家安全局(SBU)等突袭了科洛莫伊斯基在第聂伯罗的住宅。图片来源:《基辅独立报》报道截图

  ——富商科洛莫伊斯基

  涉足乌媒体、石油和银行业的富商科洛莫伊斯基(Ihor Kolomoisky)也遭到调查。

  据BBC介绍,泽连斯基出演的《人民公仆》曾在与科洛莫伊斯基有关的媒体频道播出。后者还曾出任第聂伯罗彼得罗夫斯克州州长,但因涉嫌腐败遭美国制裁。

  《基辅独立报》援引消息人士的话称,2月1日上午,乌克兰国家安全局(SBU)等突袭了科洛莫伊斯基在第聂伯罗的住宅。这位富商被指控逃避海关监管,并贪污价值10亿美元的石油产品。

  ——国防部卷入物资采购丑闻

  乌克兰执法部门还向国防部的多名官员发出因涉嫌物资采购丑闻,将对其调查的通知。

  此前,有乌克兰媒体爆料称,乌克兰国防部以“过高的价格”为士兵购买物资,这表明其中可能存在腐败问题。

  乌国防部长列兹尼科夫对此称,价格过高是承包商的“技术失误”。乌国防部副部长沙波瓦洛夫则于1月24日辞职。

  乌克兰国家反腐败局(NABU)表示,已开始调查国防部可能存在的腐败问题。

  乌克兰为何近来反腐动作不断?

  BBC分析称,乌克兰在打击腐败方面,正面临来自西方伙伴尤其是欧盟越来越大的压力。基辅定于本周与欧盟主要官员举行峰会,乌方认为这对推动其加入欧盟极为重要。

  乌克兰约十名高级官员已于日前被解职,包括乌总统办公室副主任季莫申科。泽连斯基当时指出,这样做将有助于“与欧洲机构的和解”。

  法新社也指出,乌克兰正在发起新的努力试图“清理”自身形象,以期安抚西方的支持者。

                                                                                                                          • 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

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                                                                                                                              (文图:赵筱尘 巫邓炎)

                                                                                                                            [责编:天天中]
                                                                                                                            阅读剩余全文(

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