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诈骗、囚禁致307人受害3人死亡 台湾检方起诉29人******

　　中新网12月27日电 据台湾“中央社”报道，台湾检警11月间宣布侦破求职诈骗虐囚案，于淡水、中坜等地救出被害人，并查出3人身亡遭弃尸。士林地检署今天(27日)起诉主嫌陈某、傅某等29名被告，并对陈某、傅某求处无期徒刑。

　　士林地检署发布新闻稿表示，警方认定傅姓女子等人涉犯私行拘禁致死等罪嫌，依法向法院提起公诉。

　　检方指出，本案起诉29名被告，其中27名被告羁押中，被害人共计307人，包含因求职被骗遭拘禁者61人、误信投资等诈骗手法而汇款者246人，诈骗金额高达新台币3亿9667万余元。

　　检方表示，被告等人以精细分工与境外诈骗团伙成员联手，共同对广大不特定民众实施诈欺犯罪，另以各种名目吸引民众提供账户，再以蒙眼、嘴塞毛巾、上手铐、脚以束带捆绑方式强取财物。

　　检方指出，被告等人将民众囚禁在狭小空间，稍有不从即以暴力对待，并不时在食物中掺入毒品，借以囚禁、凌虐被害人，期间更造成3名被害人死亡，而被告等人为掩饰拘禁致死犯行，又任意遗弃被害人尸体。

　　检察官考量被告迄今均未赔偿被害人所受损害，对傅姓、陈姓主嫌向法院具体求处无期徒刑，其余被告求处20年至30年不等有期徒刑或从重量刑。

　　新闻稿同时呼吁民众，在面对高薪或不合理的征才广告时，务必提高警觉，审慎评估，以免受骗上当。

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）