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来源:凤凰彩票app下载2024-06-14 17:48

  

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生态环境部与欧在华跨国企业高层圆桌会举行 促绿色合作走深走实******

  中新网北京11月17日 16日下午,以“启航新征程 推动绿色发展”为主题的生态环境部与欧在华跨国企业高层圆桌会在北京举行。

  此次圆桌会由生态环境部环境与经济政策研究中心、中国新闻社主办,中国新闻网承办。

  中国欧盟商会及道达尔能源、UPS、法国兴业银行、大众汽车、康明斯等50余家欧洲在华跨国企业高级代表与会,涉及能源、汽车、交通、金融、物流、高端制造等行业。

  会议认为,党的二十大报告系统总结了新时代十年的伟大变革,擘画了全面建成社会主义现代化强国、实现第二个百年奋斗目标,以中国式现代化全面推进中华民族伟大复兴的宏伟蓝图。中国式现代化是人与自然和谐共生的现代化,高质量发展是全面建设社会主义现代化国家的首要任务,推动经济社会发展绿色化、低碳化是实现高质量发展的关键环节。

图为生态环境部环境与经济政策研究中心党委书记、主任钱勇作主题报告。图为生态环境部环境与经济政策研究中心党委书记、主任钱勇作主题报告。

  生态环境部环境与经济政策研究中心党委书记、主任钱勇围绕“解读党的二十大报告精神,介绍习近平生态文明思想核心要义”作主题报告时指出,二十大把绿色发展、生态环境保护摆到了前所未有的高度,中心任务、首要任务和关键环节环环相扣,绿色低碳发展既是重要环节又是推动新的发展、高质量发展的重要内生动力。中国加快绿色低碳发展的理论逻辑、任务逻辑、行动逻辑更加紧密、更加内生、更加融合。

  “中国结合自己的国情和实践,探索出自己宝贵的现代化发展道路,既能走得通又能走得好,这既是办好中国自己的事情,也是对全世界重大的贡献。”钱勇强调,中国经济稳中向好、长期向好的基本面没有变,韧性还是比较强,回旋余地还是比较大,外资企业要对中国的发展有信心,中国的大门会越开越大,对在华外资都是一视同仁。

  中国新闻社副总编辑兼中国新闻网总裁俞岚在致辞时表示,中欧是世界上两大力量、两大市场、两大文明。中欧强大的经济共生关系不仅体现在传统行业,在绿色能源、科技创新、数字经济等领域的合作潜力也非常大。中新社一直致力于促进中外交流与合作,此次圆桌会是“中新论坛·解码二十大”系列的第二场活动,希望在交流对话中搭建起政府和企业的有效沟通桥梁,为促进欧洲在华跨国企业发展与中欧经贸合作发挥积极作用。

  此前,国家发展改革委与美在华跨国企业高层圆桌会在京成功举行。

图为生态环境部综合司副司长张华平作主旨发言。图为生态环境部综合司副司长张华平作主旨发言。

  生态环境部综合司副司长张华平就中国环境信息依法披露相关政策措施作主旨发言。他指出,近年来,生态环境部认真贯彻党中央、国务院决策部署,建立了具有中国特色的环境信息依法披露制度。打通市场主体间、市场主体与监管部门间的信息壁垒,引导企业采取环境友好的生产、经营、投资方式,让环保工作突出的企业更好地展现自身,为市场提供能“看得到”、“看得全”、“看得懂”、“看得真”的生态环境信息。

  张华平还表示,下一步,将构建强制性与自愿性协同的环境信息披露制度体系与技术规范体系,制定《企业环境信息自愿披露格式准则》,鼓励部分重点行业编制行业性环境信息自愿披露格式准则,开展自愿披露报告编制试点工作。同时,加强环境信息依法披露与环保信用评价政策协同,将企业披露的环境信息纳入环保信用信息,指导和鼓励行业协会商会、金融机构、高校等依据企业披露的环境信息开展环保信用评价,为利益相关方采信提供依据,推动诚信社会建设。

图为生态环境部气候司副司长逯世泽作主旨发言。图为生态环境部气候司副司长逯世泽作主旨发言。

  生态环境部气候司副司长逯世泽就中国碳市场建设相关政策措施作主旨发言。他表示,全国碳市场圆满完成第一个履约周期建设预期目标,建立了制度框架体系,打通了关键环节,提高了企业低碳发展意识,提升了企业和管理部门的能力水平,为下一步健康快速发展奠定坚实基础。

  逯世泽还表示,下一步将根据“双碳”目标的要求,稳步推进温室气体自愿减排交易市场建设。无论是配额市场还是自愿减排市场,都是全国碳市场的重要组成部分,也是实现“双碳”目标的重要政策工具。

图为生态环境部环境与经济政策研究中心党委副书记胡军主持圆桌会。图为生态环境部环境与经济政策研究中心党委副书记胡军主持圆桌会。

  生态环境部环境与经济政策研究中心党委副书记胡军表示,绿色发展是国际社会的共识和世界发展的潮流,欧盟“绿色新政”与中国生态文明建设目标总体一致,路径相似,双方有着广泛的共同利益、相似的战略诉求,在新能源、绿色制造、绿色服务等领域已经开展了卓有成效的合作。在新的征程上,我们将更加注重推动绿色发展,加快发展方式绿色转型,深入推进环境污染防治,提升生态系统多样性、稳定性、持续性,积极稳妥推进碳达峰碳中和。

  会上,企业代表围绕党的二十大报告相关内容以及美丽中国建设、多双边环境合作、碳市场建设、企业绿色转型等议题与生态环境部相关司局负责人进行了深入互动交流。

生态环境部与欧在华跨国企业高层圆桌会现场。生态环境部与欧在华跨国企业高层圆桌会现场。

  企业代表纷纷表示,通过聆听圆桌会关于党的二十大报告精神、习近平生态文明思想核心要义解读以及中国环境信息依法披露和碳市场建设等方面政策措施的介绍,对于在华深化生态环境领域合作有了更深入更全面的掌握和理解,更加坚定了在华投资的信心。未来将紧扣中国新发展理念和绿色发展主题,积极把握新发展机遇,为促进中欧绿色经济合作走深走实、共同推进美丽中国建设、推动建设一个清洁美丽的世界作出积极贡献。(完)

                                                                                                                                                                  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

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

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