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【青听·两岸】如何更好在大陆发展？在陆台青支招：不要误信对大陆的扭曲******
来到大陆，他们见证了祖国日新月异的发展和进步，结识了新的朋友、凝聚了新的情感，感受到了同胞的热情和温暖。他们是两岸融合发展的“沟通者”、正能量的“传播者”。两岸青年声音，你我共同倾听。中国新闻网特别推出《青听ㆍ两岸》融媒体栏目，共同记录两岸青年的真实声音。
中新网1月20日电 (马壮 陈文韬)台湾青年到大陆工作都需要注意什么？来大陆扎根前需要准备什么？三位台湾青年日前做客中国新闻网《青听ㆍ两岸》栏目，为广大台青分享在大陆求学、工作经验，给要来大陆发展的台青“支招”。
不要误信台湾当局或台湾媒体对大陆的扭曲和谣言
北京台资企业协会青年会副会长郑博宇曾协助不少台湾青年在大陆扎根落地，在他看来重要的是要导正价值观。他总结了来大陆发展的6个原则：靠自己、接地气、不投机、共发展、促融合、迎未来。其中，最关键的是接地气。
据郑博宇观察，很多台青来大陆发展会带着台湾的视角去看大陆的方方面面，“这其实是给自己建了一道墙，会影响你融入当地并和当地人交流。这样的壁垒不利于在大陆的落地和发展。”
郑博宇建议，若来大陆发展，应该把在台湾的一些想法放下来，然后很好地用心去感受要来发展的地方，该走走就要去走走，该看看就要去看看，好好地从接地气的过程中寻找机会，融入大陆、找出路。“如果都带着一些成见，不断地累积，就会产生很多很负面的想法。”
郑博宇特别提醒，千万不要去尽信台湾网络上，包含一些台湾媒体对大陆的报道，这确实对台青认知大陆有很大的影响。
而在聊到有什么话想对自己的台湾的亲友说时，郑博宇再次强调，“千万不要误信台湾当局或台湾媒体一些对于大陆的不实的扭曲和谣言，我们会让你们看看，我们在大陆真的都挺好。”
要多做功课才能更好地在大陆扎根
台青初入大陆职场也会面临文化差异产生的问题。光大金融租赁公司转型办公室副主任黄柏翔，初来大陆时也因文化的差异闹出一些“囧事”。
由于最初不熟悉大陆文字的用法和表述，黄柏翔所写的文章被大陆同事认定为“很台味”。故黄柏翔建议新来大陆的台青可以通过诸如读大陆媒体的报道，来熟悉如何精准用词和表达。
他认为，台湾青年如果想来大陆发展，做好准备是必要的功课，通过一定的准备才能去克服遇到的问题。他常对学弟学妹们说，如果要来大陆深耕，都需要做一些前期的准备，包括相关的大陆新闻、大陆的发展趋势等等。
黄柏翔承认，很多台青朋友，尤其没来过大陆的，要一次性的融入大陆是非常困难的。他以自己亲身经历告诉要来大陆发展的青年朋友，在大陆扎根需要去建立一个过程，首先要设定方向，要去看大陆发展的趋势，要对自己想要去领域多做功课，只有这样才会扎根地更好。
迷茫的时候要想想为什么当初想要来这里
很多台湾青年怀揣着梦想来到大陆，期盼寻求更多的机会。谈及要扎根大陆的心态，清华大学公共管理学院台级博士生陈冠颖认为，“最重要的就是不忘初心”。
陈冠颖说，身边有不少台青在大陆求学，因为迷茫没有坚定地继续留在大陆发展。很多人被网络上所谓的“一夜暴富”蒙蔽，幻想来大陆可以实现“一夜暴富”。陈冠颖分析说，大陆对于台青而言，存在很多的机会，二十来岁的年龄选择并不多，如果要来大陆发展一定要自己想清楚，不忘初心坚持下去。
“特别是当大家迷茫的时候，我就要想想自己为什么当初想要来这里，来了之后就不要再去想东想西。”(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 宋雅娟
（文图：赵筱尘 巫邓炎） [责编：天天中] 阅读剩余全文（）  视觉焦点
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