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去年末中国银行业金融机构总资产379.4万亿元 同比增10%******

　　中新社北京2月3日电 (记者 王恩博)记者3日自中国银保监会获悉，2022年末，中国银行业金融机构总资产379.4万亿元(人民币，下同)，同比增长10.0%，行业主要经营和风险指标均处合理区间。

　　中国银行业资产稳步增长的同时，服务实体经济质效持续提升。2022年，制造业各项贷款新增4.7万亿元，增量为上年的1.7倍。普惠型小微企业贷款余额23.6万亿元，同比增长23.6%。融资成本持续压降。2022年，新发放企业类贷款平均利率较上年下降0.47个百分点。

　　备受关注的风险指标方面，2022年末，银行业金融机构不良贷款余额3.8万亿元，较年初增加1699亿元。不良贷款率1.71%，同比下降0.09个百分点。商业银行逾期90天以上贷款与不良贷款的比例为78%，保持较低水平。2022年，银行业金融机构累计处置不良资产3.1万亿元，其中不良贷款处置2.7万亿元。

　　行业风险抵御能力也整体充足。2022年，中国商业银行累计实现净利润2.3万亿元，同比增长5.4%。2022年末，商业银行资本充足率为15.17%，较年初上升0.04个百分点。拨备覆盖率为205.85%，持续保持合理水平。

　　银保监会当天披露的数据还显示，2022年全年，中国保险公司原保险保费收入4.7万亿元，同比增长4.6%，新增保单件数554亿件，同比增长13.3%，赔款与给付支出1.5万亿元。目前，保险业综合偿付能力充足率212%，保持在合理区间。

　　官方同时透露，“明天系”保险公司风险处置工作正在有序推进。银保监会已批准采取市场化重组和新设机构承接相关保险公司的资产负债等方式，稳妥风险化解，切实保护保险消费者合法权益。(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）