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大发平台2023-01-31 16:05

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(新春走基层)春节“买买买”带热坚果炒货 浙江线上线下炒热“气氛组”******

  中新网绍兴1月19日电(项菁 周健)“买买买”是新春佳节历来的传统,坚果炒货则成了不可或缺的新春“气氛组”。临近春节,浙江炒货商家人气旺,线上线下迎来坚果销售“黄金期”。

  红棕色的山核桃、黑灰色的瓜子、奶白色的开心果……记者近日走进绍兴一家坚果炒货市场,坚果炒货品类众多,商户们将其装进一个个盒子里,有序地摆放在铺面上,加之暖黄色的灯光,显得格外诱人。

  “来我们这看看”“先尝再买”……商户们的吆喝声此起彼伏,不一会儿,只见现场人头攒动,市民们边尝边买,十分热闹。

市民试吃坚果 周健 摄市民试吃坚果 周健 摄

  除了“先声夺人”,“门面功夫”也很重要。只要摊铺上的坚果炒货少了,商户就及时补货,让摊铺看起来满满当当的。

  商户褚苏苏受访时谈及,从今年元旦开始,市场的顾客就开始增多,“现在生意太好了,我们家的山核桃都快卖完了,而且急需能到店帮忙的人手。”

  “感觉这里是最有年味的地方。”当日,绍兴市民梁伟丽带着儿子采购年货,不到半小时,她就买下了三斤瓜子、两斤手剥山核桃、两斤开心果以及一斤巴西松子。

  梁伟丽告诉记者,“货比三家”发现,今年不少坚果炒货都比往年贵一些,“但涨幅不大,是在自己能接受的范围内。”

  同样,被称为“杭州最后的马路菜场”的大马弄里,记者看到,数台炒货机不停转动,年味也随着滚筒里坚果的旋转跳跃“飘”了出来。

  “我们店近期每天要炒制1000斤左右的山核桃,并且当天都能卖光。”其中一位商户受访时说。

市民购买坚果炒货 周健 摄市民购买坚果炒货 周健 摄

  事实上,“七山一水二分田”的浙江盛产多类特色坚果,比如临安山核桃、诸暨香榧等。

  俗称“千年珍果”的香榧,是浙江民众招待客人、走亲访友的佳品。春节前夕,随着销售市场的火爆,香榧加工点也迎来了生产高峰期。

  在诸暨市东白湖镇一家香榧加工点内,工作人员忙着炒制、分拣、包装香榧。据悉,该加工点还提供“香榧调换服务”,有香榧果子但不会炒制的民众可以把果子拿到此地,调换成一定数量的成品。

  在浙江,坚果炒货不仅畅销线下市场,也热销大量网购平台。记者从各大电商平台发现,众多商户纷纷开辟线上销售渠道,吸引全国各地民众“淘宝”。

  “直播间的朋友们新春快乐,这个是正宗临安山核桃,有奶油味的、原味的”“手剥款在一号链接,赶快下单”……借着过年消费热潮,杭州临安的商户们就通过直播“带货”,扩大山核桃销量。(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

     

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