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视听产业如何做好转型服务？新奥特技术团队这样发力******

　　2022年2月4日，第二十四届冬季奥林匹克运动会在北京举行。期间，在北京、延庆、张家口三大赛区的15个比赛场馆以及主媒体中心，新奥特全面参与多个技术环节，并为中央广播电视总台、北京广播电视台、咪咕视频等媒体机构提供赛事转播技术服务。

　　在冬奥赛事场馆内，新奥特为15个场馆提供体育展示服务，负责提供体育展示控制区域设备的安装部署调测。为了确保设备性能与主媒体中心的相关系统性能相兼容，新奥特提供了实时多通道收录、实时慢动作编辑、实时慢动作播出回放、在线图文包装等技术支持。

　　在主媒体中心内，新奥特技术团队负责北京2022年冬奥会和冬残奥会组织委员会体育展示主控制作中心（MRC）的实时收录，以及后期制作。其中，在赛事收录部分，新奥特完成了所有场馆信号、景观信号等全部信号收录。

　　值得一提的是，在赛事转播服务中，新奥特石墨超高清视频图文展示平台，助力中央台8K频道、中央电视台体育频道（5、5+、奥运频道）、北京电视台新闻频道、北京电视台奥运频道、咪咕视频等全程精彩转播。

　　据了解，新奥特“石墨”（CDV Graphite）是视频图文在线展示与包装的技术平台与系列产品，具备4K在线包装功能和8K大屏展示功能。“石墨”秉承“更好地展示视频、图像和字幕”的设计目标，以大分辨率、高性能的特点，实现8K输出、24路高清视频文件回放、16路高清信号输入显示等突破性性能指标，弥补了国内外产品在超高分辨率输出、超多路视频回放与采集播放等方面性能的不足，填补了产品空白，可满足超清电视包装和大分辨率屏幕信息展示的需求。

　　“在8K制作领域，我们的产品完成了从可用到好用的转变。8K图文包装支持双路输入开窗，非线性编辑系统实现了原码与代理无缝切换、智能集群合成输出等功能，使得系统可用性和效率等得到了大幅提升。”新奥特相关负责人说。

　　“在传统视音频制作领域，最终的目标一定是基于IP化实现系统的全面IT化、虚拟化和云化。而在这些方面，我们还仅仅是起步，与国外的发展现状差距颇大。”谈及当下以及未来发展决策，新奥特相关负责人表示，将继续在8K超高清、云制作、远程制作等领域进一步深入探索，将更多的能力云化，且基于云原生结构重构现有技术、系统及业务，同时充分利用云端的资源和服务，构建分布式、高可靠的、随需使用的云端解决方案。（姚坤森）

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）