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财神彩票2023-01-31 16:05

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线上线下年夜饭预订升温 双主场加速餐饮复苏******

  中新网上海1月16日电 (李秋莹)春节临近,“年夜饭吃什么”成为消费者们关心的一大话题,年夜饭预订热度持续走高。记者从各大平台了解到,今年市民预订年夜饭比往年大幅提前,美团外卖数据显示,最近一周“年夜饭外卖”关键词搜索量同比去年增长4倍,“年夜饭预订”关键词搜索量同比去年增长2倍,提供年夜饭菜品的商家数量对比去年同期增长了20倍。

  堂食陆续恢复,外卖持续增长,为今年的年夜饭市场更增添了几分火热。南京餐饮品牌狮王府市场部总监邢光婷表示:“我们对即将到来的年夜饭特别是外卖年夜饭市场十分看好,往年我们的整体重心是以堂食年夜饭为主,今年我们双渠道堂食外卖年夜饭并驾齐驱,目前集团旗下多个品牌都已经启动各品牌年夜饭方案。”

  今年年货节期间,大董、全聚德、梅龙镇、豫园等知名老字号纷纷将年夜饭预制菜套餐上线外卖平台饿了么。“疫情对预制菜的市场影响很大,大家逐渐接受了预制菜的烹饪方式,还原度比较高,今年年夜饭的销售很火爆”,豫园文化饮食集团快消事业群执行总裁邱焘介绍。

  截至南方小年,预制菜套餐订单量最高的前三城市分别为北京、上海和苏州,紫光园、老城一锅和大董(董到家)的订单量位居前三。

  从菜品供应上看,烤鸭、羊蝎子这种客单价更高、更加品质化的菜品成为年夜饭菜单的主流。此外,在南方,盆菜等当地特色年夜饭也成为热门品类。

  为了迎接市民网上预订年夜饭的热潮,线上生鲜平台叮咚买菜推出“年夜饭预制菜”预定专区,三大特色,全面升级。既有主打家乡味道的传统宴席“八大碗”系列,上线仅半个月,销量轻松突破10万份;也有主打营养健康、高端品质的海鲜预制菜,帝王蟹、波士顿龙虾……纷纷做成预制菜,其中“避风塘炒面包蟹”,一天被抢订5000多份。

拉蒂娜厨师展示刚烤好的牛肩峰。 受访者供图。拉蒂娜厨师展示刚烤好的牛肩峰。 受访者供图。

  经历了元旦小长假的小回暖,全国各地有不少餐饮商家都对即将到来的春节充满期待上海市民最青睐的西餐外卖餐厅之一,主打巴西烤肉的西餐厅拉蒂娜(Latina)也为即将到来的春节档做足了准备。

  拉蒂娜品牌总监丁国坚向记者表示,“上海深受海派文化影响,对外来事物的接受度很高,西餐年夜饭就是很好的例子”,他说,近几年更多的市民愿意尝试和传统年夜饭不一样的西餐年夜饭,据悉,拉蒂娜巴西春节期间,在外卖渠道和线下堂食同时推出春节年夜饭西餐套餐,比如富有巴西特色的芝士面包,巴西国宴里经常出现的特色黑豆饭,以及各种先考牛排、羊排、海鲜等,以满足上海市民的春节用餐需求。

  中国烹饪协会认为,随着各类扩大需求的政策举措落地显效,全国堂食、宴会、跨省旅游等活动逐渐恢复,节日的到来促使消费市场主体信心得到提振,经济发展活力重新释放,为即将到来的春节餐饮市场创造了良好的开端。建议餐饮商家通过线上线下相融合,堂食外卖相结合,努力营造祥和幸福的兔年春节市场供应。

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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