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乌公寓遭袭已致40死俄乌互相指责，到底谁干的？******

　　中新网1月17日电 综合报道，乌克兰第聂伯罗市居民楼突然遭导弹袭击造成大量平民伤亡，这事儿到底是谁干的，俄乌各执一词。

　　俄方暗示是乌克兰防空导弹拦截目标时击中了住宅楼，乌方则暗示是俄方发射的巡航导弹击中了公寓。这情节和两个月前的波兰导弹乌龙有点相似，当时俄乌也是类似说法……

　　“最致命的平民伤亡事件”

　　乌克兰第聂伯罗市公寓楼14日突然遭遇导弹袭击，造成大量平民伤亡。乌克兰应急服务部门16日宣布，公寓楼遭袭击事件的死亡人数已增至40人，此外已有39人获救、75人受伤，另有46人仍处于失踪状态。

　　路透社称，这是乌克兰危机以来“最致命的平民伤亡事件”。导弹瞬间将九层楼的建筑夷为平地。

　　“我们都住在这样的建筑物里，我们都在想象如果这件事发生在我们身上会怎样。这太可怕了，”附近的居民波琳娜说。

　　乌克兰指责是俄罗斯发射的导弹击中了乌平民公寓，并将此事件描述为“恐怖主义”行为。

　　乌克兰总统办公室副主任季莫申科在其官方社交账号发布消息称，公寓楼是遭俄军导弹击中。

　　乌克兰总统泽连斯基谴责俄方对这起攻击“胆怯得不敢出声”。

　　泽连斯基还趁此机会表示，第聂伯罗袭击事件凸显了西方加快武器供应的必要性。这也证明了乌克兰目前需要更多武器来击败俄军。

　　乌方：“我们没能力干这事”

　　这次导弹击中居民楼到底是不是俄方的责任？乌克兰总统的高级顾问竟然一不小心说漏了嘴。

　　乌总统高级顾问阿列克谢·阿列斯托维奇日前表示，乌克兰防空系统拦截了一枚俄罗斯导弹后，一栋住宅楼发生爆炸，导弹最终击中了该地点。“‘导弹’被击落。它显然落在了公寓街区。但它在掉落时爆炸了，”他说。

　　美国有线电视新闻网表示，阿列斯托维奇的言论引起了许多乌克兰政府和军方官员的愤怒，他们指责这些言论是在败坏乌克兰军队的形象并将乌克兰认定为有罪的一方。

　　第聂伯罗市长甚至抨击这位总统顾问是“自恋的动物和臭嘴”，敦促乌克兰安全局(SBU) 进行干预。

　　为了反驳阿列斯托维奇的言论，乌克兰空军还公开表示，乌军并没有能够拦截俄罗斯KH-22巡航导弹的手段。

　　据空军称，1月14日，五架俄罗斯Tu-22m3远程轰炸机在库尔斯克州和亚速海上空发射了五枚Kh-22巡航导弹。其中一枚Kh-22导弹击中了第聂伯罗的一栋高层建筑。“自俄罗斯开始军事行动以来，已向乌克兰境内发射了超过210枚此类导弹，没有一枚被我们的防空系统击落。”

　　在多方压力之下，阿列斯托维奇也很快道歉，并说他的话只是事件的一个“版本”，而不是最终的真相。然而他后来又收回了道歉，坚称他的言论措辞谨慎，并且没有否认“俄罗斯是真正的罪魁祸首”。

　　俄方：“他们自己都承认了”

　　对于乌克兰方面的指责，俄方的回应也很明确，不仅否认制造公寓楼袭击事件，还暗示乌克兰官员都自己承认是“你们干的”。

　　俄罗斯总统新闻秘书、克里姆林宫发言人佩斯科夫称，乌克兰政府应对这起致命的爆炸事件负责。

　　佩斯科夫对记者表示：“俄罗斯武装部队的攻击目标只针对军事目标，你们也已经看到了乌克兰方面的一些说法，他们说，这场悲剧是乌军防空导弹行动的结果。”

　　俄罗斯国防部也表示，14日的导弹袭击旨在针对乌克兰军方的指挥和控制系统，以及相关的能源基础设施。“所有指定的目标都被击中了。”

　　这个剧情看着眼熟

　　第聂伯罗公寓遭导弹袭击，和两个月前的波兰导弹风波，看着十分相似。相同的情节是俄乌各执一词，互相认为对方是罪魁祸首。最大的不同是，一个发生在乌克兰境内，一个发生在北约国家波兰境内。后者动静更大，调查结果也出的更快。

　　2022年的11月15日，波兰东部靠近乌克兰边境地区突然遭遇导弹爆炸，造成2人死亡。导弹爆炸刚一发生，波兰媒体和官员就表示，可能是“俄罗斯的导弹”坠入波兰领土。

　　乌克兰总统泽连斯基也迅速发文，将责任归咎于俄罗斯。乌外交部长库列巴更进一步否认导弹是由乌克兰防空系统发射，称这是俄罗斯宣扬的“阴谋论”。

　　但是，俄国防部紧随其后发布声明否认，称俄军没有使用杀伤性武器对乌波交界地区的目标发动打击。部分波兰媒体的报道是“蓄意挑衅”。

　　美国总统拜登也“打脸”了乌克兰方面的表态，称“从弹道轨迹来看，它(导弹)不太可能是从俄罗斯发射的”。美国和北约的初步调查都显示，爆炸可能是由一枚乌克兰导弹造成的。但乌克兰不打算“承担责任”，北约不愿闹大，此事最后不了了之。

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）