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【活力中国】商场消费“年味儿”浓:餐厅排长队 黄金消费市场升温******

  中新网1月16日电(中新财经 左雨晴) 春节将至,随着疫情防控措施的不断优化,人们的出行增多,线下消费的活力逐渐释放,各大商圈被浓浓的年味包裹。

  商圈人潮如织 餐厅非正餐时段也排队

  1月14日,在北方小年的这一天,北京西单大悦城客流涌动,不少店铺的交款处排起了长队。其中,餐厅生意尤为红火。

  “下午两点多逛完商场想找个地方吃饭,结果问了好几家餐厅,全部都要排队20桌左右。”一名消费者向中新财经感叹,“花了半个多小时找餐厅,又等了半个小时的位置,这下真有了过年的感觉。”

商场中排队的顾客。左雨晴 摄

  中新财经注意到,从中午正餐时间到晚上,西单大悦城多数餐厅的门口都不乏等位的人;一些茶饮店和点心店铺点单处也排起的长队……伴随着餐桌上食物的香气升腾,年味愈发浓郁。

  为迎接春节,不少商场举办了年货节促销活动。例如,朝阳大悦城针对餐饮、黄金珠宝、鞋帽衣饰多个品类给予了满减优惠,并推荐了多个特色店铺;君太百货除满减和满赠优惠外,还推出购物抽奖、小程序集卡抽奖等活动;北京荟聚中心则推出多种1元秒杀券、超百家品牌参与的满减活动,并针对儿童推出免费游乐体验活动,让孩子在新年的氛围中享受快乐。

  岁末添金黄金消费市场升温

  岁末添金,是不少人过年图个“好彩头”的方式。尽管近期黄金价格呈上涨趋势,也未能挡住人们购买黄金的热情。

  在北京菜百首饰总店,黄金购买区连日来持续回暖,销售人员忙得不可开交。中新财经注意到,在买金的各色人群中,既有带着孩子前来的父母,也有头发花白的老人,更有不少年轻人的身影。

菜百首饰总店转运珠柜台前购买的人群。 左雨晴 摄

  其中,转运珠最受消费者欢迎,柜台前人群层层交叠,最外围的顾客踮脚探头也难以窥见柜台上的展品。现场不得不临时建起购物通道,引导消费者有序购买交款。“没想到买个配转运珠的编织绳也要排队。”一位带着孩子的母亲如是说,她为孩子选购了一款兔子样式的转运珠。

  同样受到欢迎的,还有投资金条。销售人员告诉中新财经,与黄金首饰相比,金条价格相对便宜,也更适合投资。

  中新财经观察发现,在各类投资金条中,兔子图案的金条最受欢迎。“毕竟是兔年,保值的同时也有纪念意义。”一名消费者向中新财经表示。

  白酒市场回暖 中高档最受欢迎

  2022年的白酒市场,存货压力引起业内关注。临近春节,白酒市场再度回暖。

  中新财经走访发现,目前不少百元价位的白酒仍处于买赠或返现的促销活动中。北京某烟酒超市的销售人员告诉中新财经,春节前白酒有相应的打折促销,中高档酒较受欢迎,高端白酒行情较好,这使得白酒的库存压力有所减轻。

北京某商超内,百元价位的白酒仍处于买赠或返现的促销活动中。 左雨晴 摄

  白酒市场的回暖同样出现在低线城市。

  某低线城市的商场负责人向中新财经表示,近期白酒价格平稳,销售额同比提升5%。“主要是名酒提动了销售额。”他表示,目前200-400元价位的白酒销售较好,茅台、五粮液等高端酒销售额提升了约12%。

  值得一提的是,为迎接春节,茅台、五粮液、泸州老窖、古井贡酒等多家白酒企业还推出了兔年生肖酒,其中多数为限量发售。

  促消费 多地发放消费券

  为激发消费活力,近日来多地密集发放各类消费券,并推出一系列促消费活动。

  例如,1月5日,广州宣布1月17日将再次向社会发放第二轮1000万元消费券,有效使用期覆盖整个新春假期;1月6日起,郑州陆续发放1500万元家电消费券;1月10日至2月28日期间,沈阳发放1亿元新春消费券;1月11日,天津第二期“津乐购”消费券发放活动正式启动,总计发放1.15亿元……

  有媒体报道称,2022年12月份以来,已有超过40个城市宣布发放消费券,覆盖汽车、餐饮、冰雪运动、文旅等多个领域,部分地区还提出了景区减免门票吸引游客。

  与此同时,线上促消费正与线下同步开展。据商务部介绍,“2023全国网上年货节”2022年12月30日至2023年1月28日举办,本次年货节的主会场设在广东,各地分会场也将举办各具特色的配套活动。各地共同行动,为消费者带来丰富多彩的网络促销活动。

  商场中热闹的气氛、浓浓的年味,正向人们展示一个充满活力的中国。(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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