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英国“脱欧”三年 “最初的梦想”实现了吗？******

　　(国际观察)英国“脱欧”三年 “最初的梦想”实现了吗？

　　中新社北京2月1日电 题：英国“脱欧”三年 “最初的梦想”实现了吗？

　　作者 张焕迪 肖玉笛

　　距离2020年1月31日英国正式退出欧盟已有三年时间。三年里，“脱欧”如何影响英国？支持英国“脱欧”的人数比例为何会下降？“脱欧”后的英国与欧盟关系如何？中国社会科学院欧洲研究所副研究员、英国问题专家孔元接受中新社专访时指出，英国虽然实现了“脱欧”的部分政治诉求，但其经济问题并未因“脱欧”迎刃而解，这极大影响了英国国内对“脱欧”问题的民意倾向，英国与欧盟关系也因“脱欧”问题受到考验。

　　“脱欧”为寻自由 实则难偿所愿

　　孔元指出，对自身“被边缘化”的担忧是英国选择“脱欧”的重要原因。随着欧盟一体化程度加深，英国对欧盟事务决策的影响力却在逐渐下降。21世纪以来欧洲面临的欧元危机、难民潮等问题也令英国对欧盟的部分制度和决定愈发不满。

　　孔元认为，英国“脱欧”的部分政治诉求确实得到了实现。英国脱离欧盟后不再受到欧盟法律法规的限制，进而重获更多自主权，能够通过修改或制定法规帮助国家发展。另外，以前首相约翰逊为代表的英国保守党人通过推进“脱欧”议程获得民众支持，稳固了执政权力。

　　同时，英国希望通过“脱欧”成为一个对全球事务有影响力的“世界的英国”，而不仅仅是一个只对欧洲事务有影响力的“欧洲的英国”。孔元认为，在这一点上英国未能得偿所愿。

　　“从英国脱离欧盟后在全球作出的外交努力中可以看出，英国有表现自身全球领导力的意愿，但实际上缺乏执行和贯彻这种意愿的能力。英国对自身国家实力的认知也高于许多国家对其的定位。”孔元分析称。

　　“脱欧”令经济雪上加霜 国内民意动摇

　　孔元指出，尽管有人认为，从长远来看英国将通过“脱欧”获得经济利益，但实际上，英国迄今几乎未能实现任何“脱欧”的经济诉求。

　　孔元称，与政治诉求类似，英国希望通过“脱欧”开拓更广阔的市场，与亚太等地区的更多国家达成贸易伙伴关系，但此举收效不佳。“尽管英国已经与日本、澳大利亚等几个国家签订自贸协议，但与美国等国的自贸协定签署遥遥无期，在加入全面与进步跨太平洋伙伴关系协定(CPTPP)等关键问题上也需要更多时间。”

　　孔元同时指出，英国经济本身就存在结构性问题，如去工业化严重、对消费和服务依赖程度较高、劳动力数量不足等。在这些问题上，“脱欧”不仅没有起到缓解作用，反倒雪上加霜。

　　英国首都伦敦作为全球重要的金融城市，“脱欧”之后大批金融机构离开伦敦迁往其他地区，英国流失了大量人才，竞争力因此下降。2022年以来的乌克兰危机也使英国经济承压更重，一段时间以来英国各界的罢工就是经济衰退的一个缩影。

　　英国2016年举行“脱欧”全民公投时，支持“脱欧”的人数比例为52%。但数据统计机构Statista近期发布的一项民调结果显示，54%的受访英国人认为离开欧盟是错误的，仅34%的人认为这是正确的决定。

　　对此，孔元称，越来越多的英国“脱欧”派人士开始动摇甚至后悔自己的选择，经济问题是导致这种现象的重要原因。

　　“脱欧”遗留棘手难题 英欧关系面临考验

　　有德国媒体认为，英国“脱欧”后，欧盟失去了其第二大经济体及欧盟预算的第二大净捐助国，对欧盟自身发展有着不可挽回的负面影响。尽管欧盟方面多次劝说英国放弃“脱欧”，但也未能阻止英国“脱欧”成为事实。“脱欧”问题遗留的诸多争议与难题也考验着英国与欧盟的关系。

　　“北爱尔兰相关问题就是遗留下来的一个棘手难题。虽然英国与欧盟在相关问题上达成一定共识并签订了‘北爱尔兰议定书’，但其中部分规定存在问题，英欧双方至今仍无法就修改规定达成一致。”孔元称，“另一方面，英国与欧盟仅在贸易方面达成了‘脱欧’协议，在防务安全合作方面却没有确定一个新的成熟机制，相关问题至今也没有解决。”

　　孔元认为，复杂的“脱欧”问题导致英国政府与欧盟关系出现裂痕，特别是在特拉斯担任英国首相的一段时间里。不过，苏纳克2022年10月接任英国首相后作出了许多努力试图修复英国与欧盟的关系。“苏纳克意识到，只有处理好与欧盟的关系，才有可能解决英国经济问题。”孔元说。(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

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）