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18万用户信息被泄露 韩国移动运营商LG U+委托警方调查******

　　中新网1月11日电 据韩国国际广播电台(KBS)报道，韩国移动运营商LG U+有关人士表示，公司发现18万名用户的个人信息被泄露，已委托警方展开调查。

　　据LG U+介绍，每名用户被泄露的信息不一样，但包括姓名、生日、电话号码等信息，金融信息则未被泄露。

　　1月1日，疑似黑客的一名人士在一网络攻击相关信息网站上留言称，自己拥有LG U+用户的姓名、生日、电话号码等信息，作为2000多万件信息的出售价格，提出了6比特币(约为1.3亿韩元)的叫价。LG U+于2日了解到相关情况后，委托警察网络调查队和韩国互联网振兴院(KISA)展开调查。

　　LG U+有关人士在介绍发现相关情况后，经过一周才予以公布的背景时表示，确认不明确的信息和个人信息被泄露的用户需要时间。

　　据悉，LG U+正在向个人信息被泄露的用户发送短信和电子邮件，告知相关情况。同时，LG U+用户还可通过该公司官网查看自己的个人信息是否被泄露。

　　科学技术信息通信部和韩国互联网振兴院11日对LG U+的数据中心展开现场调查，将调查LG U+处理和管理用户信息的过程是否存在漏洞以及遭受网络攻击的经过等，若发现问题，将采取措施，防止类似情况再次发生。

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）