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【动画】当打工侠遇上黑客，这几招让办公电脑远离“网络黑手”******

　　【2022年国家网络安全宣传周系列科普】

　　最近几年里，各类网络安全的事件频发，时常引起社会不小的关注。比如，此前某互联网大厂遭遇电子邮件诈骗，部分员工几乎落入骗子的圈套之中。

　　那么，个人和企业该如何做好办公系统和办公电脑的日常防护？

　　首先就是在长时间离开电脑一定要锁定屏幕。如果不锁定，则有可能被旁边经过的人或者别有用心的人看到，甚至会从你的电脑里拷贝数据；

　　其次是要支持正版软件，不要贪小便宜。很多安全性不高的软件下载站点中的软件很有可能被捆绑了病毒，用户为了追求免费下载安装，可能会导致办公设备中病毒；

　　最后是不要主动外接移动设备。我们日常接触的U盘、硬盘可能会有病毒，打开U盘等使用数据前，一定要进行查杀。

　　当然，这只是个人层面的防护，也是每个人都应该掌握的网络安全知识。但对于庞大的企业来说，更多的员工、更多的设备，同样意味着更大的网络风险。因此，企业的办公系统和办公电脑更是企业发展中需要格外关注的。

　　目前，360等国内网络安全厂商推出了各类企业安全解决方案，来守护企业的云、管、边、端的全方位数字安全。

　　比如，过去我们的电脑经常能遭受到广告的弹窗，而且关又关不掉，甚至还有广告“快速分裂”的情况出现，给日常办公造成极大的困扰。现在可以借助防护技术，通过云端决策，多挡拦截广告弹窗，让办公环境更加“清爽”。此外，在防勒索、分时分组管理、病毒查杀、屏幕水印等方面，不少网络安全团队也在持续努力，为国内企业网络安全贡献力量。

　　总的来看，做好办公系统和办公电脑的日常安全保护，不仅能够提升员工的工作幸福度，更能让企业的数据更加安全、效率更高、市场竞争力更强！

　　监制：张宁 李政葳 策划：孔繁鑫 制作：李飞

　　光明网、360企业安全云 联合出品

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）