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中国烹饪协会：春节餐饮市场回暖实现“开门红”******

　　中新网1月28日电(中新财经记者宋宇晟)记者获悉，中国烹饪协会开展的“兔年春节期间重点餐饮企业经营情况调研”数据显示，除夕至正月初六(1月21日—27日)受访餐饮企业营业收入与去年春节相比上涨24.7%，与2019年春节相比上涨1.9%；客流量与去年春节相比上涨26%，与2019年春节基本持平。

中国烹饪协会供图

　　中国烹饪协会指出，今年春节餐饮堂食等各类线下消费场景加快恢复，线上单品消费保持一定旺盛势头，实现了餐饮的“开门红”。

　　北京市商务局重点监测的百货、超市、专业专卖店、餐饮和电商等企业实现销售额50.9亿元，恢复至去年农历日同期的98%，较2019年增长13.2%。除夕当日，全聚德、隆福寺餐饮、又一顺餐厅营业额同比分别增长90.8%、66.2%、63.9%。

　　河北省37家重点监测餐饮企业营业额2766.9万元，同比增长6.53%；江苏省餐饮业零售总额达130.3亿元，同比增长9%；湖南省餐饮企业春节假期累计实现销售25.18亿元，较去年同期增长13.8%；陕西省重点监测餐饮样本企业的餐饮收入9532万元，同比增长43.8%。

　　西安市春节期间餐饮收入较去年同期翻倍，较2019年同期增长超过20%，创历史新高。成都市20个餐饮品牌30个门店年三十至正月初四实现销售收入670.6万元，同比增长45%-120%，人流量同比增长超过2.1倍。武汉市大部分餐厅上座率达到85%，部分餐厅达到120%。

　　春节深圳餐饮市场火爆，传统酒楼从年夜饭至年初六基本都客满，潮江春大中华喜来登店、五稻厨房国创店等当地著名潮粤菜年夜饭已恢复到2019年同期水平；春节假期的点都德、蔡澜点心店的午市茶市翻台率1-2轮。深圳市政府持续出台餐饮扶持大礼包政策，助力餐饮市场回暖，分期发放1亿元春节消费券，刺激拉动消费。

　　在青岛市，商超内餐饮企业如大渔铁板烧，渔荷、开海等上座率与已恢复到往年同期水平，多家老字号上座率基本在90%以上。在南京，新街口、夫子庙、老门东商圈各大餐饮店客流量同比增长超四成。在扬州，各大商圈综合体年味足人气旺。武汉商圈也同样火热，范湖天街和万象城内餐饮业中晚餐上座率已达到150%，武商MALL米其林添好运华中首店，打卡者络绎不绝，巴奴、凑凑火锅营业至凌晨3时。

资料图徐明睿摄

　　此外，中国烹饪协会调研数据显示，26.7%的餐饮企业的预制菜销售同比去年上涨。北京市老字号全聚德、便宜坊、旺顺阁、烤肉宛、曲园酒楼上新多款年夜饭套餐及年货礼盒，护国寺小吃起源店非遗小吃礼盒单日销售超1000盒；武汉餐饮业大胆创新的手提年饭礼盒，今年销售量达到了50万盒；山东本土餐饮巨头山东凯瑞商业集团精心准备了多种预制菜品，消费者可以通过食瑞鲜凯瑞商城小程序下单，该集团预制菜销售同比去年上涨50%。

　　美团外卖数据显示，今年春节期间，北京、西安、广州、重庆、上海成为春节外卖销量前五位，其中热门旅游城市西安的春节菜品销量同比去年增长了62.84%，重庆增长了219.78%。其中，正餐订单增速同比去年增长14.1%，火锅订单量同比去年增速14.6%，小吃快餐订单同比去年增速7.6%，烧烤订单量同比去年增速2.9%，饮品同比去年订单增速31.1%，面包甜点的订单量增速同比去年增长10.5%。

　　数据还显示，异地消费较去年同期增长76%。其中，北京、三亚、成都、重庆、大理等地成为异地消费者堂食订单量最多的前5座城市。

　　值得注意的是，在餐饮消费火爆的同时，餐饮企业员工人手短缺的问题逐渐凸显。根据中国烹饪协会的调研，本次受访餐饮企业中50%的餐饮企业表示在兔年春节期间，员工人手紧张，36%的餐饮企业表示员工人手极度短缺。中国烹饪协会分析，餐饮业消费快速恢复之后，春节期间的整体预定量暴增，客流量大，是导致员工人手不足的原因，传统餐饮业除了依靠短期加薪等方式来激励员工，聘用小时工等方式缓解用工荒，同时需转型升级，加快发展现代化餐饮服务业。(完)

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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）

[责编：天天中]

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