【漫画】复杂密码也不一定安全？问题原来出在了这里******

　　如今，各式各样的应用软件成为我们生活中的“必需品”，但这些软件很多都需要用户申请该软件的账号，并需要有对应的密码。如果将密码设置的复杂且不同，长时间不登陆，就极易忘记，找回密码都要浪费半天的时间。

　　很多用户为了省事，会考虑“一招鲜”，所有账号都设置一套复杂的密码，以保证复杂性的同时还容易识记。但这样也存在很大的弊端，容易出现“撞库”等事件发生，即攻破一个网站的密码，所有的个人网络信息都变得公开透明。设置密码的问题看似简单却经常困扰着日常生活，那么如何解决这种困扰？

　　一些复杂安全且有好记的密码方法

　　1、个人喜欢的短语拼接。最好能有数字、字母和大小写，如果方便还能加上符号。

　　2、整句化成散词。“cqmygysdss（LB）”即为“床前明月疑是地上霜（李白）”的简写版本。可以根据自己喜欢的名言警句自行“DIY”。

　　3、中英文搭配组合。比如“Woaiwork2022”，即为“我爱工作2022”，“工作”的拼音用“work”代替。

　　设置密码的一些通用原则

　　1、密码长度至少 12 位。

　　2、“数字、字母、特殊符号”，最好全部覆盖这三种类别的字符。

　　3、不使用和账号一样的密码等。

　　总的来说，千万不要一个密码走天下，不然一处失守，处处失守。尤其对于重要的工作账号密码，一定要格外重视。如果感觉密码太多太过复杂，也可以考虑密码保险箱之类的小工具，来帮忙自己协助管理账号密码。

　　光明网、安天科技联合出品

　　策划/编辑：李飞 雷渺鑫

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