天天彩票漏洞-天天彩票投注

年货销售进入爆发期：南北方差异大，年轻人减负式返乡******

　　随着春运开启，返乡过年人群增多，年货销量开始逐步上升。美团统计显示，预计“小年”(1月14日)前后，将迎来2023年年货购买小高峰。

　　京东数据显示，近期京东上“年货”作为热搜同比飙升226%，其中“糖果”搜索量增长180%，“烟花”的搜索量更是上涨248倍。

　　南北方购买差异大

　　美团优选数据显示，最近两周，“腊肉挂钩”销量环比上月增长150%，饺子销量环比增长60%。

　　从地域看，腊肉挂钩、腊肠制作器成地道南方“年味风向标”。美团优选数据显示，重庆、成都、梅州、绵阳、宜宾、达州、泸州、广安、南充、资阳消费者更爱下单腊肉挂钩；湖北、安徽等地消费者更爱下单腊肠制作器。

　　北方消费者更偏爱饺子。美团优选数据显示，近期饺子馅挤水袋、饺子帘、硅胶揉面垫、擀面杖等包饺子用具热销。其中，天津、铁岭、哈尔滨、唐山、沈阳、济南、承德、大连、沧州、廊坊消费者更爱下单饺子帘，而爱下单擀面杖的消费者多集中在东北三省。此外，东北因室内供暖后足够热，雪糕成为招待亲友、降温解馋的热选年货。东北三省雪糕下单高峰从春节前三周就已开启。

　　此外，春节传统习俗的传承成为了消费者心中的主流。京东的调查数据显示，82.2%的用户表示会购买年夜饭、传统美食、土特产等，同时59.9%的用户表示愿意购买春联、年画、剪纸、装饰等提升过年气氛的产品。

　　此外，今年春节，健康消费受到更多关注。京东数据显示，北京用户寄出医疗保健品的金额同比增长6.2倍，广州和上海增长则达到6倍。此外，调查显示有12.4%的消费者表示会把大城市兴起的趋势新品带回家，如智能化、绿色环保等更加细分，更加优质的商品，这一定程度上也体现出消费者渴望给亲人带去改变和更好的生活的消费倾向，以及今年人们主要关注家人健康、为家里添置大件尤其是智能化普及的趋势。

　　《2023年快手电商年货消费洞察报告》显示，“精致养生”成过年新趋势。快手年货节期间，土蜂蜜、海参等滋补养生品，受欢迎程度大幅上升；心率血氧脉搏健康电子仪等医疗器械产品，从“医疗”特供变成过年送礼必备爆品。

年轻人异地下单“减负”返乡

　　过去不少人返乡过年都会拎上年货，但今年更多消费者选择了异地下单。

　　京东消费及产业发展研究院发布的《2023年货消费报告》显示，约70%的受访者计划回家过年，另外还有相当部分消费者选择旅游过年，因此年货节期间机票销售同比上增长200%，同时也带动“年货春运”、当地线下旅游文化消费的快速增长或恢复。

　　在大多数选择返乡过年的同时，年货的异地订单在上涨。京东数据显示，异地订单主要体现为身在1-2线城市或经济发达省份的用户向家乡发出的年货，其中广东、北京、上海、江苏、山东、浙江6省发出异地订单量同比增长34%。在常规年货品类中，北京下单的收货目的地最多是河北、东北和山东，上海则寄往安徽、江苏和四川，广东则主要发往广西、湖南和湖北，总体上各地偏好呈现出明显的南北区域差异。

　　美团优选数据显示，最近两周，平台上异地订单环比增长10%。广州、深圳、东莞、佛山、北京、上海、成都、杭州、长沙、西安等地消费者，倾向于在大城市给老家远程下单年货。美团在春节前夕增派物流运输及分拣人员，鼓励更多自提点店长在春节期间持续经营，同时加大高性价比的节日礼盒、特色年货、生鲜果蔬等商品供应。

　　饿了么数据显示，腊月以来，“家宴”外卖的搜索量也较去年同期涨幅超过10倍。八宝饭、佛跳墙、腊味等半成品搜索量环比增长超过30%。同时，搜索“家宴”等年夜饭相关的用户中，00后占比超过六成。

　　“预制菜”成电商新发力点

　　预制菜近年来热度快速增加，在年货采购中也受到消费者关注。京东数据显示，预制菜因省时、省力、“发挥稳定”，受年轻人和家庭消费者青睐。数据显示，糖醋里脊、狮子头、年年有余八宝饭等预制菜销量上升较快，并预计在春节前7天进入销量高峰。其中，广东、浙江、上海、江苏等南方地区消费者，对预制菜类年夜饭热情更高。

　　京东数据显示，数据显示，京东超市的预制菜用户年复合增速超过50%。其中，高线城市用户占比 67%，家庭用户占比 76%，成增长主力。从购买人群来看，女性占比55%、已婚占比74%， 21岁-30岁的年轻化及单身人群增长趋势明显。高线城市已婚家庭女性是预制菜消费主力。

　　京东超市与中国预制菜产业联盟协会发布的预制菜行业趋势显示，2022年国内预制菜市场规模为4196亿元，同比增长21%。其中，广东、山东、上海成预制菜三强省市。预制菜购买人群以高线级城市中产、家庭用户为主，已婚女性占比最高。预计2026年预制菜市场规模将达10720亿元。

　　产品方面，“招牌菜”及高性价比的菜肴更受欢迎，“招牌菜”中的佛跳墙、猪肚鸡、牛大骨增长190%，销售额占比最高。

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）