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一折保时捷，误会如何解？******

　　错标超低价保时捷下单后须交付吗？近日，某地一家保时捷中心上线一辆轿车，标价12.4万元，引发大量消费者订购。截至当天晚上，该销售链接共有近600个预订单。随后，保时捷下架了这辆车并退回消费者订金。此事引发社会热议，有不少网友评论称，按照诚信原则，商家既然提供了链接且客户下单了，那么就应该交付。(2月2日《法治日报》)

　　平均售价100多万的豪华车，一折出售，优惠力度之大，也难怪让人心动。然而，除了心动外，可能更多的是疑惑。相信那些下单了的客户也会抱有疑问，“标价远低于实际价值，这可能吗？”当然，或许有更多人的心里会出现另一个声音，“万一这是真的呢？”于是乎，争执就由此产生了。

　　近年来，网络平台卖家错标商品价格、出现“乌龙”订单的现象时有发生，引发纠纷不断。人们争论的焦点，往往在于其“重大误解”的认定上。

　　何为“重大误解”？按字面意思，可以简单理解为双方信息存在误差，而且其中一方会因为误差造成出现重大损失。实际上，按照我国民法典对重大误解制度的相关规定，如果确实是商家无心之失或技术故障，导致出现极不公平的“乌龙”订单，商家可以重大误解为由撤销合同。然而，在大多数情况下，对“重大误解”的解释，一般是由商家“自证”，而消费者却难以考证，这就让消费者在天然上处于信息弱势一方。当误解情形不明显，或存在商家刻意引流的情况下，重大误解制度更有可能成为某些商家暗箱操作的“遮羞布”，这就与其设立的初衷事与愿违了。

　　其实，按照公平与诚信的交易原则，若出现重大差错而导致重大误解，就如本次的“一折保时捷”，商家为避免重大损失而行使撤销权，这无可厚非。但误会不会自动解除，需要商家拿出真诚实意，主动向消费者寻求谅解、协商解决，造成消费者的信赖受损也应有相应的补偿。而任何私下强制解除合同的行为，不仅有可能加深误解，而且也不合法律程序，有可能背上新官司。

　　对于消费者来说，面对商家恶意引流、肆意操纵标价的行为，要敢于维权。当然，捡漏之心，人皆有之，但一个诚信友善的消费者，也不应拿别人的错误来“奖励”自己。　　　　　　　　　　　　　　 (陈文杰)

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）