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谷歌裁员1.2万人，CEO称“负全责”！硅谷公司裁员潮持续，苹果也开始了？ ******

　　1月22日下午，据媒体报道，苹果已经削减Apple Store以外零售渠道的非季节性员工。经证实，苹果已经向百思买等商店工作的苹果零售渠道员工发出了裁员邮件，通知被裁员工享有的权利等等。

　　分析称，百思买和苹果公司会雇佣季节性员工来应对消费者的需求，例如在圣诞购物季会招募临时性员工。而由于目前已经过了圣诞购物季，相关的合同都已经到期，因此可以确认本次裁员的是非季节性员工。

　　证券时报·e公司记者注意到，苹果公司部分裁员只是美国科技公司近期裁员潮的缩影。近期，多家美国科技公司相继宣布裁员计划。上周三，微软计划裁员1万人，约占员工总数的5%；同一天，亚马逊启动最新一轮裁员；谷歌母公司Alphabe近日计划裁员1.2万人。

　　苹果零售渠道开始裁员

　　北京时间1月22日下午消息，据报道，多位知情人士称，苹果公司已开始在苹果零售店(Apple Store)以外的零售渠道，解雇一些非季节性员工。

　　这些消息称，一些在百思买(Best Buy)等商店工作的苹果零售渠道员工，已经收到了关于此次裁员的通知，并告知这些员工所拥有的相关权利。

　　通常，为了满足季节性的消费需求增长，例如在圣诞节前夕，百思买和苹果公司会招聘一些临时性的员工，来服务日益增多的消费者。但如今已经过了购物旺季，这些季节性临时员工的合同也已经到期，并且走人。

　　事实上，另有媒体确认，苹果此次裁减的员工并不是这些季节性员工，而裁员数量已经能引起人们的足够关注。

　　一封电子邮件信息显示，苹果“零售客户服务”(Retail Customer Care)部门员工将在周五晚些时候和周末收到裁员通知。与其他大型科技公司纷纷裁员不同，到目前为止，苹果尚未公开披露任何大规模的裁员决定。但苹果CEO蒂姆·库克(Tim Cook)去年11月曾表示，该公司正在放缓招聘。

　　库克当时称：“鉴于当前的形势，我们在招聘方面非常慎重。这意味着我们还在继续招聘，但不是所有部门都在招聘。”

　　美国科技公司裁员潮

　　近期，多家美国科技公司相继开启万人级别裁员计划。其中，谷歌CEO暴裁1.2万人内部信曝光引发各方关注。

　　北京时间1月20日，市值超1万亿美元(约8.6万亿人民币)谷歌公司周五宣布裁员大约1.2万人，约占全球员工总量的6%。谷歌CEO桑达尔皮查伊(Sundar Pichai)向员工发送邮件，公布了裁员的细节以及补偿措施等内容。

　　桑达尔皮查伊在信中表示，他对导致裁员的决定负“全部责任”，他说：我有些坏消息要告诉大家，我们已决定裁员大约1.2万人。我们已经向受影响的美国员工单独发送了邮件。在其他国家，受到当地法律惯例的影响，这一过程将需要更长的时间。这轮裁员横跨Alphabet(谷歌母公司)、产品领域、职能、级别和地区。

　　该公司披露，美国的补偿方案包括，至少60天的通知期，被裁员工将获得相当于16周工资的遣散费，此外，员工工作每满一年，将获额外两周工资补偿。

　　除了谷歌外，美国科技巨头微软和亚马逊也开启万人级别大裁员。

　　微软上周三宣布，将在3月底前裁员1万名员工，约占员工总数的5%。有媒体分析称，微软裁员可能波及不少工程师岗位，或延缓其最新可穿戴设备产品的开发。同一天，亚马逊启动最新一轮裁员，是其本月初宣布的1.8万人裁员计划的一部分。这轮裁员将主要影响零售和人力资源部门。

　　分析人士认为，大公司裁员的动态，引发投资者对美国经济前景的看衰情绪。即便美联储当天公布的美国全国经济形势调查报告、即“褐皮书”显示，2022年12月，多个地方联储经济活动轻微增长或下滑，并预计物价上行压力有望进一步缓解，投资者仍然对通胀形势与美国经济衰退风险感到担忧。

　　另据媒体报道，华尔街分析师近期直言，在销售增长放缓之际，预计美国大型科技公司将在未来几个月裁员和削减成本，扭转疫情时期的过度行为，以提高利润率并安抚投资者情绪。

　　不过，分析师预计，美国最大的五家科技公司都将报告去年10月至12月期间的利润下降，因为它们试图在高利率环境下重新调整业务。分析师预计Facebook母公司Meta Platforms(META.US)和亚马逊(AMZN.US)的业绩下滑幅度最大。

　　华尔街分析师已经将Meta、亚马逊、苹果(AAPL.US)、Alphabet(GOOG.US)和微软(MSFT.US)这五家公司的总营收预测从去年10月份的预期下调了5%，至5614亿美元。（证券时报·e公司）

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）