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DT51在北京启幕 区域商业消费迈入新篇章******
中新网1月16日电 日前，北京北部地区迎来区域内全新零售概念百货DT51的正式开业。作为今年备受关注的商业项目之一，DT51地处北京十二五重点规划的六个功能区域之一的亚奥社区，是根据北京市政府提出的“发挥自身优势，下沉赋能社区零售，给市民群众提供良好的消费体验”要求下进行的改造试点，不仅能有效辐射周边上百万中高端社区居民，助力北京市民消费提档升级，还为年轻时尚家庭顾客带来了创新商业零售概念和优质生活消费体验。从这一刻起，一个时尚生活方式目的地，一个可以愉快探索生活之美、畅快自由表达、感受美好生活之地精彩呈现，而区域商业消费亦由此迎来新篇章。
DT51在北京启幕创新商业零售概念
DT51塑造的是一个全新的美学空间维度，跳脱了过去千篇一律的购物环境，这里将科技、艺术与时尚紧密结合，从建筑设计到艺术装置，从每个楼层不同的渐变色调到与知名调香大师合作定制商场专属香调，从量身打造馆内所有播放音乐到赋予品牌更多可能性，DT51着力营造出具有独特体验的沉浸式购物空间，创造着商品消费环节之外的精彩。
在一层入口处设置了《袋鼠领地》艺术装置在一层入口处设置了《袋鼠领地》艺术装置，多种形态的31只袋鼠用摇晃的动作，组成一个变化有序的阵列，共同构成了不稳定感与奇观感。四层的《花花奇遇》装置，由四种形态的56只兔子组成，分布在四个方向，顾客可通过蹲起、抬臂等动作与它们互动，而兔子们便会给予相应的动作反馈。此外，还有由植绒技术制作按照真实斑马同比例放大的斑马毛绒玩具等。这些趣味十足的互动设计，不仅给顾客带来了极致的感官体验，还让人备感轻松愉悦，而这也正是DT51想传递的一种快乐理念，希望每一个来到这里的人，都能暂时“逃离”生活的喧嚣，让纷乱的情绪得到治愈，感受童真般的快乐。
四层的《花花奇遇》装置，由四种形态的56只兔子组成优质生活消费体验
DT51旨在为精致美好生活提供全方位选择，这里汇集了包括化妆品、时尚名品、母婴儿童、运动休闲、家居家电、高端超市、精选餐饮等全方位消费品类，并精选了国内外知名品牌入驻，为消费者全力打造优质时尚生活甄选目的地。
进入DT51，首先映入眼帘的是融合历史和现代想象的美妆区域，这里集齐了20多个国际一线高端化妆品品牌的主力店，不仅有CHANEL、DIOR、LANC?ME等诸多知名品牌，还有彩妆品牌HOURGLASS北京首店，CHARLOTTE TILBURY北京百货首柜等。除此之外，同场的DT SELECT BEAUTY美妆集合店更是汇聚跨越护肤、彩妆、香氛、生活方式四大品类近100个国际知名品牌和新锐小众及跨境品牌，并且其中包括了20多个全国首发品牌。同样位于商场一层的时尚名品区域，还集聚了BURBERRY、BOSS等十余个国际时尚品牌和DE BEERS等三个珠宝品牌。
DT SELECT多品牌集合店
值得一提的是，DT51在每层都设置了大面积的DT SELECT多品牌集合店，汇聚了众多国际名品和设计师品牌。位于商场二层的DT SELECT FASHION主要是精品设计师集合店，位于商场三层的是现代时尚及女鞋集合店，在商场四层的DT SELECT MOM&ME集合店，从家具、玩具、母婴用品到服装，也完全区别于市面上其他的亲子用品店。
DT51内的书店在DT51，还特别为孩子们打造了一个拥有中外文精选儿童书籍的专门店——RENDEZ VOUS KIDS，针对0-14岁不同年龄儿童进行选品，除了拥有益智互动、中英文绘本、学龄前教育、低幼科普、艺术启蒙、少儿英语、少儿文学、国外文学为主、动画IP类书籍，还会联合出版社不定期举办优质的文化、早教活动，为家庭顾客提供高品质的亲子时光。
DT51内餐饮店北京厨房商场六层和七层精选了13家不同菜系的品质餐厅，供京北消费者选择，有环境优雅的包间为家庭型聚餐提供更为舒适、私密的就餐环境，其中侘与火餐厅是北京的首店。与此同时，在商场的其他楼层也都配备了咖啡、甜品、轻食简餐等多元化选择，商场地下一层还设置有美食街、BHG MARKET PLACE高级超市等，致力于全时段全方位满足顾客多元餐饮消费需求。
另据了解，DT51紧邻奥林匹克中心，乘坐5号或15号地铁到达大屯路东站，步行数百米即可到达。DT51的到来，为亚奥商圈带来了来自家门口的美好生活方式。即日起，到DT51，会员消费每1元积1分，使用DT51小程序还可自助兑换积分礼金。
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] 阅读剩余全文（）  视觉焦点
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