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春节出境游升温，保险怎么买******

　　去澳大利亚看袋鼠，到马尔代夫晒太阳，在法国看看卢浮宫……随着2023年春节的临近，加之出入境政策的优化调整，跨境游市场正全面回暖。携程发布的《2023年春节旅游市场预测报告》显示，2023年春节前十名出境游目的地包括：澳大利亚、泰国、日本、中国香港、马来西亚等。同程旅行数据显示，1月8日出行的出入境机票订单量同比增长628%，创下2020年3月以来的峰值。

　　出国旅游语言不通、环境陌生，旅途中航班延误、意外伤害、医疗救援等风险不可忽视，若是发生紧急情况，异国他乡，也容易手足无措。该怎么有针对性地配置保险？买保险又有哪些注意事项？

　　境外旅游风险多

　　随着1月8日零时起中国取消入境核酸检测和集中隔离等政策的正式生效，加之2023年春节的临近，7天长假近在眼前，出境旅游将迎来一波小高潮。同程旅行数据显示，实施“乙类乙管”政策的首日，同程出入境机票订单量同比暴增628%，创下2020年3月以来的峰值。

　　出门在外，不可控的因素很多，从旅行前的机票酒店准备工作，到游玩结束返程回家，每个环节都面临一定的风险。想要在国外安心地游玩和消费，提前准备好保险防患于未然是必不可少的步骤，那么，出境旅游一般都会面临哪些未知风险呢？

　　对于不同阶段面临的不同风险，美亚保险旅行险负责人告诉北京商报记者，旅行前存在由于恶劣和极端天气，比如暴雪、大雾或其他客观原因，导致旅行取消和改签的风险；旅行途中，财产方面存在随身财产被偷被盗，或行李托运途中遭第三方承运商损坏的风险；医疗方面，存在由于水土不服导致急性肠胃疾病，旅途劳累导致感冒发烧等常见呼吸道感染疾病，或在参加热门娱乐活动时发生意外事故发生的风险；旅行结束后，如在途中发生意外受伤或疾病，则面临需要回国继续治疗的风险等。

　　跟团游省心又省力，掏钱少操心，是很多游客的选择，一般情况下，旅行社也会投保旅行社责任险，这种情况是不是不用再买保险了？其实并不是这样，美亚保险旅行险负责人表示，一般旅行社给游客配置的保险是旅游责任险，主要保障因旅行社方面的疏忽和过失造成的对游客的损失，而非旅客自身的风险。所以，作为游客，最好是另外给自己或家人购买一份保障范围和保障额度合适的、含有紧急支援服务的境外旅游意外险。

　　除了关注自身可能面临的风险，意外发生后能不能及时获得帮助或救援也同样需要关注。某保险经纪公司旅行险销售总监告诉记者，近期咨询境外旅游保险的消费者越来越多，不论想去哪里，语言不通、人生地不熟是多数人需要面对的情况，选择带有全球紧急援助服务的境外旅行保险至关重要。旅行途中，无论是意外受伤、身体生病甚至行李物品遗失，都可以拨打电话求助。

　　需关注服务能力

　　北京商报记者了解到，国内各大保险销售平台上都能购买相关的境外旅游险，境外旅行产品琳琅满目。

　　以支付宝上的蚂蚁保平台为例，1月10日北京商报记者检索发现，在售的产品有“平安官方境外旅游险”“华泰境外百万全球旅行险”“安联全球旅行签证险”“安盛亚洲旅行险”“美亚全球通境外旅行险”等。

　　在保险价格方面，北京商报记者梳理发现，依据保障额度、保障期限、保障内容不同，保险产品价格从最低18元到上千元不等。保障时间最长可达一年，并且，多数境外旅游保险的责任还提供旅行者随身财产、旅行证据遗失、银行卡盗刷等多项责任，不过，保险责任越多，保障时间越长，保费也就水涨船高。

　　谈及产品的选择，美亚保险旅行险负责人表示，当前市场常见的境外旅行险产品，以综合性的境外旅行险产品为主。游客可以根据旅行目的地选择合适的保险产品。

　　对于不同地区的情况，美亚保险旅行险负责人举例表示，亚洲地区，一般设施比较完善，在风俗习惯等方面中国游客也比较熟悉，建议选择保障和保额相对比较基础的境外旅行险产品；欧美地区，一般医疗费用较高，由于路途较远，风俗习惯差异较大，旅客可选择医疗保额较高、含医疗运送、紧急支援服务、随身财产、托运行李损坏、行李延误、航班延误、个人责任等全面保障的境外旅行保险产品。

　　除了选择保险产品种类，选择哪家保险公司也需要斟酌，上述保险销售总监认为，在保险公司选择方面，可以优先选择大型保险公司、一些外资或者合资保险公司，因为在人生地不熟的地方，一旦遇到意外，可能需要保险公司提供国际救援，这时候就考验到保险公司在当地的资源和自身实力了。

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）