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盈彩网投资平台骗局_盈彩网投资平台官网

来源:盈彩网投资平台app2024-04-04 17:48

  

辽宁:北河村的乡村振兴之路******

  新时代 新征程 新伟业丨辽宁:北河村的乡村振兴之路

  辽宁葫芦岛市绥中县北河村,十年间,从一个名不见经传的小山村,变成了百姓致富有项目的美丽乡村。如今,北河村以二十大精神为指引,开启新征程,谋划新发展。

  北河村地处大山深处,党的十八大以来,依托精准扶贫政策,北河村基础设施不断完善,大力发展生态特色产业,村民的日子蒸蒸日上。北河村党支部书记孙国华是党的二十大代表,这段时间,她时常进屯入户,和乡亲们一起学习二十大报告,一起谋划下一步的发展。

  种植苹果是北河村的支柱产业,今年苹果大丰收,品相好的一等果能卖到两块八一斤,但是个头稍小一点就会被收购商判定为二等果,一斤只能卖5毛钱,这让村民们很上火。孙国华和乡亲们商量,如果搞果脯深加工,把村里的二等果全部加工成果干,能够卖出四倍的价钱。

  辽宁绥中县北河村党支部书记 孙国华:我自己试做了一个果脯,结果非常好,我就想我为什么不把这个产业做起来。

  经过讨论,建个苹果加工厂,成了大家的共识。最近,村里正忙活着准备工作,先由三户村民组成一个合作社进行试生产,县里负责提供苹果烘干、包装等加工技术支持,另外,由村集体出资建冷库,之后租给村民,以解决规模化生产后的苹果存储问题,还能让村子也有收益。

  此外,县里农业农村局还提供金融支持,为符合标准的村民,提供5万元免息贷款。

  原料、技术、冷库、资金有着落了,孙国华还发动在城里做直播电商的村民为苹果干找销路。现在正值冬季,原本是东北农村农闲的时候,致富的希望让北河村村民们充满激情地忙活了起来。

  辽宁绥中县北河村村民 王殿宝:国家的政策这么好,我们没有理由不好好干,我们要抓住这个机会好好地拼一把。

  落实党的二十大精神,全面推进乡村振兴,北河村除了紧锣密鼓地推进苹果加工厂项目,还把村里6名栗子种植能手组成技术突击小组,向河北专家学习最新的栗子树种植技术,为明年全村的栗子丰收打下基础。下一步,北河村谋划着将乡村旅游和特色农产品、苹果加工产品结合,不断拓宽农民增收渠道。小小的山村正在孕育着更大的变化。

  辽宁绥中县北河村党支部书记 孙国华:总书记指出,新时代伟大成就是党和人民一道拼出来、干出来、奋斗出来的。今后我将多找一些好项目,脚踏实地,带领村民闯出一条致富路来,让我们的小山村变得更富裕,更美丽。

  (总台记者 张宇珺 李琳 李进 王楠 郭津 婧一 田忠卿 孙松涛 刘华栋 闫崎峰 金光宇 迟波 辽宁台 葫芦岛台 绥中台)

                                                                                • 盈彩网投资平台骗局

                                                                                  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(

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