盈彩网投资平台投注 - 盈彩网投资平台玩法

暖心！一项目完成回迁安置******

　　本报讯（王兴国记者邢汉夫）记者从哈尔滨市南岗区政府获悉，近日，哈尔滨市农业博览中心项目顺利完成回迁安置，涉及196户、40200平方米的538套房屋全部选择完毕。

　　据了解，南岗区城市更新局将农博项目选房进户工作当作2023年为民办实事的第一件大事来抓，4日，选房工作正式启动。为了确保选房公开公正，该局邀请公证处人员全程录像，公布举报电话，邀请所在社区和群众代表全程监督，设立预选室张贴户型图，讲解户型、朝向、使用面积换算系数等居民关心的问题，为预选工作做好充足准备。

　　选房过程中，工作人员严格按照已公示的选房顺序，设立选房、开票、政策咨询、信访接待等10个工作组，同时配备引导员，为每名选房人全程提供服务。通过连续4天的工作，196户、40200平方米的538套房屋全部选择完毕。

　　下一步，南岗区城市更新局将积极协调物业公司，跟进居民入户工作，力争在春节前让每户居民领到新房钥匙，为农博项目回迁安置工作画上圆满句号。

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）