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暖心服务让旅客踏上回家路******

　　央视网消息（新闻联播）：春运期间，记者在春运一线看到，各地各部门想方设法为旅客提供暖心服务。

　　新疆和若铁路今年迎来开通后首个春运，且末站、若羌站等站点，虽然现在客流量不大，但铁路部门还是增设了通道和服务人员，引导乘客进站。

　　作为长三角客流量最大的铁路枢纽之一，今年春运，杭州火车东站启用了新建成的客运生产服务中心，多种数字化设备为应对客流高峰提供保障。

　　平安春运，温暖回家。一些火车站对老幼病残孕等重点旅客设置专门通道，提供进出站、上下车帮扶服务。郑州火车站西广场，昨天（1月7日），一名旅客突发疾病倒地不起，正在进行志愿服务的郑州市中医院的医护人员立即展开救治。

　　救治过程中，医护人员测量他的各项体征，不停呼唤。3分多钟后，男子渐渐清醒，随后被120急救车送往医院。目前，这名男子已经没有大碍。

　　翰墨凝香，年味渐浓。在高铁南京南站候车厅，60多位书法家现场挥毫创作，为来往旅客和一线铁路职工送上春节祝福。

　　公路、民航也推出了很多暖心服务。广西南宁汽车站推出“雷锋车”“小红帽”等，服务老人、孩子等重点旅客；兰州中川国际机场针对务工人员返乡和高校学生出行，提供了包机、包车、定制公交等“点对点”服务。

　　来自国务院联防联控机制春运工作专班数据显示，春运第一天，全国铁路、公路、水路、民航共发送旅客3473.6万人次，环比增长11.1%，比2022年同期增长38.9%。

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）