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2023年春运工作电视电话会议：全力保障人民群众春运错峰有序出行******

　　中新网1月4日电 据交通运输部消息，1月4日，国务院联防联控机制春运工作专班在交通运输部召开2023年春运工作电视电话会议，调度部署各省(区、市)春运工作准备情况，指导各地统筹做好2023年综合运输春运疫情防控和运输服务保障工作，确保人民群众平安健康便捷顺畅出行，确保交通物流畅通有序。

　　会议强调，2023年春运是一场大考，面临客流大幅增长、重点物资运输保障任务繁重、从业人员感染、安全生产风险隐患增加等多重压力，做好春运工作的复杂性、不确定性、挑战性前所未有。要充分认识2023年春运面临的新形势新任务，落实落细2023年综合运输春运疫情防控和运输服务保障各项任务安排，以最大能力、最佳状态、最优服务，确保春运期间人民群众平安健康便捷舒畅出行，确保重点物资运输畅通有序，向党和人民交上一份合格答卷。

　　会议指出，做好2023年春运工作，运输组织是核心，交通物流畅通是基础，疫情防控是关键，安全生产是底线，群众满意是根本，组织领导是保证。一要在运输组织上狠下功夫，引导公众理性错峰出行，保障自驾车有序出行，保障农村地区群众出行，做好大客流疏解处置，全力保障人民群众错峰有序出行。二要在畅通高效上狠下功夫，全力做好邮政快递末端服务保障，全力保障医药电煤等重点物资运输稳定有序。三要在科学精准上狠下功夫，严格落实优化防控措施，切实做好从业人员防护，全力防范应对交通运输从业人员感染。四要在防范应对上狠下功夫，强化思想准备、设施设备准备、人员准备，强化安全生产事故防范处置，全力确保春运安全生产形势稳定。五要在用心服务上狠下功夫，提升旅客全流程出行体验，着力加强重点群体服务，切实保障乘客合法权益，全力保障人民群众舒心满意。六要在凝心聚力上狠下功夫，建立完善工作机制，落实落细属地责任，加强舆论宣传引导，全力以赴加强春运工作组织领导。

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）