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公安部：春运期间做好农村地区交通安全防控******

　　中新网北京1月10日电 (记者郭超凯)公安部新闻发言人李蓓10日在公安部新闻发布会上介绍，公安部就春运交通安全开展部署，各地公安机关全力做好农村地区交通安全防控，紧盯婚丧嫁娶、赶集赶圩、庙会活动等重点时段路段，严防群死群伤交通事故。

　　2023年春运已于1月7日开始。李蓓表示，公安部提前召开视频会议，部署各地公安机关结合全国疫情防控进入新阶段的实际情况，科学分析、动态研判春运交通安全形势，针对主干公路交通流量增大、自驾和客运出行增多、冬季恶劣天气影响等挑战，从严从细从实抓好组织部署、路面管控、源头治理、应急管理、宣传警示、便民服务、指导检查等各项措施，全力做好保安全、保畅通各项工作。

　　一是联合相关部门扎实开展“人车路企”隐患排查，督促运输企业落实主体安全责任，加强大客车乘车人安全带使用的源头管理。

　　二是最大限度把警力装备摆到路面，科学调整勤务部署，突出管控重点，强化秩序维护和安全管控，加大路面管控力度。

　　三是会同相关部门排查治理易堵点段，加强关键节点交通组织，做好清障救援、事故快处快赔、恶劣天气应急管理等各项准备，严防发生长时间长距离交通拥堵。

　　四是深入开展交通安全主题宣传活动，广泛宣传交通安全知识，持续开展交通信息引导服务，加强预警提示曝光，营造浓厚交通安全氛围。

　　五是全力做好农村地区交通安全防控，紧盯婚丧嫁娶、赶集赶圩、庙会活动等重点时段路段，会同相关部门加强执法劝导，严管严查违法载人、违法超员、酒驾醉驾、违法占道等违法行为，严防群死群伤交通事故。(完)

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）