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“加速奔跑”奏响新时代“最强音”******

　　心之所系，行之所至。面向未来，党员干部要以奋斗之姿昂首奋进，以拼搏状态接续赶考，加速奔跑在新时代的征途上，奔赴光荣与梦想的远征，向第二个百年奋斗目标勇毅迈进。

　　以“一往无前”的奋斗姿态砥砺前行，以信仰引领前行。

　　回望波澜壮阔的党史长河，一代代共产党人在实践中探索，在奋斗中坚持，一路挥洒热情与汗水，一路拼搏奋进、勇往直前，以开拓进取的干劲、艰苦卓绝的努力开创新景、赢得胜利，在他们身上闪耀着艰苦奋斗的精神，他们对信仰的执着追求令人动容。眺望远方的路，壮阔的征程在脚下，崭新的蓝图铺展开来，广大党员干部要以主动求索回应时代之问，以不懈努力扛起人民所托，以坚定的理想信念接续奋斗，主动应变、积极求变，用辛勤的付出和晶莹的汗水托举起更加美好的未来，用信仰凝聚起一往无前的奋斗势能，用奋斗去开创未来、书写辉煌。

　　以“众志成城”的姿态聚力向前，以团结战胜挑战。从塞罕坝的绿林奇迹到星辰大海之梦的成功实现，从奥运会的历史首创到乡村振兴的全面铺开，奋斗的道路上，有一张张坚韧不拔的面孔，有一双手勤勉作为的双手，凭借着团结一心的奋斗，我们共赴未来、共创美好，把力量凝结成“钢铁长城”，伟大成就背后凝结着几代人的奋斗和心血，“接力棒”在传承着，奔赴梦想的决心和信念在奋斗中凝聚着。新的征程上，广大党员干部要扛起新的使命，团结带领人民群众一同奋斗，以滴水穿石、久久为功的恒心投身伟大事业，坚持“干”字当头冲锋向前，集中力量办成更多的大事，心往一处想、劲往一处使，在团结奋斗中赢得新胜利。

　　以“挺膺担当”的姿态奉献为民，以初心汇聚力量。党员干部要锚定人民群众对美好生活的向往，形成攻坚克难、全力以赴的奋斗合力，扎根广袤乡村、服务基层一线，收集人民群众的“心愿清单”，将心愿逐一实现，将问题逐个化解，当好人民群众的“守护人”。要涵养拼搏进取的品格，将为民情怀融入到“逢山开路，遇水架桥”的火热实践中，在苦干实干中践行岗位职责，在担当作为中回应群众呼声，以“我将无我，不负人民”的情怀托举起人民群众稳稳的幸福，用初心汇聚力量，不断提升人民群众的幸福感和获得感。（杨亚均）

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）