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来源：仲傅彩票平台网投2024-11-23 17:48

浙江省两会启幕拼经济、强科创、抓教育等成热词******

　　中新网杭州1月11日电(郭其钰)1月11日，浙江省政协十三届一次会议开幕前举行“委员通道”集中采访活动，5位政协委员走上通道畅谈履职心声，传递民情民意。由此拉开了今年浙江省两会的序幕。

　　在经济大省浙江，民营经济是浙江经济的最大特色和最大优势。作为民营企业家，浙江省政协委员、浙江万丰科技开发股份有限公司董事长吴锦华对浙商精神颇有感触。

　　“我来自浙商家庭，父母是创一代，我是创二代，老一辈浙商敢闯敢干敢试的拼搏创新精神时刻激励着我，他们的创业精神和家国情怀已融入我血液之中。”吴锦华说。

　　当前，民营企业如何提振信心、抢抓机遇、拓展市场？吴锦华以万丰集团为例介绍，近年来该企业抢抓数字经济发展机遇，建设智慧工厂，实现数据信息系统纵向集成，产品生产周期由原来45小时缩减为15小时。

　　信心贵比黄金。目前，浙江组织千团万企“出海”抢订单、拓市场，这让吴锦华对民营经济发展充满信心。“我们也有很多海外客户，他们春节后也要来浙江走一走、看一看，订单意向强烈。”

　　科技是国之利器，国家赖之以强，企业赖之以赢，人民生活赖之以好。

　　浙江省政协委员、西湖大学副校长仇旻介绍，西湖大学作为一所新型研究型大学，成立4年来引进211位世界一流科学家，包括建立了一支以20余名国家和省级特聘专家为核心的微纳光电系统研究团队。

　　“浙江各级党委政府对科技创新表现出极大热忱，许多地方向我们表示了合作意愿，共同提升科技产业的集聚力和竞争力。”仇旻认为，党委政府的格局、眼光、魄力，加上浙江发达的民营经济和市场力量，将不断提升区域创新能力。

　　其表示，西湖大学将直面国家和地方核心战略需求，集聚力量进行原创性引领性科技攻关。西湖大学的每一位教授、每一个人都像一粒光子，不断集聚、激发，为科技创新发展贡献智慧力量。

　　“前不久一个朋友电话咨询，他的孩子后年上小学，他说在大家的认知中，感觉家附近的小学不够优秀，咨询有什么渠道可以到所谓的‘更优秀’学校。”这是浙江省政协委员、杭州第十四中学校长陈利民在“委员通道”上讲述的故事。

　　教育是关乎千家万户的民生工程。当前，教育基本均衡——有学上的问题基本解决，教育优质均衡——上好学校的品质追求呼声日隆。

　　陈利民介绍，杭州一方面通过区域集团化办学，在理念、师资、课程、文化等方面深度融合，在高水平动态发展中逐步缩小区域和学校间发展差距。另一方面探索创新合作共建办学机制，通过管理共进、师资共育、教学共研、资源共享、学生互动等方式，加大名校示范辐射引领作用。

　　在陈利民看来，“上最合适的学校，上家门口的好学校”，这是办好人民满意教育的题中之义，也是对“教育共富”最朴素的理解。

　　有事好商量，众人的事情由众人商量，是人民民主的真谛。如何更好履职也是委员们关注的焦点。

　　当日“委员通道”上，浙江省政协委员、衢州市政协主席方健忠介绍，衢州一方面让委员走进基层、走进群众，当地1708名省市县三级政协委员全部下沉到乡镇的委员履职小组，把群众反映的“问题清单”变成“履职清单”。另一方面让群众就近参与和充分表达，衢州103个乡镇(街道)实现“民生议事堂”全覆盖，95%以上村(社区)设立了“协商驿站”，协商平台搭到了群众家门口。

　　市县政协“开门是群众，出门是基层”。浙江正不断推动政协协商向基层延伸，深入践行全过程人民民主。

浙江省政协委员，丽水市畲凤非遗工坊主理人、畲凤民族服饰展示馆馆长兰金美。　张煜欢摄

　　临近春节，浙江省政协委员，丽水市畲凤非遗工坊主理人、畲凤民族服饰展示馆馆长兰金美，将一只融合了畲绣技艺的“民族团结兔”带上了“委员通道”。

　　两年前，她在丽水古堰画乡开设了畲凤非遗工坊。兰金美表示，“这间小小的非遗共富工坊，不仅是姐妹们聚会交流、手工制作的地方，也是传播民族文化、宣传中华民族共同体的精神家园。”

　　“作为一名非遗传承人，让文化融入日常，让传统接轨现代，把民族的变成世界的，这是我一直的追求。”兰金美说。(完)

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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）

[责编：天天中]

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