重庆为北碚山火扑救志愿者发放纪念章******url:https://m.gmw.cn/2023-01/11/content_1303251749.htm,id:1303251749

　　为致敬在2022年重庆山火中英勇奉献的志愿者们，共青团重庆市北碚区委近日制作了山火志愿服务纪念章和物资捐赠证书，发放给参与灭火救援的志愿者和社会各界捐赠物资的爱心人士们，以纪念大家守望相助、无私奉献、齐心战山火的精神。

　　在“山火志愿者纪念章”上，正面印有摩托骑手、油锯手、拎着灭火器的志愿者三个形象，身前是大火，背后是青山；背面写着：谨以此致敬向着北碚歇马山火勇毅前行的每一位志愿者。

　　捐赠证书上写着：感谢您为支持8·21歇马山火救援奉献的爱心，谨对您的善行义举，致以最崇高的敬意！

　　据了解，志愿者可以凭借山火救援期间对应的朋友圈、聊天记录或服务证明等信息以及相关部门统计的捐赠目录，前往重庆市北碚区科技企业孵化园1栋1楼领取徽章和证书。

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