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工地里的“年味”：年关前的坚守与送别******

　　(新春走基层)工地里的“年味”：年关前的坚守与送别

　　中新网太原1月18日电题：(新春走基层)工地里的“年味”：年关前的坚守与送别

　　作者范丽芳黄加梓

　　1月17日，腊月二十六。年关将至，建筑工地有着不同的“年味”。33岁的江西人叶远田打算春节不停工，坚守雄安新区项目建设现场，37岁的山西人王玉晋则奔波多地，为工友进行回家前的安全培训，协助进行网络购票，见证一场场送别。

　　叶远田供职于中铁十二局集团建安公司华北公司，目前担任雄安新区雄东安置房B区一标段项目总工程师。三年前，他来到雄安新区，投入热火朝天的建设工作。2021年、2022年春节，他所在的容西安置房项目同样没有停工。

　　雄东安置房B区一标段总建筑面积约35.07万平方米，包括45栋7层到14层住宅，约1.2公里长的市政道路，项目建成后将为2075户居民提供安居保障。

图为叶远田(右一)在施工现场工作。　受访者供图

　　“确保春节期间正常施工，这是我今年春节假期的重点工作。”叶远田介绍，他所在的项目于2022年10月17日开工，将于2024年6月30日竣工。为保证建设任务顺利推进，逾百名建设者像叶远田一样在春节假期坚守，以确保项目如期交付。

　　目前，该项目已基本完成土护降及地基处理施工，全面进入地下结构施工阶段。叶远田说，“从小年开始，项目工地上的工人陆续减少。现在我和13名项目管理人员负责春节假期施工的安全、质量、技术、测量等。正月初三以后，工人会慢慢增多。”

　　2023年1月2日，由中铁十二局集团建安公司承建的容西片区C单元安置房及配套设施项目C1标段，圆满完成建设任务，顺利移交新区回迁民众；1月13日，由中铁十二局承建的雄东片区B单元安置房、公共服务、市政公用工程项目，获业主单位颁发的“安全文明先进单位”锦旗……

　　“此心安处是吾乡。雄安三年，我见证了新区日新月异的发展变化，想到我们曾尽过一份力，就已把这里当成了家。”叶远田说。

图为中铁十二局集团建安公司某项目部“温暖返乡回家过年”送站现场。　受访者供图

　　与叶远田不同，中铁十二局集团建安公司劳务分公司自带劳务负责人王玉晋的工作则是四处奔波，送工友们安全踏上回家的路。

　　“临近年关，我们格外忙碌。”王玉晋与其他工作人员前往全国各地在建项目，为工友们进行回家前的安全培训，协助进行网络购票，在项目地举行“温暖返乡，回家过年”送站活动，将工友安全送达火车站、汽车站。

　　王玉晋说，劳务分公司既是工人们的管理者，也是服务者。数起2022年工作账单，他用“安全、温暖、高效”来形容。

　　“对工人们的管理和服务要简单明了、温暖贴心。我们给项目建设了高标准食堂，工人们打卡就餐；每天有观影、运动等不同的娱乐活动；宿舍卫生整洁；着装统一耐用。在项目现场，材料摆放、楼层完工要求，均绘有示意图，这些要求都是项目建设注重细节的体现。”王玉晋说。

　　除此之外，王玉晋还牵头举办技能比武大赛，对获奖者、标准化建设先进者等进行计分奖励，年底可换取不同的物质奖励；劳务公司还为新婚工人拍摄婚纱照，为家庭困难工友修缮房屋等。

　　年味渐浓，春节的脚步越来越近。在重点项目、重大工程现场，还有更多建设者坚守岗位，他们像城市中的点点星火，汇聚成光，守护着一处处项目、一座座城。(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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