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随环卫工老魏上早班******

　　【新春走基层】

　　光明日报记者 任爽 光明日报见习记者 李层

　　新年伊始，凌晨3点半，大街小巷一片寂静，吉林省舒兰市环境卫生管理中心车库里早早地忙碌起来了。

　　“出车！”检查完车况后，环卫工人魏振江和搭档登上大型垃圾清运车，驶向街道深处。清运车一路走走停停，每遇一处垃圾桶，就是一连串自动化动作：把桶挂车、倾倒和压缩垃圾、把桶归位。

　　“现在可比过去好干得多！早先，开小四轮儿，得靠人装车，一天下来累得不轻。现在有专门车辆代替人工，车辆一走一过就能完成，省时又省力！”不到3个小时，魏振江和搭档就“扫”完20多条主要街路，完成了当天的第一趟作业。

　　“走，吃饭去！”车停进育才路垃圾中转站，魏振江招呼搭档向附近的环卫早餐点走去。“一个鸡蛋，两个花卷，一碗小米粥、一碟小菜！”发餐师傅把热气腾腾的早餐递给陆续进门的环卫工人。

　　魏振江领到早餐，就近坐下，听工友们聊天。“以前，早饭不是对付口干粮，就是趁休息着急忙慌往家跑，这回可好了。”“可不，这口早饭真是暖心又暖胃！”“退休前又赶上一波好政策，知足呀。”魏振江吸溜一口小米粥，点头赞同。

　　“天儿冷，辛苦师傅们把早餐整热乎点儿！”舒兰市环境卫生管理中心主任陶利民像往常一样，在早餐点关注工人们的用餐情况，“这些年，环卫工人的工作环境和条件都有了很大改善。环保设施齐全，机械自动化程度越来越高，各类劳保产品四季供应充足。舒兰始终把环卫工人作为关心关怀的重点对象。”

　　越来越好的不仅是工作设备和工作待遇，还有舒兰环卫工人切实体会到的市民不断提升的文明自觉。

　　吃完早餐，魏振江开始了第二趟清运作业。车窗外，树上的彩灯、商家橱窗上的花带和生肖兔贴画将干净的街路点缀出节日氛围。

　　“早些年，路上总有果皮纸屑，我们环卫工人天天都得弯着腰拾掇。这几年，舒兰的绿化美化亮化越来越好，爱护环境的人也越来越多，还经常有志愿者来帮忙，路上一天比一天干净。”魏振江一脸骄傲，“如今，环卫工人可受重视了。你看，路边的商家都加入了‘爱心驿站’，我们进去歇脚，还给我们倒水喝，大伙儿干劲儿十足！”

　　在舒兰，尊重、爱护、关心环卫工人的风尚背后是群众对美好生活的向往。近年来，小城舒兰持续加强市容市貌整治、擦亮志愿服务品牌、宣扬先进生活理念，全方位提升城市文明程度，成功创建了省级文明城市，正向创建全国文明城市的目标进发。

　　《光明日报》（ 2023年01月06日 01版）

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）