图为铁路民警程清林熟悉指挥室工作。 云南开远铁路公安处供图
一波客流高峰过后,程清林又来到候车大厅,拿起防范电信网络诈骗的宣传材料走向人群。提醒旅客注意电信诈骗的同时,他也不断提示正在低头看手机或闭眼休息的旅客,小心看管好行李物品。春运以来,他已经帮助旅客找回遗失行李物品5件。
春运期间,乘客携带烟花爆竹乘坐火车的情况增多。一位老年旅客不理解禁止携带爆竹进站的规定,和安检员辩驳起来。程清林见状连忙上前安抚老人,并耐心向其解释相关法律条文,并说明禁止携带物品带来的安全隐患,最终获得了乘客的理解和配合。
指挥室是整个派出所工作的“中枢”和“大脑”,熟悉每一个系统与流程,学习接处警处理也是程清林的工作之一。“我在学校的专业是网络安全与执法,工作之余,我也得精进专业学习,实践和理论相结合,才能干好公安工作。”他说。
晚上11点,冬夜的站前广场已鲜有人迹,程清林还没有结束工作,他跟随队伍在广场上巡查。今年是他第一次春节与家人分隔两地。“这次特别的春运执勤初体验,让我更加理解作为警察的担当与责任,用我们的坚守,守护万家团圆。”(完)
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] 阅读剩余全文() |