贵阳南明：背街小巷改造 群众喜上眉梢******

　　光明日报记者 吕慎 陈冠合

　　65岁的柯强在贵州省贵阳市南明区翠微巷住了30余年。最近，让他高兴的事又多了一件。“这背街小巷的改造，老百姓都看在眼里、喜上眉梢！环境变化大喽！既有城市的繁华，也有历史文化，关键是生活还更便利了！”

　　柯大爷说的小巷改造是贵阳市南明区打造15分钟“生活圈”，建好停车场和农贸市场“两场”，加快推进棚户区、老旧小区和背街小巷改造“三改”的“一圈两场三改”工作的一部分。2021年到2022年，像翠微巷这样旧貌换新颜的背街小巷有100多个。环境改造好了，居民的幸福感也大幅度提升。

　　86岁的王菊华奶奶在西湖巷19号院生活了40多年，她说：“现在的环境那是没说的，有些老邻居有新房子都舍不得搬走，这里安全舒适、干净整洁，真是享福。”

　　西湖巷口，游客罗先生看完地图，饶有兴趣地走进巷子。“这里太有特色了，古树花卉、历史壁画、人文典故，居民素质也高，小巷很有感觉。”罗先生一边走，一边品咂着老贵阳的味道。

　　据了解，南明区围绕“教业文卫体、老幼食住行”打造“15分钟生活圈”。有的业主食堂开起来了，有的社区微公交开通了，有的智能化健身房建好了，有的业主图书馆建成了，有的医养中心解决了后顾之忧……随着一个个民生项目落地实施，大家心气齐、干劲足，友邻相助，移风易俗，文明新风吹暖人心。

　　目前，南明区已启动18个生活圈建设，2022年实施新建改扩建项目449个，已完成停车场建设项目8个、完成改造农贸市场10个，规划新建、改扩建养老设施62个、教育设施28所。运动场地新建、改扩建项目46个。棚改项目17个、旧改项目6个、背街小巷改造110条。

　　《光明日报》（ 2023年01月03日 03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