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江苏通知，阳性考研考生进入特殊考场参考******

　　12月16日，江苏省教育考试院官网发布《江苏省2023年全国硕士研究生招生考试考生健康应试须知》：

　　江苏省2023年全国硕士研究生招生考试考生健康应试须知

　　一、考前准备

　　1.疫情防控执行属地化管理，考生须提前了解我省各报考点所在设区市最新疫情防控要求。

　　2.考生应当好自己健康的第一责任人，加强健康防护，考前非必要不离开报考点所在设区市；非必要不外出，不前往人员密集场所或参加聚集性活动，外出时全程佩戴口罩，避免乘坐公共交通工具，人际交往保持安全距离。

　　3.12月17日起，考生每日自行测量体温和监测健康状况，登录江苏省2023年研考考生健康申报系统（网址：https://yjs.jseea.cn），按系统提示填报相关信息；所有考生须于12月20日当天进行一次单管核酸检测采样，并于21日22：00前将核酸检测结果填写在健康申报系统，此结果将作为考场安排的参考依据；考生在进入考点时须出示《江苏省2023年全国硕士研究生招生考试考生健康应试承诺书》（从“江苏省教育考试院门户网”下载打印），并在首场考试进场时交给监考员。未按规定在12月20日进行核酸检测采样，并按要求进行网上健康申报的，不能正常参加考试。考生如填报虚假信息，其行为将记入诚信档案。

　　4.考试当天出现干咳等典型症状、其他较重症状以及体温高于37.3℃的考生，进入考点时须主动报告。

　　二、进入考点

　　1.考生应提前规划好出行时间和路线，尽量避免乘坐公共交通工具。赴考途中做好个人防护，全程佩戴医用外科或以上级别口罩。

　　2.考生须至少提前45分钟到达考点，凭本人准考证、有效居民身份证件、苏康码、12月20日当天或以后的核酸检测报告（纸质、电子均可）、《健康应试承诺书》，佩戴口罩进入考点。不佩戴口罩的考生不得进入考点。考生不得因为佩戴口罩影响身份识别。

　　3.核酸检测阳性的考生，根据考点安排进入特殊考场参加考试。

　　4.考生进入考点时，须接受体温测量，体温低于37.3℃方可进入考点；体温异常的考生经考点综合评估后，安排进入相应的考场参加考试。

　　三、应试要求

　　1.考生进入考场后须做好个人防护，提倡全程佩戴口罩。特殊考场、应急处置考场考生须全程佩戴N95口罩。

　　2.考试过程中，非核酸阳性考生如出现发热、干咳、乏力、鼻塞、流涕、咽痛、嗅觉味觉减退、结膜炎、肌痛和腹泻等不适症状，应立即向考点工作人员报告，听从工作人员的安排。

　　3.考试结束时，按监考员指令，考生有序错峰离场，保持安全间距，不得在考点内滞留。

　　四、其他要求

　　1.考生应自觉配合考点做好身体健康检测，对隐瞒或谎报个人健康状况等疫情防控重点信息，以及在考试疫情防控中拒不配合工作人员进行防疫检测、询问、排查的考生，将取消考试资格，并按照有关法律法规予以处理。

　　2.考试疫情防控措施将根据疫情防控形势变化适时调整，请考生关注考点所在设区市疫情防控最新要求，及时了解相关信息。

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）