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脚下沾满泥土 脸上带着微笑******

　　脚下沾满泥土 脸上带着微笑

　　——巩义市场监管局曹振普同志印象

　　山川大美，豫西巩义。龙马呈河图，神龟献洛书。裴仰龙山，化文擎旗。楚汉风云，犹有陈迹。唐宋遗韵，扑朔迷离。革命建设，回肠荡气。改革开放，当先崛起。天时地利，人和加持。物华天宝，羲皇画八卦之象;人杰地灵，雄才展六艺之姿。

　　振普同学，生于斯长于斯，大山之浑厚，黄河之豪放，洛水之柔情，榆槐之沧桑，松柏之耿直，老柿之积淀，小草之轻奢，红叶之热烈，山花之烂漫。天地精华，滋润灵魂。山川风月，启迪智慧。时有柔情刻骨，时有豪情天纵。志堪气吞山河，才能经天纬地。半生回首觉匆匆，越秋冬，雪霜浓，云卷云舒、缥缈逝无踪。而今岁月念初衷，爱相从，趣无穷。既然选择远方，只顾风雨兼程。绽放璀璨芳华，成就诗意人生。

　　同窗之时，隔壁兄弟。青涩年华，多无顾忌。放飞自我，谈天说地。嬉笑怒骂，落拓不羁。悟言室内，因托所寄。放浪形骸，趣舍殊异。或静或躁，欣于所遇。惯常自足，暂得于己。时光荏苒，不觉东西。

　　毕业多年，少聚多离。所幸同壕，行政管理。诸多事情，皆有话题。电话频连，兴致忘机。丙申相邀，竹林畅叙。晚风把酒，晨登石梯。浅斟低酌，酣畅淋漓。笑声阆苑，划破清寂。

　　投身事业，不惜心力。服务发展，殚精竭虑。强化监管，肝披胆沥。调解纠纷，破除僵局。化解矛盾，动情晓理。注重建设，夯实根基。成效显著，点赞如饴。

　　心係营商，家国大义。情牵商户，法送万企。消除堵点，解决难题。招商引资，聚财引智。打造环境，图新除弊。城镇山乡，深印足迹。

　　手拿相机，登高爬低。独具慧眼，摄取美丽。黄土高坡，伊洛圣水。长寿红叶，嵩阴植被。鳞栉楼厦，特色民居。康氏庄园，诗圣故里。慈云寺院，北魏崖迹。七帝八陵，白河窑瓷。原野采风，山峰撷翠。百业竞进，父老欢喜。定格瞬间，留住回忆。记录时代，不负影艺。诉说辉煌，扮靓巩义。数册影集，洒满汗滴。

　　良知为怀，深情厚谊。与人为善，于缘珍惜。热情好客，却不拘礼。近者心悦，远客欣怡。领导赏识，朋友赞誉。视企如己，亲清关系。周到服务，全心全意。若有所需，尽心竭力。众口交赞，名扬乡里。

　　不问收获，躬耕执犁。昼作夜息，栉风沐雨。允文允武，勤政律己。日拱一卒，龙宫终抵。不计回报，功在桑梓。今又新作，煌煌象极。自愧不如，窃生慕意。素描无它，攒此拙句。

　　率性人生，烟火气息。亦有阳春，亦可下里。心无羁绊，身无藩篱。胸中有光，竹杖素履。岁月沉香，时光知味。

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）