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北京公园风景区元旦假期接待游客147.6万人次 冰雪活动受欢迎******

　　光明网讯（记者 张倩）1月2日，记者从北京市园林绿化局了解到，元旦假期3天来，全市公园风景区共接待游客147.6万人次。

1月2日，市民在北京什刹海冰场玩耍，感受冬日乐趣。光明网记者 崔珍妮 摄

　　冰场、雪场成为了市民游客们享受假期生活的好去处。据了解，围绕“喜冰乐雪”主题，颐和园、北海公园、陶然亭公园等北京25家公园陆续推出40块冰雪场地，助力第九届市民快乐冰雪季活动。冰场中有冰车、冰滑梯、冰上自行车等传统项目，雪场中有雪上飞碟、雪上乐园、雪上小火车等亲子互动娱乐项目……近百项冰雪游艺项目让大人、孩子都乐在其中。今冬冰雪季预计持续至2月中下旬。

12月31日，市民在北京冬奥公园冰场，尽情享受节日冰雪的快乐。光明图片 李文明 摄

　　元旦假期，为保障市民游客游园安全，北京市园林绿化局与公安、城管、交通等部门启动假日联动机制，加强对游客量较大或举办冰雪活动的公园联合执法和不文明游园行为整治。据了解，自元旦假期至正月初六，北京市园林绿化局将公园风景区冰雪活动运行安全管理纳入节日期间检查内容，要求各区加大行业安全检查，严防各类事故发生。全市公园运行平稳，安全有序。

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）