贵州开行“冰雪主题”列车 南方游客畅享冰雪乐趣******

　　(新春见闻)贵州开行“冰雪主题”列车 南方游客畅享冰雪乐趣

　　中新社贵阳1月7日电 (记者 张伟)2023年中国春运首日，贵州2023年首列“冰雪主题”列车C6031次“复兴号”于9时31分由贵阳北站驶出，载着607名旅客前往六盘水。值乘列车长李小林告诉记者：“适逢周末，车上有近三分之一的旅客是奔赴贵州六盘水的三大滑雪场滑雪。”

　　曾几何时，中国冰雪运动“不过山海关”。近年来，贵州省六盘水市相继建成玉舍、乌蒙、梅花山3个天然滑雪场，在这里，贵州人不出省、南方人不远足，就能享受到冰雪运动的乐趣。

　　“贵州境内的8个滑雪景点，其中安六高铁(安顺至六盘水)沿线就有5个。”李小林对记者说，如今坐着高铁去滑雪正成为中国西南地区民众的新时尚。

　　“冰雪主题”列车车厢内，蓝、白色调装饰为主，顶棚及车窗等部位贴有白色“雪花片”，车厢内兔年元素的装饰品、滑雪设备存放处标识、乘务员冰雪元素的胸牌、丝巾以及“乘坐高铁去滑雪”的海报，令人耳目一新。

　　“冰雪主题”列车上，乘务员指引旅客存放专属滑雪设备。贵阳铁路疾控中心医务人员王婕细致地介绍了冰雪运动前要注意的健康防护及健康安全提示。各大滑雪景区的推介资料、滑雪安全注意事项的宣传折页吸引了部分旅客取阅。餐吧车备好的红糖姜茶、手套及围巾供有需求的滑雪旅客免费拿取，这些服务举措都颇受旅客好评。

　　酷爱滑雪运动的乘务员刘敏为旅客示范、讲解滑雪服的穿戴要领，还归纳了自己在滑雪过程中常出现的小状况及应对技巧。几名“零基础”的旅客争相尝试体验滑雪服穿戴，不时问刘敏一些滑雪知识。“有人教我们要领，还讲解滑雪安全注意事项，令我内心的紧张和不安减轻了不少。”旅客龙瑞芳开心地说。

　　在贵州实施的“一免三减半”(景区门票免费，自驾车过路费、住宿费、购买商品费五折)的“冬游贵州”钜惠等活动政策的加持下，冰雪“冷资源”正逐步变成贵州旅游的“热动力”。

　　2023年春运，中国铁路成都局集团公司贵阳客运段打造“高铁+冰雪旅游”新产品，设计开行多趟“安六冰雪游”主题列车，方便旅客出行的同时，通过高铁这一流动载体，吸引更多民众参与冰雪运动。(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