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悬崖峭壁上的“孤勇者” 护航郑渝高铁首个春运******
图为重庆工电段的桥隧工在郑渝高铁巫山大宁河大桥上方山坡上进行排危作业。 晏涛 摄
图为重庆工电段的桥隧工在郑渝高铁巫山大宁河大桥上方山坡上进行排危作业。 晏涛 摄
图为重庆工电段的桥隧工在郑渝高铁巫山大宁河大桥上方山坡上进行排危作业。 晏涛 摄
郑渝高铁今年迎来首个春运，为保障列车安全运行，近日，中国铁路成都局集团有限公司重庆工电段的桥隧工们，加强对沿线特殊地段长大隧道仰坡、桥梁上部山体进行排危作业，确保高铁安全运行。
郑渝高铁重庆境内万州到巫山段，隧道占比高达92%，桥隧比高达98%，被称为“地铁式”高铁。郑渝高铁沿线山高谷深、隧道众多，地质结构十分复杂。
在郑渝高铁重庆巫山大宁河大桥连接小三峡隧道出口的山坡上，重庆工电段年满50岁的老工长赵勇带领3名队员爬上悬崖峭壁，对岩石防护网立柱基础、预埋螺栓、立柱进行全面检查，确保防护牢固。此外，他们还对山体岩石进行拉网式检查，将隐患消除在萌芽状态。
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） [责编：天天中] 阅读剩余全文（）  视觉焦点
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