凤凰彩票手机版APP-ios/安卓/手机版app下载

甘肃省军地联合出台文件激励大学生参军入伍******url:https://m.gmw.cn/2023-01/06/content_1303246407.htm,id:1303246407

　　甘肃省

　　军地联合出台文件激励大学生参军入伍

　　优惠政策成龙配套优质兵员络绎不绝

　　“县里免费为我和你阿妈做了体检，我们身体都好。你莫担心我们，在部队好好干工作，不要辜负党和政府的关心……”元旦前夕，在西藏林芝某部服役的甘肃迭部籍藏族战士才旦顿珠接到父亲打来的电话，得知父母身体都好，一直悬着的心终于落了地。

　　“才旦顿珠只是众多陇原青年及其家庭享受征兵政策红利的一个缩影。”甘肃省军区动员局局长史远峰介绍，2022年9月下旬，甘肃省政府和省军区联合出台《甘肃省激励大学生等参军入伍的政策措施》，激发适龄青年应征入伍热情，持续为部队征集输送优质兵员。

　　为保证制订的优惠政策措施既贴合省情民意又实在管用，甘肃省军地多个部门联合协作、密切配合。甘肃省军区动员局先后组织4个批次联合调研组，深入市县、基层一线调研摸底。在摸清适龄青年现实需求和关心关切问题的基础上，他们协调宣传、公安、财政、教育、人社、卫生健康、退役军人事务等11个省征兵工作领导小组成员单位召开6次研讨会，进行试点论证，修改调整政策措施。

　　全省入伍普通本科毕业生退役后，两年内获得所在高校硕士研究生推免资格；高职（专科）毕业生及在校生退役后，在完成学业的前提下可免试入读普通本科，高校参军入伍毕业生均享受高校优秀毕业生单列指标；入伍服役满5年的退役大学毕业生与服务基层项目人员共享10%到15%的公务员定向招录计划；全省基层专武干部招录计划安排40%的名额定向招录退役大学毕业生士兵；服义务兵役期间，参照当地企事业单位职工体检标准，每年为其父母安排一次免费体检……甘肃省军地联合出台的每条优惠措施，都直击应征对象复学、入职、返岗、就业以及家庭实际困难等现实问题。

　　王伟从兰州理工大学毕业后参军入伍，退役返乡后面临就业问题。前不久，他参加当地退役军人事务部门组织的退役老兵培训时，了解到甘肃省国有企业、公务员队伍、专武干部面向退役大学毕业生士兵定向招聘政策后，脸上的愁容终于消散，对自己的职业前景充满信心。记者从有关部门了解到，自《甘肃省激励大学生等参军入伍的政策措施》颁布施行以来，仅西北师范大学就有360余名毕业生向该校征兵工作站咨询2023年上半年参军入伍政策，120名毕业班学生填报了参军入伍意向书。

　　在甘肃省征兵办，记者从会议大厅“2022年度全省征兵工作数据评估示意图”电子屏上看到，数据曲线箭头显示2022年全省征兵“五率”再创新高。省征兵办领导信心满满地说：“2023年征兵工作已经启动，我们力争新年度征兵工作取得新突破，为实现中国梦强军梦添砖加瓦。”（■李小刚贾保华 本报记者 郭干干）

　　（中国国防报 2023年1月6日第二版）

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）