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【新时代新征程新伟业】贵州贵阳：让幸福感在家门口“升级”******

　　中新网贵阳12月15日电题：贵州贵阳：让幸福感在家门口“升级”

　　记者张雷张伟杨茜

　　冬日清晨，贵州省贵阳市南明区南横街片区的老住户游老先生站在楼下观望着施工人员对居民楼的改造。“你们是北京来的啊！我和你说我们这里的变化可大了，5年前又脏又乱，现在都成了小花园，每天人来人往好热闹的。”面对记者的询问，游老先生满面笑容地讲起南横街的变化，并邀约记者待改造完成后再来看看他们的闲适生活。

12月6日，贵阳市南横街内的居民区。　瞿宏伦　摄

　　背街小巷是城市的脉络，记录着城市的历史，也承载着民众家门口的幸福感。贵阳市正把背街小巷升级改造当作一项实实在在的民生工程扎实推进，在扮靓城市颜值的同时，不断完善提升区域城市功能，让民众的幸福“看得见、摸得着”。

12月6日，贵阳市南横街内的各类美食店。

　　“搬走又搬回”的南横街31号社区年过七旬的赵桂芬阿姨对于南横街的变化感触很深，“我曾因为环境太差而选择搬家，后看到改造后的新环境又搬回来。”

12月6日，市民在贵阳市南横街购买美食。　瞿宏伦摄

　　“以前只要下雨，楼下的污水四处流淌，根本没有可以走人的地方。现在好了，就算是大暴雨，路面也不会有积水，还是干干净净的”。赵桂芬对媒体说，现在楼下还有了娱乐休闲区，闲暇时候她会带着孙女到楼下玩耍，“和老朋友们聊聊天、打打牌，感觉很惬意。”

12月6日，市民经过贵阳市南横街浮雕墙。　瞿宏伦摄

　　赵桂芬口中惬意的生活得益于背街小巷的改造。贵阳市推行的城市“一圈两场三改”，进一步提升了居民生活幸福感。“一圈两场三改”是贵阳围绕民众在“教业文卫体，老幼食住行”十个方面，解决民众急难愁盼、补齐民生短板的一项民生工程，包括打造15分钟生活圈、建好停车场和农贸市场、加快推进棚户区、老旧小区和背街小巷改造。

11月22日，中新社副总编辑张雷在贵阳市南横街片区城市更新项目现场采访居民。　瞿宏伦　摄

　　民为邦本，本固邦宁。贵阳官方表示，推进“一圈两场三改”是贯彻落实党中央、国务院决策部署的必然要求；贯彻落实省委、省政府“强省会”五年行动战略决策部署的重大举措；切实改善民生的迫切需要；是提升贵阳市城市品质的当务之急；促进经济社会高质量发展重要抓手。

12月6日，市民在贵阳市南横街闲逛。　瞿宏伦摄

　　自推进“一圈两场三改”建设以来，贵阳已实现“15分钟生活圈”全面覆盖，民众生活更加便利；“停车场、农超市场”扎实推进，民众生活更加便捷；棚改、旧改、背改“三改”深入实施，民众居住环境显著提升。

12月6日，位于贵阳市南横街片区的省级文物保护单位(王伯群故居)。　瞿宏伦摄

　　数据显示，截至目前，贵阳已启动99个“15分钟生活圈”、2039个项目建设；已新增公共停车位44057个，投用率97.9%；已改造提升完成农贸市场60个，完成优化调整惠民生鲜超市门店网点14个；170个棚户区改造项目启动签约，累计签约10.9万户；已改造完成5.9万户老旧小区改造，完成率65.6%；已改造完成755条背街小巷，完工率87.8%。

　　官方表示，贵阳将按照“强省会”中强民生的决策部署，聚焦规划主导、清单主责、群众主体、基层主治，高质量推进“一圈两场三改”工作。

12月6日，市民在贵阳市南横街内的休闲长廊中聊天。　瞿宏伦摄

　　采访结束时，记者道别巷子里的居民们，“现在正在升级改造中，我们的社区会更美，欢迎你们来做客。”游老先生热情地话音在微雨的冬天清晨街巷里传得很远很远。(完)

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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]

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