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江苏徐州:“消防嫂”探班消防队 新年让爱团圆******

  (新春走基层)江苏徐州:“消防嫂”探班消防队 新年让爱团圆

  中新网徐州1月18日电 题:江苏徐州:“消防嫂”探班消防队 新年让爱团圆

  作者 刘贺 朱志庚

  “每一处魔术贴都要粘好,拉链拉上,不要只图快,因为你在火场上,危险无处不在。”兔年春节前夕的“小年”当天,在江苏省徐州市鼓楼区消防救援大队,13岁的许晶然在消防员的指导下将沉甸甸的消防救援服“艰难”地穿在身上。

瑞雪迎春,消防员王震与家属在雪中享受团圆。 方金麟 摄瑞雪迎春,消防员王震与家属在雪中享受团圆。 方金麟 摄

  窗外漫天飞雪,屋内许晶然额头上却沁出了滴滴汗水。“太沉了,以前都是在电视上看消防员,觉得他们跑得特别快,很酷!没想到这身衣服这么重,我穿了将近五分钟才穿上,体验了一把我哥的辛苦。”今年才13岁的许晶然在哥哥许洪海的指导下穿上救援服。

许晶然(右)试穿消防救援服。 方金麟 摄许晶然(右)试穿消防救援服。 方金麟 摄

  年关将至,为了让消防指战员能和亲属过一个团圆年,徐州市鼓楼区消防救援大队举行“新年让爱团圆”活动,邀请消防员家属走进消防队,体验消防生活、学习消防知识,一起吃个团圆饭。当天,和许晶然一样来到消防队的家属共有19位。活动现场,消防员们化身“解说员、指导员”,为家属们讲解日常防火常识、带家属体验装备器材。他们一同开茶话会、聚餐,让家属们“零距离”接触队伍文化和日常生活,身临其境感受、了解队员们的“日常”。

消防员与家属围坐一起,共享团聚。 朱志庚 摄消防员与家属围坐一起,共享团聚。 朱志庚 摄

  “我是特地赶来的,毕竟好久没有见老公了。”“消防嫂”王晶来自河南濮阳,与丈夫邵闯闯上次见面还是8个月前,得知队里组织活动,王晶第一时间报了名,从近400公里外的老家赶了过来。“能见到他,感觉就很好。”王晶坦言,自己还有一个小小的新年愿望,希望新的一年里,可以把婚礼补办上。她与邵闯闯领证两年多了,由于邵闯闯平日里工作忙,还没有办婚礼。

消防员李顺一家三口。 方金麟 摄消防员李顺一家三口。 方金麟 摄

  在队里,大家对邵闯闯的评价是“说话不多、办事不拖”,老实憨厚的他,此刻和妻子共同享受着包饺子话团圆的喜悦,相识七年来,今年是两人一起度过的第一个春节。“今年我来刚好能和老公一起过年,感觉是特别具有纪念意义的一年,之前我看一个歌词挺好的,‘你说最好的人会在身边,此刻我也这样想’”。

王晶(左)与邵闯闯一起参与趣味消防游戏。 刘贺 摄王晶(左)与邵闯闯一起参与趣味消防游戏。 刘贺 摄

  看着热气腾腾的饺子,思念涌上心头。已九年未回家过年的消防员廖伟智默默离开餐厅,打给了远在浙江安吉的亲人。

消防员郑伟一家四口在营队合影。 方金麟 摄消防员郑伟一家四口在营队合影。 方金麟 摄

  “喂,妈,通过手机视频,祝您和爸爸新年快乐,身体健康,万事如意。今年春节我已向队里申请,应该可以回家过年。”“好的,儿子,我和你爸在家等你回来。”

  质朴的祝福,让视频两边的人都红了眼眶。消防员有这样一句话:“一家难圆、万家圆;百姓过节、消防过关”。万家灯火的背后,是消防人的默默坚守。

廖伟智与远在浙江吉安的母亲打视频电话。 朱志庚 摄廖伟智与远在浙江吉安的母亲打视频电话。 朱志庚 摄

  “在此新春之际,我们借此机会,组织‘新年让爱团圆’活动,让指战员及亲属在队过一个团圆年,特别感谢亲属们长期以来,对消防事业的支持与奉献。”徐州市鼓楼区消防救援大队政治教导员周森说。(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

 

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