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省级两会开启，已有15名新任省级政协党组书记公开亮相******

　　1月10日以来，全国多个省份相继进入“两会时间”。时值换届之年，人事议题受到外界关注。

　　澎湃新闻(www.thepaper.cn)梳理发现，截至11日晚，至少已有山西、贵州、云南、内蒙古、江西、吉林、海南、湖南、上海、重庆、河南、福建、黑龙江、广东、甘肃等15个省份的新任省级政协党组书记公开亮相。

　　在这批近期调整的省级政协党组书记中，“跨省调任”是其一大特点。他们包括：

　　重庆市人大常委会副主任、党组副书记吴存荣任山西省政协党组书记；

　　宁夏回族自治区政府副主席、党组副书记，自治区政协副主席、党组副书记赵永清任贵州省政协党组书记；

　　贵州省政协党组书记、主席刘晓凯任云南省政协党组书记；

　　北京市人大常委会党组副书记、副主任、市总工会主席张延昆任内蒙古自治区政协党组书记；

　　湖南省委副书记朱国贤任吉林省政协党组书记；

　　湖北省委副书记李荣灿任海南省政协党组书记；

　　海南省政协主席、党组书记毛万春任湖南省政协党组书记；

　　贵州省人大常委会党组副书记、副主任蓝绍敏任黑龙江省政协党组书记。

　　而上海、河南、广东等省份的新任省级政协党组书记则是由本地干部担任：

　　上海市委常委、组织部部长胡文容任上海市政协党组书记；

　　河南省人大常委会党组书记、副主任孔昌生任河南省政协党组书记；

　　广东省委常委、广州市委书记林克庆任广东省政协党组书记。

　　此外，本次调整中，也有多名新任省级政协党组书记来自中央机关、国家部委等部门，包括：

　　司法部党组书记、部长唐一军任江西省政协党组书记；

　　中央办公厅副主任、中央办公厅调研室主任唐方裕任重庆市政协党组书记；

　　国家卫健委党组成员、中央纪委国家监委驻国家卫健委纪检监察组组长滕佳材任福建省政协党组书记；

　　中国气象局党组书记、局长庄国泰任甘肃省政协党组书记。

　　(澎湃新闻记者 蒋子文)

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）