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来源:彩天下app交流群2023-12-29 17:48

  

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【我们这十年@坐标中国】中国速度,让奇迹不断发生******

  中新网北京10月12日电题:中国速度,让奇迹不断发生

  记者 李金磊

  有一种速度叫中国速度,有一种效率是中国效率。这十年,中国速度一次次惊艳世界。

  时速600公里的高速磁浮交通系统,使2000公里范围4小时通达,中国人的出行是贴地飞行、御风而行。

  眼睛一闭一睁,9小时改造一座火车站,8小时拆完589米立交桥,“基建狂魔”让不可能变为可能,让世界首富埃隆•马斯克也伸出大拇指点赞。

  ……

  如果要列举中国速度的“名场面”,可谓俯拾即是。中国速度展现了中国经济社会发展的日新月异,展现了综合国力和民族自信的与日俱增。

  中国速度,是中国大力推动创新的生动写照。

  这十年,中国持续实施创新驱动发展战略,科技实力显著增强,创新能力迈上新台阶,科技引领力不断增强,工艺工装持续创新,让中国速度不断提速、提速再提速。

  从时速400公里的高铁,跨越到时速600公里的高速磁浮,这背后是加速能力、制动能力、抗噪能力等控制策略创新设计的支撑。没有自主创新,就突破不了限制和瓶颈,实现不了中国速度的跃升。

  被誉为“煤海蛟龙”的掘支运一体化快速掘进系统,依靠科技创新“挖”出了世界纪录,实现了中国巷道掘进技术与装备从“跟跑”到“并跑”再到 “领跑”的转变。没有自主创新,就难以保障中国能源安全。

  中国速度,是中国人民携手奋进的鲜明例证。

  中国速度为什么能这么快?这离不开中国人民的辛勤付出和奋勇拼搏。

  在东南沿海,“基建狂魔”集结两万多名建设者,建成55千米长的港珠澳大桥,世界最长的跨海大桥才得以横空出世。

  面对589米要拆除的立交桥,央企的建设者们派出了200余台挖掘机同时作业,在桥两侧一字排开的挖掘机伸出长臂,就如一只只蚂蚁,努力啃食钢筋水泥,一夜之间就让这个庞然大物消失。

  不疯魔不成活。正是有赖于无数建设者、劳动者夜以继日、兢兢业业的付出,才能成就中国速度。正是亿万人民的奋勇拼搏,汇聚出磅礴的中国力量,才能让世界为中国速度叹服。

  中国速度,是中国制度优越性的形象印证。

  中国速度,也充分彰显了中国特色社会主义制度集中力量办大事的显著优势。

  面对新冠肺炎疫情,中国展现出非凡的组织动员能力、统筹协调能力、贯彻执行能力,仅仅用10天就建成了火神山医院,12天建成了雷神山医院。

  一方有难,八方支援。面对自然灾害,在高效的组织下,中国会用最快的救援速度来最大限度保护人民群众生命财产安全。

  “乘风好去,长空万里,直下看山河。”中国速度的背后,是一个不断创新、奋进的中国。在大国建设者一往无前的努力下,中国速度将继续创造一个又一个新的奇迹。(完)

                                        • 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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