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来源：go彩票下载2024-07-15 17:48

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十二届云南省政协共收到提案4160件助推该省高质量发展******

　　中新网昆明1月10日电 (记者韩帅南)记者从10日开幕的中国人民政治协商会议云南省第十三届委员会第一次会议上获悉，五年来，十二届云南省政协共收到提案4160件，经审查立案3816件。目前提案已全部办结，为推动云南省经济社会高质量发展作出积极贡献。

　　大会上，十二届云南省政协主席李江作政协云南省第十二届委员会常务委员会工作报告。她表示，十二届云南省政协先后围绕铸牢中华民族共同体意识、自然保护地体系建设、高黎贡山生物多样性保护、美丽县城建设、推进中老铁路沿线产业发展、提升口岸城镇功能、加快边贸创新发展等议题，开展深度调研，组织深入协商，提出了一批有价值、有影响的意见建议。

　　李江称，十二届云南省政协连续5年把脱贫攻坚、乡村振兴作为重要议题，通过常委会议进行专题协商议政，为省委、省政府决策施策提供多角度、系列化的参考意见。针对营商环境优化、新型基础设施建设、城市黑臭水体治理、良种繁育基地建设、旅游市场整治、长征文化挖掘保护与宣传、职教园区发展、自由贸易区建设、边境小康村建设等议题，通过专题调研视察等发现问题、提出建议，起到了以协商促改进、以监督助落实的作用。

图为云南省政协委员在会场合影。　李嘉娴摄

　　值得一提的是，云南省政协切实以数字化赋能政协协商。2019年以来，云南省政协年度重点协商议题实现了网络议政全覆盖，共组织开展远程协商20多次、网络议政100多次，切实把数字技术的即时性、开放性特点与政协协商的广泛性、互动性特色有机结合起来，进一步提升了协商实效。

　　十二届云南省政协副主席高峰在大会上作政协云南省第十二届委员会常务委员会关于提案工作情况的报告。他表示，在3816件提案中，各民主党派云南省委、省工商联、有关人民团体和省政协各专门委员会集体提案906件，占23.7%；委员提案2910件，占76.3%。

　　高峰称，五年来，在经济建设方面，围绕贯彻新发展理念、制定实施“十四五”规划、促进对外开放、推动经济高质量发展等方面提出提案1726件。在政治建设方面，围绕发展社会主义民主政治、全面依法治省、民族团结进步示范区建设等方面提出提案254件。在文化建设方面，围绕坚定文化自信、弘扬优秀传统文化、加强基层公共文化建设、促进文旅融合、推动社会主义文化繁荣发展等方面提出提案342件。

　　在社会建设方面，围绕打赢脱贫攻坚战、巩固脱贫攻坚成果、推进乡村振兴、保障和改善民生等方面提出提案1024件。在生态文明建设方面，围绕持续治污节能、改善生态环境、推动绿色低碳发展、创建生态文明建设排头兵等方面提出提案314件。疫情发生以来，围绕统筹推进疫情防控和经济社会发展等方面提出提案156件。

　　“十二届云南省政协圆满完成使命，十三届云南省政协已经扬帆起航。”大会上，李江对新一届政协工作提出建议，要深入学习贯彻中共二十大精神，聚焦党委政府中心任务协商议政，广泛凝聚新时代云南社会主义现代化建设正能量，持续加强政协履职能力建设。(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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