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四川：上万名铁路建设者返岗复工 高铁建设稳步推进******
(新春走基层)四川：上万名铁路建设者返岗复工 高铁建设稳步推进
中新网成都2月3日电 (刘忠俊)2月3日，四川成自宜、成达万高铁以及成兰铁路等重点铁路项目工地上万名建设者返岗复工，工地上机器轰鸣，一派繁忙景象。
成都经达州至重庆万州高铁(下称：“成达万高铁”)是我国“八纵八横”高铁网沿江通道的重要组成部分，涪江特大桥位于四川遂宁市境内，全长5585.4米，主桥为双塔双索面钢混结合梁斜拉桥，桥梁主跨305米，是成达万高铁控制性工程之一。
成自宜高铁成都双线特大桥至天府站区间工人们正在铺设轨道。 刘忠俊 摄中新网记者走进成达万高铁涪江特大桥施工现场，工人师傅们紧张操作着10多台旋挖钻机、履带吊、汽车吊等进行施工作业，全力抢抓河道枯水黄金期。“涪江特大桥横跨1300米涪江江面，要赶在汛期前完成水下施工。”中铁十七局成达万高铁6标段二工区经理王俊俊称，汛期来临涪江水位将上涨，给水下施工增加难度。“力争在汛期前完成大桥水下部分施工，这也是项目部2023年最重要的节点。”
正在加紧建设的天府高铁站。 刘忠俊 摄2023年即将建成通车的成都经自贡至宜宾高铁(下称：“成自宜高铁”)全面进入铺轨、四电、站房的最后冲刺阶段，记者在成自宜高铁成都双线特大桥至天府站区间看到，60余名施工人员正在进行布枕、铺设轨排、安装配件等作业，并以每天300米至500米的速度推进。“工地全部复工，正在进行成自宜高铁成都段的铺轨作业。”中铁十九局成自高铁7标铺轨项目部周忠坤称，后续将增加至300人左右，力争6月30日实现轨通。
成自宜高铁龙泉山隧道内工人师傅们正在进行无砟轨排的吊装等作业。天府高铁站位于成都市天府新区兴隆湖以东，车站采用“站房高架+站场高架”设计理念，为12台22线。庞大的工地上耸立着18台塔吊正不停转动，下方穿着橙色背心的工人在工地上穿行，他们搭建钢架、或绑扎钢筋，开展混凝土浇筑作业忙个不停。与此同时，成自宜高铁龙泉山隧道里两台小型吊车正来回穿行，不停地调运浇筑使用的无砟轨排，工人们正在为新一轮的无砟轨排浇筑作业做好准备工作。
涪江特大桥施工现场工人师傅正在焊接钢筋笼。 刘忠俊 摄“正根据现有资料，提前准备施工方案和摸清地下管线情况，确保施工顺利进行。”成都至重庆高铁成都站建设现场，中铁八局成都车站站房项目总工程师胡涛正和同事们一同研讨站房过境道路施工前期准备工作细节。“既有区域拆除工作完成是确保后续施工实施的先决条件。”胡涛称，目前拆除已进入第二阶段，即拆除既有的第1至第4股道，并将第5股道打围。拆除完成后，成都站南站房及南广场施工将提上日程。(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] 阅读剩余全文（）  视觉焦点
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