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我是新时代的兵|为导弹“筑巢”的工程兵******

　　解说：沙子呷：我是沙子呷，“筑巢”是我们新时代导弹工程兵的神圣使命，在我20年的军旅人生中“掘进”就是关键词。“我们虽然不上发射场，不能亲手送导弹飞天，但每一次掘进，都是为火箭军夯实战斗力基石，同样是在托举大国长剑腾飞。”

　　构筑‘藏得住、打不着、抗得了、摧不毁’的导弹阵地，按时交出优质工程，是我们导弹工程兵担负国防工程建设的重要任务。我们长年奋战在大山深处，跋山涉水，穿岩凿壁，在地下建设导弹家园。因此，我们也被誉为“为导弹筑巢的人”。

　　入伍20余年来，我和我的部队，遇到过无数艰难险阻，但每一次都被我们化险为夷。

　　有一次，作业面已经完成爆破，我们回到施工现场。忽然我听到山体传出滴水声，感觉情况不妙，连忙大喊，快撤。这时，只见作业面拱顶上方出现一道裂缝，细沙碎石开始往下掉落。刚下连的新兵刘晓波第一次遇到这种情形，被吓蒙了。我赶紧快步上前，一把抱上他就往外跑。结果，我刚带着官兵撤到安全地带，就听到一声巨响，作业面被塌方埋得严严实实。

　　还有一次，一处阵地施工遇到罕见的不良地质，塌方断面形成大窟窿，像是张开了的“老虎口”挡在前面。我立刻带领党员突击队，爬上高空作业架，一边研究处理方案，一边和官兵一起抢险，我们硬是凭借着钢铁般的意志，连续鏖战3个昼夜，成功降服塌方。

　　当然，“铁”，只是我们导弹工程兵的基本素质，除此之外，我们还是新时代的匠人，更据有创新精神。如今，新装备、新技术、新工艺、新材料等蕴含的科技神力，在岩层深处裂变出巨大效能，为建设优质高效的国防工程提供了强大的技术支撑。导弹工程兵已实现了施工主体由传统工兵向科技工兵、作业模式由人力密集型向科技技能型、指挥手段由单向指令向信息集成的根本转变。

　　同时，大批优秀的科研人才正在不断加入我们的队伍，“95后”战士已经慢慢成为施工中的主体力量。我们作为新时代的导弹工程兵，扎根深山，沐浴党恩，一路成长。在强军兴军的伟大征程中，我们有坚如磐石的信念，一定会把一项项国防精品工程留在祖国版图上。

　　科学顾问：费伯禹

　　制片顾问：范文军

　　编 导：金 赫

　　动 画：卞文斌

　　鸣 谢：北京市人民政府征兵办公室

　　出 品：中国科协科普部 光明网

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）