季赛在车控室手指口呼,双人确认设备状态。 张天 摄
这段时间,季赛上班的第一件事就是参加交接班会,根据交接班记录表安排好今天需处理的事项,并布置好近期重要工作。
一开完交接班会,他立刻开启下一项工作。在车控室,他一刻不停地盯控列车自动监控系统,用手持台发布着各项指令,保证行车工作安全有序。
“忙起来的时候,我们经常连去喝口水的间隙都没有。”季赛和同事一起守候在车控室里,随时通过闭路电视监控系统关注站台和站厅乘客动态。
随着人流量逐渐增加,为更好地保障乘客安全出行,除了日常服务外,季赛所辖的站点还多了一些暖心服务:贴心的母婴室、便民的百宝箱、致力打造轨道精神共富的读书台……“虽然都是一些细微的改变,但是我们希望通过这些改变给更多乘客带去温暖。”季赛介绍道。
对季赛而言,春节不过是一年中不寻常却又寻常的几天。“在一岗,爱一岗。不能跟家人相聚虽然很遗憾,但是能与干劲满满的同事们一起坚守岗位,也算是给团圆赋予了别样的意义。”在他眼里,杭海城际已经成为第二个家。
在万家团圆路上,季赛和妻子在同个轨道上走着各自的“平行线”,用自己的坚守守护许多人的美好回家路,在迎来送往中传递温情。(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() |