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来源:彩神彩票开户2024-05-06 17:48

  

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“热腾腾”的农牧民运动会******

  【新春走基层】

  光明日报记者 李慧 赵明昊

  春节前夕,藏在山坳坳里的新疆呼图壁县雀尔沟镇南山牧村,开启了一场别开生面的运动会。赛马、长跑、押加、拔河、叼羊……赛场上选手激情澎湃,赛场下观众喝彩不断。雀尔沟镇冬季农牧民运动会现场,到处都是热腾腾的模样。

  “一比零,换场地!”押加场地上的一声吆喝,吸引了记者的注意。押加也叫背向拔河,不仅考验选手的力气,还考验他们的身体协调性和观察力。挤进层层人群,只见两个身材壮硕的小伙子正互相背对着彼此,一条长粗绳子从他们两腿间穿过后套在颈部。在裁判示意下,两人俯身四肢着地,埋着头蓄势待发。“开始!”口令响起,两人猛地向前方冲去,直到其中一人把绳上的坠条拉过决胜线,比赛才算结束。

  另一边,偌大的叼羊场地上,两方人马正策马扬鞭,飞驰在雪地上争夺羊只。他们看似混战一团,内里却暗藏不少门道:有人冲群抢羊,有人掩护卡位,形势时时更迭变换。“摔跤见力气,叼羊见勇气。”哈萨克牧民们淋漓尽致地展现了这句谚语的真谛。赛骑术、比力气、拼智慧,但更重要的是顽强拼搏的精神。

  “南山牧村是东道主,实力强劲,不过我们有信心胜过他们,拿到最终的冠军!”刚刚赢得比赛的雀尔沟村叼羊队队长哈那提·卡白纵身下马,头上热气蒸腾。

  “为了这次比赛,我们村每半个月就组织训练一次。队员们骑术很强,但叼羊和足球一样,要讲究彼此配合。”哈那提神采奕奕,略带骄傲地说起自己从小便享受纵马飞驰的感觉。“牧民嘛,夏忙冬闲。以前镇上活动少,现在组织了很多传统项目运动会,不仅让孩子们对祖传的技艺兴趣更浓,也让村里的凝聚力和荣誉感变强了。”

  赛场周边,雪地摩托、雪圈、骑马、骑骆驼等多种娱乐项目,让闻讯赶来的大批游客大呼“攒劲”。捕捉到商机的各村村民们,纷纷把自家毡房搬过来,或架起炉子烤制喷香的羊肉串,或摆开大锅烹饪特色马肉抓饭,还有不少牧民拿出自家制作的熏马肉、熏马肠,吸引着游客品尝。

  “一天收入2000块钱,忙得很嘞!往常卖一头牛才能挣上两千元。”南山牧村村民阿扎尔笑着说。她告诉记者,听闻镇上举办了运动会,村里主动帮她搭建了毡房销售农产品,“家里牲畜不多,能有一份额外收入补贴家用非常不错!”

  农闲人不闲,农牧民运动会让各民族文化得到了传承保护和繁荣发展,也让“冰天雪地也是金山银山”落到了实处。“新疆冰雪资源十分丰富,广大群众热爱体育运动,冬季运动不仅深具群众基础和特殊优势,也是激活冬季旅游市场、助力经济高质量发展的重要途径。立足冰雪旅游资源,丰富农牧民群众精神文化生活,乡村振兴动能越来越足。接下来,我们还会举办农牧民春晚和秧歌社火等活动,通过文化旅游融合发展,不断提升各族群众幸福指数。”雀尔沟镇党委委员哈杰提·哈卖提说。

  《光明日报》( 2023年01月11日 03版)

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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