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党员下沉社区 精准服务群众******

　　正值寒冬，在陕西省安康市汉江石泉古城景区，一支“红马甲”志愿服务队穿行其中，忙着提供便民服务。这支队伍就是安康市石泉县城关镇老城社区的“共驻共建”志愿服务队，按照社区与辖区内6个县级机关事业单位签订的“共驻共建”协议，172名党员干部主动到社区报到领岗，与社区选配的94名党员楼院长共同开展各类志愿服务。

　　“这支志愿服务队不仅解决本地居民实际困难，还为游客提供周到细致的服务，成为社区治理的有力补充力量，也成为城市基层党建工作的有效抓手。”老城社区党支部书记刘世元说。据介绍，石泉县坚持“纵向联抓、平台共建，横向联建、事务共治，系统联动、成果共享”的工作思路，不断夯实基层治理根基，努力打造“党群同心、共驻连心、服务暖心”的工作品牌，完善区域化党建工作格局。

　　石泉县建立县、镇、社区三级城市基层党建工作联席会议制度，由县委总体谋划、整合资源，镇党委沟通协调、统筹推进，社区党组织组织动员、服务管理，着力构建城市基层党建区域联建共同体平台。为加强基层治理力量，该县推动单位行业系统所属的95个党组织及2178名在职党员下沉到16个城市社区报到服务，变“各自为战”为“系统共治”。通过发挥镇、社区两级党组织引领作用，该县聚合社区内机关、国企和“两新”组织等党建工作力量，推动各类服务资源系统整合。

　　石泉县城市社区和共建单位党组织根据重点工作拟定需求清单和供给清单，通过共同协商、双向认领形成共建清单，按照“群众点单、支部派单、党员接单”工作模式，经常性开展组团服务。

　　通过整合社区内行业系统党员志愿服务力量，石泉县成立多支志愿服务队，让辖区内各行业系统单位的党员干部能结合自身特长，在社区找到服务岗位，开展志愿服务活动。“我们将持续延伸城市党建工作触角，积极推进城市基层党建引领社区治理，从而为推动城市全面发展、提高群众幸福指数提供坚强保障。”安康市委常委、石泉县委书记陈莲说。（记者 龚仕建）

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）