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国家消防救援局调度部署元宵节消防安全防范工作******

　　中新网2月3日电 据国家消防救援局官方微博消息，2月3日，国家消防救援局召开视频调度会议，按照应急管理部有关要求，全面分析元宵节期间消防安全风险特点，部署安全防范各项任务，要求压实工作责任，精准研判风险，狠抓措施落实，全力维护消防安全形势稳定，为人民群众欢度佳节和经济社会高质量发展创造良好安全环境。

　　会议指出，从往年和近期火灾情况看，元宵节期间火灾高发频发。今年，节庆民俗活动大量恢复，烟花爆竹燃放多，人流高度聚集，地质灾害和森林火灾风险持续攀升，火灾防范压力很大。各级务必充分认清当前消防安全形势的严峻性复杂性艰巨性，务必充分认清做好元宵节消防安全工作的重要性紧迫性，胸怀“两个大局”，坚持“两个至上”，以“时时放心不下”的责任感，采取针对性防范措施，坚决守住消防安全底板底线。

　　会议强调，要紧盯重大活动，会同有关部门加强灯会、游园会、焰火晚会、社火表演等节庆活动现场检查，督促主办单位和群众组织做好现场安全防范工作，对人群密集和大型活动举办场所，要安排防火、灭火力量前置备勤，加强巡逻检查。要紧盯烟花爆竹，对生产、储存、销售场所开展联合检查，指导乡镇街道做好燃放地区巡查看护，严禁在易燃可燃外保温高层建筑和文物古建筑周边燃放，严查娱乐场所违规燃放冷烟花行为。要紧盯重点场所，加大餐饮娱乐、商场市场、电影院和大型商业综合体等场所的检查力度，指导做好可燃外保温高层建筑、连片木质村寨、文物古建等场所单位的火灾防范应对，督促医院、养老院等场所留足值班人员。要紧盯森林火灾，突出重点林区、旅游景区、自然保护区等区域，协调有关部门持续开展森林防火专项行动，加强与地方扑火队伍的协调配合，强化作战安全管控，特别是“北兵南用”队伍要加强遂行南方地区火灾扑救任务研究和行动组织。要紧盯宣传提示，采用闹花灯、猜灯谜、舞龙狮等群众喜闻乐见的形式开展常识宣传，利用各类媒体、渠道滚动播放消防提示，加强森林节日防火须知宣传，做好舆情监测和舆论引导。要紧盯救援准备，制定应急救援方案预案，强化统一指挥调度，加强与气象、水利等部门的会商研判和应急联动，确保一旦发生灾害事故能够专业高效处置。​​​​

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）