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“摩托大军”变迁彰显时代进步（中国道路中国梦）******

　　“以前过年回家骑摩托车，从广州回广西藤县要八九个小时，现在坐动车两小时就到家了，关键是安全、舒服，不用受风吹雨淋之苦。”这是一名返乡人的真实感受，也是“摩托大军”中不少人的共同心声。今年春节前后，广东、广西间321国道上骑着摩托车返乡、返工的“摩托大军”不复往年盛况，规模正在逐渐减少。

　　过去，“摩托大军”备受关注。众多摩托骑行者相约同行、满载年货，成为春运期间的独特图景。据广东省交通运输部门统计，高峰时返回各省份的“摩托大军”规模曾经超过100万人。怀揣着一份回家过年的期盼，他们通宵达旦骑行，从珠三角向家的方向前进。如今，无论是国道边的加油站，还是高速路上的收费站，相关工作人员都说很少见到摩托车扎堆了。这一交通之“变”，折射着国家发展之“进”。

　　“摩托大军”规模缩减，背后是中国交通尤其是高铁的发展进步。党的十八大以来，铁路建设者逢山开路、遇水架桥，我国铁路运营里程增长约5.3万公里。目前，我国高铁运营里程突破4万公里。尤其是近年来贵广、南广高铁的开通，连接起两广间铁路交通，不仅有效减少了通行时间，更实现了运输能力的快速增长。数据显示，开通高铁前，两广间每天单向运输能力约3万位，高铁开通后，如今春运高峰期间提升至近20万位。曾经火车票“一票难求”，而如今的高铁票，则随着运力的增长供应充足，让“常回家看看”更易实现。

　　“摩托大军”规模缩减，也见证了群众生活水平的提升。过去，务工人员选择骑摩托车返乡，既是由于春运车票紧张，也是出于节约费用的考虑。随着收入水平不断提升，务工人员出行也更加注重安全性、舒适性、时效性。过年返乡的方式从骑摩托“走得了”向乘高铁“走得好”转变，实则是一种出行观念的改变，折射出人们对美好生活的追求。除了运力提升外，铁路服务也在持续升级，特别是近年来互联网购票、列车网上订餐、电子客票等系列便民服务推出，以及铁路部门与地方政府、社会各界联合开行“温暖回家路”返乡爱心专列，这些举措都让务工人员的返乡路更加便捷、舒适、温馨。

　　“一个流动的中国，充满了繁荣发展的活力。”春运期间，铁路部门的服务保障关系千家万户，必须统筹做好春运组织和疫情防控工作，按照“适需安排、应急有备、精准匹配、梯次投放”的模式阶段性安排春运运能。一趟又一趟安全有序的列车，必将承载着人民群众的获得感不断向前，为沿线城乡发展注入新的动力。

　　(作者为中国铁路南宁局集团有限公司党委宣传部部长 刘 剑)

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）