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来源:快3平台2024-11-17 17:48

  

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(新春走基层)“90后”站长迎“地下春节”:守护团圆路 他乡亦故乡******

  中新网嘉兴1月19日电(记者 黄慧)1月19日,浙江海宁暖阳高照,为即将到来的春节增添了几分暖意。春节期间,每一趟安全、从容的归途背后,都有无数身影驻守岗位、逆向而行。

  作为浙江交通集团下属浙江轨道集团海宁运营公司杭海城际铁路(下称“杭海城际”)皮革站区区域站长,来自江苏徐州的“90后”季赛今年将和妻子一起迎来“地下春节”。为了守好“春运岗”,他们特意提前把女儿送回了老家。

  2020年,季赛和妻子眭洁一起加入杭海城际,分在不同的站区。从专业工程师,到如今负责杭海城际皮革城站、海昌路站和浙大国际校区站运营服务工作,每一趟穿梭的列车、来来往往的旅客,都是季赛工作成长的见证。

  平日里,他们夫妻二人休息时间总喜欢一起吃饭。遇到假期,他们便连轴转忙个不停,连续倒班加班,见一面都成了一件难事。

  作为区域性重大交通基础设施建设,杭海城际实现了杭州和海宁两座城市的轨道交通“互联互通”梦,承载着海宁社会经济腾飞和杭州大都市圈大发展的美好愿景。

  春运期间,杭海城际客流密度进一步加大,在外奔波的人们纷纷踏上回家团聚的旅程,这也是像季赛一样的城际铁路人最忙碌的时候。

季赛在车控室手指口呼,双人确认设备状态。 张天 摄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。

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                                                                                                                                                                      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。

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                                                                                                                                                                      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

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                                                                                                                                                                    记者

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                                                                                                                                                                    [责编:天天中]
                                                                                                                                                                    阅读剩余全文(

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